Algoritmo informático para regular el margen de error en la estimación de la intensidad del ejercicio
Resumen
Desde 1938 existen problemas con los modelos usados para estimar la frecuencia cardiaca máxima, la aplicación de la respuesta de la frecuencia cardiaca al ejercicio se ha utilizado para calcular la intensidad a la que se realizará el entrenamiento, pero existe mucha variación entre las estimaciones y las mediciones reales, por lo que lo deseable comprende variaciones de más menos 3 latidos por minuto. Con lo mencionado anteriormente se tiene por objetivo la creación de un algoritmo informático como herramienta, que apoye en la construcción de modelos de regresión lineal con el mínimo de error posible en latidos por minuto. Dicha aplicación de software se publica en acceso abierto en GitHub con el nombre eq.exe.
Referencias
Chicco, D., Warrens, M.J., y Jurman, G. (2021). The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. Peer J Computer Science, 7, 1–24. https://doi.org/10.7717/PEERJ-CS.623/SUPP-1
Cuesta Vargas, A.I. (2006). Valoración y prescripción de ejercicio aeróbico en hidroterapia. Revista Iberoamericana de Fisioterapia y Kinesiología, 9(1), 28–35. https://doi.org/10.1016/S1138-6045(06)73112-4
Ester, M., Kriegel, H.P., Sander, J., y Xu, X. (1996). A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. https://www.aaai.org/
Magoev, K., Kirill Krzhizhanovskaya, V., y Kovalchuk, S.V. (2018). Application of clustering methods for detecting critical acute coronary syndrome patients. 7th International Young Scientist Conference on Computational Science, 136, 370–379. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.277
Molina-Carmona, I., Gómez-Carmona, C., Bastida-Castillo, A., y Pino-Ortega, J. (2018). Validez del dispositivo inercial WIMU PRO para el registro de la frecuencia cardiaca en un test de campo. SPORT TK-Revista EuroAmericana de Ciencias del Deporte, 7(1), 81–86. https://doi.org/10.6018/321921
Newcastle University (2022). Numeracy, Maths and Statistics - Academic Skills Kit. https://www.ncl.ac.uk/webtemplate/ask-assets/external/maths-resources/statistics/regression-and-correlation/coefficient-of-determination-r-squared.html
Pereira-Rodríguez, J., Boada-Morales, L., Jaimes-Martin, T., Melo-Ascanio, J., Niño-Serrato, D., y Rincón-González, G. (2016, November 7). Predictive equations for maximum heart rate. Myth or reality. Rev. Mex. Cardiol., 27(4). http://www.scielo.org.mx/article_plus.php?pid=S0188-21982016000400156&tlng=en&lng=es
Plews, D., Laursen, P., Stanley, J., Kilding, A.E., y Buchheit, M. (13 de Julio de 2013). Training Adaptation and Heart Rate Variability in Elite Endurance Athletes: Opening the Door to Effective Monitoring. Sports Medicine, 43, 773–781. http://dx.doi.org/10.1007/s40279-013-0071-8
Rahmah, N., y Sukaesih Sitanggang, I. (2016). Determination of Optimal Epsilon (Eps) Value on DBSCAN Algorithm to Clustering Data on Peatland Hotspots in Sumatra. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci, 31. https://doi.org/10.1088/1755-1315/31/1/012012
Raman, V. (2020, November). Predicting Heart Disease Using Machine Learning? Don’t! - KDnuggets. I Believe the “Predicting Heart Disease Using Machine Learning” Is a Classic Example of How Not to Apply Machine Learning to a Problem, Especially Where a Lot of Domain Experience Is Required. https://www.kdnuggets.com/2020/11/predicting-heart-disease-machine-learning.html
Reyes Rodríguez, A.D. (2011). View of Exercise, Health and Assumptions in Calculating the Estimated Maximum Heart Rate. Revista Electrónica Educare, 15(1), 79–90. https://doi.org/http://doi.org/10.15359/ree.15-1.5
Ríos, L.C., y Toro, N. (2006). Estimación de parámetros en modelos arma por el criterio de mínimos cuadrados. Scientia et Technica, XII(31), 133–137. https://www.redalyc.org/pdf/849/84911639024.pdf
Robergs, R.A., y Landwehr, R. (2002). JEPonline - Journal of Exercise Physiology online Commentary The surprising history of the “HRmax=220-age” EQUATION. An International Electronic Journal, 5.
Rust Programming Language (2022). https://www.rust-lang.org/tools/install
Sharma, A. (2020, September 8). How Does DBSCAN Clustering Work? | DBSCAN Clustering for ML. How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/how-dbscan-clustering-works/
Tierney, B. (2021, October 29). DBScan Clustering in Python. Oralytics. https://oralytics.com/2021/10/18/dbscan-clustering-in-python/
UjhdiuhVogel, C.U., Wolpert, C., y Wehling, M. (2004). How to measure heart rate? European Journal of Clinical Pharmacology, 60, 461-466. https://doi.org/10.1007/s00228-004-0795-3
Yang, X.S. (2019). Data fitting and regression. In Introduction to Algorithms for Data Mining and Machine Learning (pp. 67–90). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817216-2.00011-9
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