| Popis: |
Ihmisten kiinnostus oman hyvinvoinnin ja terveyden mittaamiseen on viime aikoina lisääntynyt. Erityisesti Suomessa on perustettu uusia innovatiivisia hyvinvointi- ja terveysteknologian alan yrityksiä. PulseOn – yksi näistä startupeista – on kehittänyt optiseen sensoriteknologiaan pohjautuvan rannekkeen, jonka avulla voidaan mitata pulssia analysoimalla veren liikettä suonissa. Rannekkeen kautta kerätty data lähetetään älypuhelimeen, jossa se jalostetaan edelleen käyttäjäpalautteeksi. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, miten tarkasti maksimaalista hapenottokykyä (VO2max) ja energiankulutusta voidaan arvioida optisen sensoriteknologian avulla kerätyn pulssi- sekä matkapuhelimella mitatun GPS-datan pohjalta. Yhteensä 24 tervettä miestä (n=13, ikä 36,8 ± 9,1) ja naista (n=11, ikä 35,4 ± 7,2) osallistui kokeelliseen tutkimukseen, jonka tarkoituksena oli simuloida tutkittavan sovelluksen luonnollista käyttötilannetta. Tutkimuksessa oli kaksi osaa: 1) submaksmimaalinen tasavauhtinen kenttätesti ulkona sekä 2) maksimaalinen laboratoriotesti sisällä. Kenttätestissä kerättiin pulssi- ja GPS-dataa vähintään 20 minuutin pituisen juoksulenkin aikana, jonka pohjalta määritettiin VO2max-arvio. Laboratoriossa suoritettiin juoksumatolla uupumukseen johtava nousevan kuormituksen testi, jonka aikana mitattiin pulssidataa, hengityskaasuja sekä veren laktaatti-pitoisuuksia. Pulssidatasta jalostettiin energiankulutuksen arvio, jota vertailtiin stoikiometrisesti hengistyskaasuista määritettyihin vastaaviin arvoihin. Hengityskaasumittauksista määritettiin myös todellinen maksimaalinen hapenottokyky, jota käytettiin referenssimenetelmänä kenttätestin VO2max-arvion tarkkuuden tutkimisessa. Mitä tarkempaa yksilöllistä tietoa käyttäjästä oli saatavilla, sitä tarkempi oli myös VO2max-arvio. Absoluuttinen prosentuaalinen keskivirhe oli alhaisempi, kun arviointialgoritmissa hyödynnettiin tietoa mitatusta maksimisykkeestä (5,2 %, p=0.059 menetelmien välillä) iän perusteella ennustetun vastaavan arvon sijaan (5,9 %, p=0.028 menetelmien välillä). Energiankulutuksen osalta absoluuttinen prosentuaalinen keskivirhe oli selkeästi alhaisempi keskiraskaalla intensiteetillä aerobisen ja anaerobisen kynnyksen välisellä tehoalueella (6,7 %, p=0.004 menetelmien välillä) kuin kevyellä intensiteetillä ennen aerobisen kynnyksen saavuttamista (16,5 %, p |
