{"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":"validade-confiabilidade-iphone-apple-watch-altura-do-salto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/validade-confiabilidade-iphone-apple-watch-altura-do-salto\/","title":{"rendered":"Validade e confiabilidade de um aplicativo para iPhone e Apple Watch para medir a altura do salto"},"content":{"rendered":"

H\u00e1 v\u00e1rios anos que publicamos dados que mostram que Spleeft \u00e9 uma ferramenta confi\u00e1vel para medir a velocidade do movimento<\/a><\/strong>. Mais recentemente, expandimos e otimizou o aplicativo para tamb\u00e9m medir pule alto<\/strong><\/a>para<\/strong>, reconhecendo-o como outra m\u00e9trica fundamental para monitorar tanto a efic\u00e1cia do treinamento quanto a fadiga que ele gera.<\/p>\r\n

BAIXE O APLICATIVO SPLEEFT AGORA PARA iOS, ANDROID E APPLE WATCH!<\/a><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Uma m\u00e9trica complexa<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Embora possa parecer simples, medir com precis\u00e3o a altura do salto \u00e9 uma tarefa complexa<\/strong>Em breve, lan\u00e7aremos um white paper detalhando o processo de pesquisa e o racioc\u00ednio por tr\u00e1s da metodologia que adotamos \u2014 especificamente, como determinamos qual defini\u00e7\u00e3o de altura de salto oferece a maior validade quando aplicada \u00e0 nossa tecnologia. Este artigo fornece um breve resumo desse resultado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Usando a captura de movimento como padr\u00e3o ouro<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ap\u00f3s testes extensivos, descobrimos que a defini\u00e7\u00e3o de altura do salto que melhor se alinhava com nossa tecnologia era o deslocamento do centro de massa do corpo (CM)<\/strong>\u2014de uma posi\u00e7\u00e3o ereta e parada at\u00e9 o pico do salto. Essa abordagem tem sido usada em outros estudos cient\u00edficos<\/a> e reflete a defini\u00e7\u00e3o mais tradicional de altura de salto vertical.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para extrair esses valores, desenvolvemos um script Python para processar os dados de posi\u00e7\u00e3o vertical capturados por um Sistema de captura de movimento STT Systems<\/strong> amostragem a 100 Hz. A altura final do salto foi calculada como a diferen\u00e7a entre a posi\u00e7\u00e3o do COM na fase inicial de apoio \u2014 quando todo o p\u00e9 do atleta estava em contato com o solo \u2014 e a altura m\u00e1xima alcan\u00e7ada durante o salto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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Dados brutos de posi\u00e7\u00e3o versus tempo do MOCAP. Os valores em verde indicam a posi\u00e7\u00e3o inicial. Os valores em vermelho indicam o \u00e1pice do movimento.<\/figcaption>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Comparado a um m\u00e9todo mais comum como Optojump<\/strong>, esta abordagem baseada em COM produz valores que s\u00e3o, em m\u00e9dia, 10 cm mais alto<\/a><\/strong>. Isso se deve em grande parte \u00e0s diferen\u00e7as na forma como cada sistema define a decolagem. Os sistemas baseados em contato detectam o voo somente ap\u00f3s a decolagem. dedos dos p\u00e9s deixam o ch\u00e3o<\/strong>, enquanto na abordagem baseada em COM, o voo come\u00e7a assim que o eleva\u00e7\u00e3o do calcanhar<\/strong> desligado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Qual \u00e9 o erro m\u00e9dio do aplicativo para medir a altura do salto?<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

N\u00f3s encontramos um forte correla\u00e7\u00e3o<\/strong> entre a altura do salto medida com Sleeft em um Apple Watch Series 8 a 200 Hz<\/strong> e o sistema de captura de movimento STT a 100 Hz, com r\u00b2 = 0,957<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

O erro absoluto m\u00e9dio<\/strong> era apenas 1,3 cm<\/strong>, e - mais importante - permaneceu consistentemente baixo<\/strong> em uma variedade de alturas de salto. Para saltos entre 10 e 20 cm<\/strong>, o erro m\u00e9dio foi 1,0 cm<\/strong>. Para saltos entre 40 e 50 cm<\/strong>, aumentou apenas ligeiramente para 1,6 cm<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, um An\u00e1lise de Bland-Altman<\/strong> confirmou a aus\u00eancia de vi\u00e9s sistem\u00e1tico, como previsto. O intervalo de confian\u00e7a do erro \u00e9 muito semelhante ao relatado em estudos de valida\u00e7\u00e3o de outros aplicativos, como Meu Salto 2<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em nossos experimentos, percebemos a import\u00e2ncia de realizando uma fase de aterrissagem correta nos saltos<\/a> flexionando os joelhos sem trav\u00e1-los. Isso \u00e9 importante para manter a confiabilidade dos dados, bem como a boa sa\u00fade das articula\u00e7\u00f5es. Cada tecnologia tem suas pr\u00f3prias considera\u00e7\u00f5es. Em plataformas de contato, por exemplo, deve-se tomar cuidado para n\u00e3o flexionar as pernas durante a fase de voo, pois isso pode levar a superestimativas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O valor do monitoramento di\u00e1rio: onde est\u00e1 o impacto real<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

No campo do treinamento baseado em velocidade e no desenvolvimento de tecnologias relacionadas, uma grande \u00eanfase \u00e9 colocada em validade cient\u00edfica<\/a> e confiabilidade<\/strong>\u2014 e com raz\u00e3o. Como coletamos dados em per\u00edodos t\u00e3o curtos, mesmo pequenas imprecis\u00f5es podem levar a erros significativos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Uma das avalia\u00e7\u00f5es mais utilizadas em pesquisas \u00e9 a teste-reteste<\/strong> protocolo. No entanto, feedback do usu\u00e1rio do mundo real com base em dados de treinamento reais<\/strong> \u00e9 igualmente valioso. O gr\u00e1fico abaixo ilustra a estabilidade di\u00e1ria de medidas de altura do salto<\/a> usando Spleft.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Isso mostra claramente tend\u00eancias relacionadas a melhoria de desempenho<\/a> e destreinamento<\/strong>, bem como quedas ocasionais provavelmente relacionadas \u00e0 fadiga. Dito isso, a maioria dos dados foi coletada ap\u00f3s um dia de descanso, com o salto agachado sendo normalmente o primeiro exerc\u00edcio da sess\u00e3o \u2014 condi\u00e7\u00f5es que ajudam a explicar os padr\u00f5es observados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n
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\"Iv\u00e1n<\/div>\r\n\r\n
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Iv\u00e1n de Lucas Rogero<\/a><\/h3>\r\n

Desempenho F\u00edsico MSC e CEO SpeeftApp<\/p>\r\n

Dedicado a melhorar o desempenho atl\u00e9tico e o treinamento de ciclismo, combinando ci\u00eancia e tecnologia para gerar resultados.<\/p>\r\n\r\n

Treinamento Ciclismo<\/a> LinkedIn<\/a> M\u00e9dio<\/a> Twitter<\/a><\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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