INTRODUÇÃO
Quantificar a velocidade do movimento é a única maneira de controlar a intensidade e o nível de esforço na academia. Cada velocidade é altamente correlacionada com uma porcentagem do máximo de repetição (%RM) (1). Além disso, ao monitorar a perda de velocidade durante a série, você pode controlar o nível de esforço e os níveis de fadiga durante a série (2). Assim, monitorar a velocidade do movimento ajudará você a ajustar seu treinamento com base em seu status diário, estimando 1RM diariamente para saber a carga exata a ser colocada na barra e definindo os cortes de velocidade para executar as repetições exatas de que você precisa para atingir seus objetivos.
Spleft é um aplicativo disponível para iOS e Android que ajuda você a medir a velocidade da barra em tempo real sem nenhum dispositivo externo, apenas com a câmera do seu telefone, graças a Visão Computacional tecnologia.
Este artigo tem como objetivo apresentar os resultados de um pequeno estudo de validação onde a velocidade de movimento medida com o Spleeft foi comparada com os mesmos dados medidos com um transdutor linear (LT) cientificamente validado (3).
Como avanço, sua validade e confiabilidade foram confirmadas, pois foi encontrado um coeficiente de correlação muito alto (r2>0,95) em ambos os dispositivos, e não foram encontradas diferenças significativas entre o Spleeft e o LT (p>0,05).
MÉTODO
Um sujeito realizou 106 repetições de agachamento (aproveitando o ciclo de alongamento-encurtamento) com uma carga constante de 20 kg, mudando a intenção de realizar os agachamentos com uma velocidade entre 0,39–0,81 m/s.
O aplicativo Speeft foi instalado em um smartphone Android (v1.4.1) Xiaomi Redmi Note 6 Pro com Android 9, que atinge uma latência média de 18 fps com um tamanho de visualização da câmera de 240 × 160 no modo preciso, e um Apple iPhone 7 (v1.0) com iOS 15.0, que atinge uma latência média de 24 fps com uma resolução HD padrão de 720p. Um LT cientificamente validado (3) foi usado como padrão ouro para medir a velocidade concêntrica média.
RESULTADOS
Validade concorrente do aplicativo
Uma correlação muito alta foi encontrada nos valores médios de velocidade medidos com o Spleeft e o LT, tanto no iOS (r2=0,98, SEE=0,01 m/s, erro médio = 0,025 m/s) quanto no Android (r2=0,96, SEE=0,01 m/s, erro médio = 0,029 m/s).
Confiabilidade e precisão das medições com o aplicativo vs LT
O teste t de amostras pareadas mostrou que não há diferenças significativas entre o aplicativo e o LT (p>0,05).
Os gráficos de Bland-Altman revelaram um pequeno erro sistemático em ambos os dispositivos (r2=0,35 no iOS e r2=0,25 no Android). No entanto, se fizermos os mesmos cálculos levando em conta apenas o componente de tempo, que é o valor que o Spleeft mede, já que a ROM deve ser introduzida pelo usuário, o erro sistemático foi mínimo (r2=0,096 no iOS e r2=0,046 no Android).
A explicação desse fato é tão fácil, porque o erro sistemático foi devido à variação da ROM com o aumento da velocidade, pois ele tirou os calcanhares do chão nos agachamentos mais rápidos. A ROM média medida com o LT foi de 48,28 cm ± 1 cm, enquanto a velocidade do movimento foi medida com o Spleeft com uma ROM constante de 47 cm. Nos agachamentos realizados entre 0,6–0,69 m/s, a ROM média medida pelo LT foi de 48,25 cm e entre 0,7–0,81 m/s foi de 49,14 cm.
Os gráficos de Bland-Altman são feitos com a diferença entre dois valores para comparar e sua média. Uma correlação r2 alta (<0,9) significa que há um erro sistemático.
Confiabilidade intraobservadores
O coeficiente de correlação intraclasse (ICC) revelou uma alta concordância entre todos os observadores: Spleeft para iOS e Android e o LT (ICC=0,989, IC [95%]=0,974–0,995) nas medidas de velocidade concêntrica média. Não foram encontradas diferenças significativas entre o Spleeft na versão iOS e na versão Android (p>0,05). O gráfico de Bland-Altman confirmou os resultados anteriores (r2=0,09).
CONCLUSÕES
A confiabilidade do Spleft em ambas as plataformas é ainda maior do que no estudo de validação preliminar realizado no último lançamento do Android, pois o erro médio é mínimo em todas as faixas de velocidade testadas de 0,01 m/s entre 0,39–0,49 m/s até 0,037 m/s de erro médio entre 0,7–0,81 m/s.
Este aplicativo também é válido para estimar 1RM através do perfil carga-velocidade (4), pois sua confiabilidade para medir a velocidade do movimento foi testada, desde que a amplitude de movimento permaneça constante.
Uma variação na amplitude de movimento de ± 2 cm aproximadamente não produz erros significativos na medição da velocidade média, apesar dessa variação ter sido encontrada na medição da amplitude de movimento com o LT, a correlação foi muito alta e nenhuma diferença significativa foi encontrada na velocidade concêntrica média medida com o Spleeft e o LT.
Vale ressaltar que esses dados foram medidos pelo Spleeft em smartphones de gama baixa e média, de modo que não é necessariamente um smartphone de ponta que obtém dados precisos.
Por fim, descobriu-se que o Spleeft é um aplicativo válido e confiável para medir a velocidade concêntrica média em comparação com um transdutor linear validado cientificamente, desde que a amplitude de movimento permaneça constante.
REFERÊNCIAS
1. González-Badillo JJ, Sánchez-Medina L. Velocidade de movimento como medida de intensidade de carga no treinamento de resistência. Revista internacional de medicina esportiva. 2010;31(5):347–52.
2. Sánchez-Medina L, González-Badillo JJ. Perda de velocidade como um indicador de fadiga neuromuscular durante o treinamento de resistência. Medicina e ciência em esportes e exercícios. 2011; 43(9):1725–34. ¡
3. Pérez-Castilla A, Piepoli A, Delgado-García G, Garrido-Blanca G, García-Ramos A. Confiabilidade e validade concorrente de sete dispositivos disponíveis comercialmente para avaliação da velocidade de movimento em diferentes intensidades durante o supino. Journal of Strength and Conditioning Research. 2019;33(5):1258–65.
4. Jidovtseff B, Harris N, Crielaard J, Cronin J. Usando a relação carga-velocidade para predição de 1RM. Journal of strength and conditioning research. 2011;25(1):267–70.
