Desde hace varios años, hemos estado publicando datos que muestran que Spleeft es una herramienta confiable para medir la velocidad del movimiento.Más recientemente, nos hemos expandido y Optimizó la aplicación para medir también altura de saltot, reconociéndolo como otra métrica clave para monitorear tanto la efectividad del entrenamiento como la fatiga que genera.
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Una métrica compleja
Aunque parezca simple, Medir con precisión la altura del salto es una tarea complejaPróximamente publicaremos un informe técnico que detalla el proceso de investigación y el razonamiento detrás de la metodología que hemos adoptado, en concreto, cómo determinamos qué definición de altura de salto ofrece la mayor validez al aplicarla a nuestra tecnología. Este artículo ofrece un breve resumen de dicho resultado.
Utilizando la captura de movimiento como estándar de oro
Después de pruebas exhaustivas, descubrimos que la definición de altura de salto que mejor se alineaba con nuestra tecnología era el desplazamiento del centro de masa del cuerpo (COM)—desde una posición de pie estacionaria hasta la cima del salto. Este enfoque se ha utilizado en otros estudios científicos y refleja la definición más tradicional de altura de salto vertical.
Para extraer estos valores, desarrollamos un script en Python para procesar los datos de posición vertical capturados por un Sistema de captura de movimiento de STT Systems muestreo a 100 Hz. La altura final del salto se calculó como la diferencia entre la posición del COM en la fase inicial de pie (cuando todo el pie del atleta estaba en contacto con el suelo) y la altura máxima alcanzada durante el salto.
En comparación con un método más común como OptojumpEste enfoque basado en COM produce valores que son, en promedio, 10 cm más altoEsto se debe en gran medida a las diferencias en cómo cada sistema define el despegue. Los sistemas basados en contacto detectan el vuelo solo después de que... los dedos de los pies se levantan del suelo, mientras que en el enfoque basado en COM, el vuelo comienza tan pronto como el elevaciones de talón apagado.
¿Cuál es el error promedio de la aplicación para medir la altura del salto?
Encontramos un fuerte correlación entre la altura del salto medida con Spleeft en un Apple Watch Series 8 a 200 Hz y el sistema de captura de movimiento STT a 100 Hz, con r² = 0,957.
En error absoluto medio era solo 1,3 centímetros, y, lo que es más importante, permaneció constantemente bajo en un rango de alturas de salto. Para saltos entre 10 y 20 cm, el error promedio fue 1,0 centímetros. Para saltos entre 40 y 50 centímetros, sólo aumentó ligeramente a 1,6 centímetros.
Además, una Análisis de Bland-Altman Confirmó la ausencia de sesgo sistemático, como se preveía. El intervalo de confianza del error es muy similar al reportado en estudios de validación de otras aplicaciones, como Mi salto 2.
En nuestros experimentos, nos dimos cuenta de la importancia de Realizar una fase de aterrizaje correcta en los saltos Flexionando las rodillas sin bloquearlas. Esto es importante para mantener la fiabilidad de los datos, así como la salud articular. Cada tecnología tiene sus propias consideraciones. En plataformas de contacto, por ejemplo, se debe tener cuidado de no flexionar las piernas durante la fase de vuelo, ya que esto puede dar lugar a sobreestimaciones.
El valor del monitoreo diario: dónde reside el verdadero impacto
En el campo del entrenamiento basado en la velocidad y el desarrollo de tecnologías relacionadas, Se pone mucho énfasis en validez científica y confiabilidad—Y con razón. Dado que recopilamos datos en periodos tan cortos, incluso pequeñas inexactitudes pueden generar errores significativos.
Una de las evaluaciones más utilizadas en la investigación es la prueba-reprueba protocolo. Sin embargo, Comentarios de usuarios del mundo real basados en datos de entrenamiento reales es igualmente valioso. El gráfico a continuación ilustra la estabilidad diaria de mediciones de altura de salto usando Spleeft.
Se nota claramente tendencias relacionadas con mejora del rendimiento y desentrenamiento, así como caídas ocasionales probablemente relacionadas con la fatiga. Dicho esto, la mayoría de los datos se recopilaron después de un día de descanso, siendo la sentadilla con salto el primer ejercicio de la sesión, condiciones que ayudan a explicar los patrones observados.
Iván de Lucas Rogero
Aplicación de rendimiento físico y CEO de MSC
Dedicado a mejorar el rendimiento atlético y el entrenamiento ciclista, combinando ciencia y tecnología para impulsar resultados.
