{"id":10373,"date":"2025-07-23T14:05:51","date_gmt":"2025-07-23T12:05:51","guid":{"rendered":"https:\/\/spleeft.app\/?p=10373"},"modified":"2025-07-23T14:05:51","modified_gmt":"2025-07-23T12:05:51","slug":"validita-affidabilita-iphone-apple-watch-altezza-salto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/it\/validita-affidabilita-iphone-apple-watch-altezza-salto\/","title":{"rendered":"Validit\u00e0 e affidabilit\u00e0 di un'app per iPhone e Apple Watch per misurare l'altezza del salto"},"content":{"rendered":"

Da diversi anni pubblichiamo dati che dimostrano che Spleeft \u00e8 uno strumento affidabile per misurare la velocit\u00e0 del movimento<\/a><\/strong>Pi\u00f9 recentemente, abbiamo ampliato e ottimizzato l'app per misurare anche saltare in alto<\/strong><\/a>t<\/strong>, riconoscendolo come un altro parametro chiave per monitorare sia l'efficacia dell'allenamento sia la fatica che genera.<\/p>\r\n

SCARICA ORA L'APP SPLEEFT PER iOS, ANDROID E APPLE WATCH!<\/a><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Una metrica complessa<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Sebbene possa sembrare semplice, misurare con precisione l'altezza del salto \u00e8 un compito complesso<\/strong>A breve pubblicheremo un white paper che descriver\u00e0 in dettaglio il processo di ricerca e le motivazioni alla base della metodologia adottata, in particolare come abbiamo determinato quale definizione di altezza di salto offra la massima validit\u00e0 applicata alla nostra tecnologia. Questo articolo fornisce una breve sintesi di tale risultato.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Utilizzo del Motion Capture come standard di riferimento<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Dopo test approfonditi, abbiamo scoperto che la definizione di altezza del salto che meglio si adattava alla nostra tecnologia era lo spostamento del centro di massa del corpo (COM)<\/strong>\u2014da una posizione eretta stazionaria al picco del salto. Questo approccio \u00e8 stato utilizzato in altri studi scientifici<\/a> e riflette la definizione pi\u00f9 tradizionale dell'altezza del salto verticale.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Per estrarre questi valori, abbiamo sviluppato uno script Python per elaborare i dati di posizione verticale catturati da un Sistema di cattura del movimento STT Systems<\/strong> campionamento a 100 Hz. L'altezza finale del salto \u00e8 stata calcolata come la differenza tra la posizione del COM nella fase iniziale di stazione eretta, quando l'intero piede dell'atleta era a contatto con il terreno, e l'altezza massima raggiunta durante il salto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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Dati grezzi di posizione rispetto al tempo tratti dal MOCAP. I valori in verde indicano la posizione iniziale. I valori in rosso indicano l'apice del movimento.<\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Rispetto ad un metodo pi\u00f9 comune come Optojump<\/strong>, questo approccio basato su COM produce valori che sono, in media, 10 cm pi\u00f9 alto<\/a><\/strong>Ci\u00f2 \u00e8 dovuto in gran parte alle differenze nel modo in cui ciascun sistema definisce il decollo. I sistemi basati sul contatto rilevano il volo solo dopo il le dita dei piedi si staccano da terra<\/strong>, mentre nell'approccio basato su COM, il volo inizia non appena il rialzi per i talloni<\/strong> spento.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Qual \u00e8 l'errore medio dell'app nel misurare l'altezza del salto?<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Abbiamo trovato un forte correlazione<\/strong> tra l'altezza del salto misurata con Spleeft su un Apple Watch Series 8 a 200 Hz<\/strong> e il sistema di cattura del movimento STT a 100 Hz, con r\u00b2 = 0,957<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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IL errore assoluto medio<\/strong> era solo 1,3 centimetri<\/strong>e, cosa pi\u00f9 importante, \u00e8 rimasto costantemente basso<\/strong> su una gamma di altezze di salto. Per salti tra 10 e 20 centimetri<\/strong>, l'errore medio era 1,0 centimetri<\/strong>Per i salti tra 40 e 50 centimetri<\/strong>, \u00e8 aumentato solo leggermente a 1,6 centimetri<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Inoltre, un Analisi di Bland-Altman<\/strong> ha confermato l'assenza di bias sistematico, come previsto. L'intervallo di confidenza dell'errore \u00e8 molto simile a quello riportato negli studi di validazione di altre app, come Il mio salto 2<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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Nei nostri esperimenti, abbiamo capito l'importanza di eseguire una corretta fase di atterraggio nei salti<\/a> flettendo le ginocchia e senza bloccarle. Questo \u00e8 importante per mantenere l'affidabilit\u00e0 dei dati e la buona salute delle articolazioni. Ogni tecnologia ha le sue considerazioni. Sulle piattaforme di contatto, ad esempio, bisogna fare attenzione a non flettere le gambe durante la fase di volo, poich\u00e9 ci\u00f2 pu\u00f2 portare a sovrastime.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Il valore del monitoraggio quotidiano: dove risiede il vero impatto<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Nel campo dell'allenamento basato sulla velocit\u00e0 e dello sviluppo delle relative tecnologie, si pone molta enfasi su validit\u00e0 scientifica<\/a> e affidabilit\u00e0<\/strong>\u2014e a ragione. Poich\u00e9 raccogliamo dati in intervalli di tempo cos\u00ec brevi, anche piccole imprecisioni possono portare a errori significativi.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Una delle valutazioni pi\u00f9 comunemente utilizzate nella ricerca \u00e8 la test-ritest<\/strong> protocollo. Tuttavia, feedback degli utenti del mondo reale basato su dati di formazione reali<\/strong> \u00e8 altrettanto prezioso. Il grafico seguente illustra la stabilit\u00e0 giornaliera di misurazioni dell'altezza del salto<\/a> utilizzando Spleeft.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Si vede chiaramente tendenze legate a miglioramento delle prestazioni<\/a> e detraining<\/strong>, oltre a cali occasionali probabilmente correlati all'affaticamento. Detto questo, la maggior parte dei dati \u00e8 stata raccolta dopo un giorno di riposo, con lo squat jump in genere come primo esercizio della sessione: condizioni che aiutano a spiegare i modelli osservati.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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\"Ivan<\/div>\r\n\r\n
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Ivan de Lucas Rogero<\/a><\/h3>\r\n

Prestazioni fisiche MSC e CEO SpleeftApp<\/p>\r\n

Dedicato al miglioramento delle prestazioni atletiche e dell'allenamento ciclistico, unendo scienza e tecnologia per ottenere risultati.<\/p>\r\n\r\n

Allenamento Ciclismo<\/a> LinkedIn<\/a> Medio<\/a> Cinguettio<\/a><\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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