Cálculo de la variabilidad de la frecuencia cardíaca a partir de datos de ECG de jóvenes con parálisis cerebral durante las sesiones de videojuegos activas

Este protocolo describe un método para calcular la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) a partir de formas de onda de electrocardiograma (ECG). Las formas de onda de las grabaciones de frecuencia cardíaca continua (HR) durante las sesiones de videojuegos activos (AVG) se utilizaron para medir el rendimiento aeróbico de los jóvenes con parálisis cerebral (CP).

El objetivo de este estudio fue generar un método para calcular la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) a partir de formas de onda de electrocardiograma (ECG). Las formas de onda fueron grabadas por un monitor de RRHH que los participantes (jóvenes con parálisis cerebral (CP)) usaron durante las sesiones de videojuegos activos (AVG). Las sesiones avg fueron diseñadas para promover la actividad física y la aptitud (rendimiento aeróbico) en los participantes. El objetivo era evaluar la viabilidad de los AVG como una estrategia de intervención de fisioterapia (PT). El HR máximo (mHR) se determinó para cada participante y se calculó la Zona de Frecuencia Cardíaca Objetivo (THRZ) para cada una de las tres fases de ejercicio en la sesión AVG de 20 minutos: (calentamiento a 40-60% mHR, acondicionamiento a 60-80% mHR, y enfriamiento a 40-60% mHR). Cada participante jugó tres juegos de 20 minutos durante la sesión AVG. Todos los juegos se jugaron mientras estaban sentados en un banco porque muchos jóvenes con CP no pueden soportar largos períodos de tiempo. Cada condición del juego difería con los participantes usando iconos de mano solamente, iconos de manos y pies juntos o iconos de pies sólo para recoger objetos. El objetivo del juego (llamado KOLLECT) es recoger objetos para ganar puntos y evitar peligros para no perder puntos. Los peligros se utilizaron en las fases de calentamiento y enfriamiento sólo para promover un movimiento más lento y controlado para mantener el HR en la zona de frecuencia cardíaca objetivo (THRZ). No hubo peligros en la fase de acondicionamiento para promover niveles más altos y una actividad física más intensa. Se utilizaron métodos analíticos para generar HRV (medidas seleccionadas de dominio de tiempo y de dominio de frecuencia) a partir de datos de ECG para examinar la carga de trabajo aeróbica. Las aplicaciones recientes de hrV indican que las mediciones a corto plazo (5 min bouts) son apropiadas y que la biorretroalimentación de VDH puede ayudar a mejorar los síntomas y la calidad de vida en una variedad de condiciones de salud. Aunque la RRHH es una medida clínica bien aceptada para examinar el rendimiento aeróbico y la intensidad en las intervenciones de PT, el VDH puede proporcionar información sobre las funciones del sistema autónomo, la recuperación y la adaptación durante las sesiones de AVG.

La parálisis cerebral (CP) es la discapacidad física más común de la infancia¹. CP es causado por un insulto neurológico al cerebro en desarrollo y se asocia con deficiencias motoras como debilidad muscular, espasticidad, descondicionamiento, y disminución del control motor y equilibrio^2,3. La CP es una condición no progresiva, pero con la edad, los niños se vuelven menos activos físicamente y más sedentarios en comparación con sus compañeros con desarrollo típico (TD) principalmente debido al aumento de las demandas de crecimiento en su compromiso neuromuscular y sistemas musculoesqueléticos⁴.

Los jóvenes con CP suelen recibir servicios de fisioterapia (PT) para mejorar la movilidad funcional y promover la actividad física y la aptitud (por ejemplo, resistencia aeróbica y muscular)². A menudo, hay un acceso limitado a los servicios dePT y recursos comunitarios para alcanzar y mantener estos objetivos de PT 5,^6. Los videojuegos activos (AVG) pueden ser una estrategia factible en intervenciones de PT basadas en actividades en entornos clínicos, domésticos o comunitarios^7,8. Los AVG comerciales tienen una flexibilidad limitada para adaptar el juego ysatisfacer las necesidades específicas y los objetivos de PT para los jóvenes con CP 9. Sin embargo, los AVG personalizados proporcionan parámetros de juego flexibles para desafiar a los jóvenes con CP mientras promueven la actividad física y la aptitud^10.

Nuestro equipo ha desarrollado un AVG personalizado (llamado KOLLECT) para examinar las respuestas de ejercicio de los jóvenes (por ejemplo, actividad física y fitness aeróbico). El juego utiliza un sensor de movimiento para realizar un seguimiento del movimiento juvenil durante el juego. El objetivo del juego es 'recoger' tantos objetos como sea posible para una puntuación alta y evitar los peligros para evitar la pérdida de puntos. Los objetos se pueden recoger con iconos de manos y/o pies según lo determine el terapeuta en los parámetros flexibles del juego.

Diseñar intervenciones de PT basadas en actividades que dosifiquen la intensidad de la actividad física para promover la aptitud aeróbica es fundamental para los jóvenes con CP^11. Los AVG personalizados pueden ser una estrategia eficaz para la intensidad de la dosis e involucrar a los jóvenes en la actividad física para promover la aptitud¹⁰. Los monitores de frecuencia cardíaca (HR) se utilizan a menudo en la práctica clínica de PT para determinar el rendimiento aeróbico y la intensidad de la actividad. Por lo tanto, los monitores de RRHH ayudarán a determinar la viabilidad de los AVGs en la dosificación de la intensidad de la actividad física para promover la aptitud aeróbica⁹. Los datos de ECG generados a partir de un monitor de HR se pueden utilizar para calcular la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV). Se utilizaron métodos analíticos para generar HRV a partir de datos de ECG para examinar la carga de trabajo aeróbica. Las aplicaciones recientes de la VFC indican que las mediciones a corto plazo (5 min bouts) son adecuadas y que la biorretroalimentación de VDH puede ayudar a mejorar los síntomas y la calidad de vida en una variedad de condiciones de salud^32,33,34 . La aplicación de medidas de VDH a corto plazo es un medio adecuado para evaluar la función cardiovascular durante las sesiones de AVG. Dado que el VDH se deriva del intervalo R-R de un ECG, utilizamos medidas seleccionadas de dominio de tiempo y de dominio de frecuencia. La medida de dominio de tiempo de HRV cuantifica la cantidad de variablility en los intervalos interbeats, que representa el tiempo entre latidos sucesivos. Usamos el AVNN (intervalo NN promedio), RMSSD (cuadrado medio raíz de diferencias sucesivas), SDNN (desviación estándar del intervalo NN), NN50 (número de intervalos NN >50 ms) y PNN50 (porcentaje de intervalos NN). Las medidas de dominio de frecuencia estiman la distribución de potencia absoluta o relativa en posiblemente cuatro bandas de frecuencia, abordamos específicamente en dos bandas, la potencia de baja frecuencia (LF) y la potencia de alta frecuencia (HF) junto con la relación LF/HF. Aunque la RRHH es una medida clínica bien aceptada, el VDH puede ser útil porque proporciona información sobre la función del sistema autónomo, la recuperación, la adaptación y proporciona una estimación de la carga de trabajo aeróbica durante una sesión²⁸de AVG.

El propósito de este estudio fue examinar la viabilidad de utilizar estrategias AVG para promover la actividad física y la aptitud física. Un segundo propósito era presentar el protocolo de recopilación de datos AVG y la metodología para calcular la VDH a partir de los datos de ECG obtenidos a través de un monitor de recursos humanos. Estas medidas y este protocolo pueden resultar relevantes para los médicos para monitorear y dosis de sesiones de intervención de PT.

Se obtuvo la aprobación de la Junta de Revisión Institucional. Todos los jóvenes proporcionaron consentimiento por escrito y los padres proporcionaron su consentimiento antes de la participación.

1. Sesiones de recopilación de datos AVG

1. La sesión de juego de AVG
   1. En este estudio, pida a los jóvenes con CP que participen en una sesión de AVG que se compone de tres juegos de 20 minutos. Véase la Tabla 5 para la demografía de los jóvenes. Se esperaba que se jugaran un total de 30 partidos; sin embargo, 29 partidos se completaron porque un tema sólo jugó 2 partidos en su sesión de AVG.
   2. Pida a los sujetos que lleven un monitor de recursos humanos durante toda la sesión para registrar las respuestas de HR y ECG.
   3. En la sesión AVG, pida a los jóvenes que jueguen cada AVG mientras están sentados en un banco con los pies planos en el suelo y las rodillas y las caderas flexionadas a 90 grados (90/90 sentados) para el apoyo postural y la estabilidad.
   4. Utilice las tres condiciones de juego siguientes solo para objetos de colección: 1) iconos de mano; 2) iconos de pies solamente; y 3) iconos de manos y pies. Utilice un orden contrarrestado entre los sujetos. Elija estas tres condiciones para determinar cuál es más eficaz en la promoción de la actividad física y la aptitud y no demasiado exigente para causar fatiga temprana e indebida.
      NOTA: Cada juego fue diseñado usando las fases de prescripción de ejercicio: calentamiento, acondicionamiento y enfriamiento. [Véase el Cuadro1]. Además, hubo una fase de descanso antes de que el juego comenzara a documentar la rrHH de línea de base y una fase de recuperación después del juego para documentar el tiempo para volver a la rrHH de línea de base.
   5. Permita que los sujetos un período de descanso entre juegos para HR vuelvan al nivel de referencia.
2. Cálculo de HRV a partir de datos ECG
   1. Organice los datos en intervalos de tiempo de 5 minutos para garantizar datos comparables para cada fase. Por lo tanto, había 6 fases definidas para estos cálculos: 1) Descanso; 2) Calentamiento; 3) Acondicionamiento 1 (primeros 5 min); 4) Acondicionamiento 2 (segundo 5 min); 5) Enfriamiento (5 min) y 6) Recuperación. La división de la fase de acondicionamiento en dos fases de 5 minutos permite examinar el rendimiento aeróbico del sujeto en intervalos más cortos para tener en cuenta la fatiga debida al descondicionamiento ¹² (Tabla4).
   2. Para calcular correctamente las medidas de HRV para cada segmento de la sesión de un sujeto, realice la detección de Pico R en la señal ECG sin procesar^12,13. Utilice la señal sin procesar para evitar manipulaciones que podrían sesgar los datos.
   3. Para procesar los datos, obtenga los tiempos de inicio de cada sesión de grabación y conviértalo en variables 'datetime' (MM/DD/AAAA HH:MM:SS. SS) a segundos. Ninguna de las sesiones ocurrió a lo largo de dos días que permitieron que la porción MM/DD/AAAA fuera ignorada durante estos cálculos. Adquirir la hora de inicio del juego de interés de la tabla de tiempo para localizar cada sesión de juego dentro del archivo de electrocardiograma (ECG); esta vez se convirtió a segundos después de que se había extraído del archivo de sincronización. El archivo de tiempo contenía tiempos de inicio para cada fase del juego, así como el final del período de recuperación (Tabla 2).
   4. Calcula el período de descanso como los 5 minutos antes del inicio del juego y la Fase de Recuperación como los 5 minutos después del final de la Fase de Enfriamiento. Una vez obtenidos estos tiempos, obtenga la ubicación (S) de la fase de juego de interés dentro del archivo ECG a través de la siguiente ecuación:
      (1)
      donde Fase se establece en Descansar, Calentamiento, Acondicionamiento 1, Acondicionamiento 2, Enfriamiento o Recuperación; el tiempo se dividió por 1/Frecuencia para tener en cuenta la frecuencia de muestreo del ECG. El monitor HR tenía una frecuencia de muestreo de 250 Hz y, por lo tanto, contenía una medida cada 4 ms.
      1. Cambie este número modificando la frecuencia de muestreo con el primer mensaje del programa Peak_Detection.m para tener en cuenta el uso de dispositivos de grabación alternativos. Elija con qué segmento de 5 minutos trabajar mientras ejecuta el programa de detección de picos. Esto se hizo a través de un mensaje al usuario. Establezca la hora de finalización en 5 minutos después de la hora de inicio y tenga en cuenta la frecuencia del dispositivo de grabación.
   5. Una vez elegida la sección de 5 minutos, calcule un umbral para la detección de picos basado en la desviación media y estándar de la forma de onda.
      1. Establezca el umbral como pero esto se puede aumentar en el programa si los datos son uniformes para reducir la detección de falsos positivos de los picos T que son más altos que sus picos R correspondientes. Ejemplos de estos falsos positivos se pueden ver en la Figura1.
      2. Junto con una altura mínima para el pico R, asigne una distancia mínima entre los picos para minimizar la detección de picos incorrectos alrededor de la R deseada. Establezca este valor en 75 que correspondiera a 0,3 s entre picos o 200 latidos por minuto (bpm) (este valor cambia con frecuencia). El valor de 200 bpm es mayor que cualquier HR alcanzado por los sujetos en este estudio y se puede cambiar en función de la población que se está estudiando.
   6. Una vez calculado el umbral, deje que el programa se ejecute a través de la forma de onda e intente discernir todos los R para los cálculos de intervalo RR y HRV. Genere una gráfica preliminar para que el usuario pueda revisarla en busca de irregularidades como las que se muestran en la Figura 1 o en la Figura 2.
      1. Corrija estas irregularidades manualmente editando la variable de detección que contiene la lectura de microvoltios (V) del pico en la columna 1 y la ubicación en la sesión de juego actual (s/0.004) en la segunda columna. En la mayoría de los casos, los picos R adecuados se pueden encontrar fácilmente haciendo zoom en la ubicación del problema como se ve en la Figura1. Muchas sesiones de datos son bastante uniformes como se muestra en la Figura 3 y, por lo tanto, solo requerirán algunas correcciones. Algunos casos, sin embargo, son bastante desordenados y requieren más tiempo para revisar y obtener ubicaciones adecuadas de R.
      2. Si las fluctuaciones en la forma de onda hacen que sea excesivamente difícil localizar correctamente un pico, ignore los segmentos pequeños 1-2 s y atribuya a los latidos ectópicos que no se utilizan en los cálculos de HRV¹².
   7. Una vez localizados los R, ejecute el programa HRV_Measures. Calcular primero los intervalos RR, ya que son la base de las medidas de VDH utilizadas en este estudio¹².
      1. Obtener una matriz de intervalos e ignorar cualquier intervalo mayor que 1.5 s (40 bpm) como lo era debido a los latidos ectópicos antes mencionados que se eliminan de los cálculos. Guarde estos intervalos RR para realizar cálculos adicionales y verificar los datos. Utilice estos intervalos para calcular el cuadrado medio raíz de las diferencias sucesivas (RMSSD) con la siguiente ecuación:
         RMSSD (2)
         Donde N - Número de intervalos RR (R-R)_i - Intervalo entre los picos QRS vecinos (R-R)_i+1 - Intervalo entre el conjunto posterior de picos
   8. Elija esta variable, ya que se ha demostrado que es eficaz en intervalos que van de 1 min a 24 h de longitud^{13,14,15,16,17} y por lo tanto se puede utilizar para evaluar estos 5 min intervalos en las fases del juego. Junto con RMSSD, obtenga la Desviación Estándar de intervalos NN para medir los cambios en HR a lo largo de la fase^14,16,18.
   9. Utilice los intervalos RR para calcular NN50, el número de intervalos que difieren del intervalo anterior en más de 50 ms¹² que también se ha utilizado en intervalos que van desde un min a 24 h^{16,17,19, 20,21}.
      1. Calcular la variable NN50 a través de una función de recuento simple que comprobó si la diferencia entre las longitudes de intervalo RR consecutivas era mayor que 50 ms. Una vez que NN50 se obtuvo de esta manera, dividir por el número total de intervalos para calcular pNN50 que es el porcentaje de intervalos que difieren en más de 50 ms. Este cálculo permitió comparar los datos medidos entre sujetos, juegos e incluso sesiones de diferentes longitudes, ya que es una variable sin unidad^{13,14, 16 , 17}.
   10. Calcular la longitud media del intervalo RR para cada fase y el sujeto como una medida HRV separada^{16,17,19,22,23,24}. Utilice esta medida para calcular el HR promedio dividiendo el intervalo medio de RR entre 60 s. Ambas medidas son fácilmente comparables entre las sesiones de juego para observar la tendencia de la actividad del sujeto^{16,17,19,22,23, 24}.
   11. Una vez calculadas estas medidas, calcule la densidad espectral de potencia de baja frecuencia y alta frecuencia (PSD) tanto para el ECG sin procesar del intervalo de 5 minutos como para la matriz de intervalo según el RR obteniendo PSD de las transformaciones Fast-Fourier^{13,14 , 17 , 19 , 25}. Todos estos datos se almacenaron en una tabla, un ejemplo de la cual se muestra en el Cuadro4.

2. Adquirir datos de ECG del paciente

1. Prepare la correa del pecho del monitor HR y el módulo Bluetooth para su aplicación al sujeto.
   1. Asegúrese de que el módulo Bluetooth esté completamente cargado (3 h) utilizando la base de carga.
   2. Conecte el módulo al ordenador de datos a través de la base de carga y abra la herramienta de configuración. Escriba un nombre para fines de registro.
   3. Seleccione el dispositivo HR, haga clic en la pestaña Hora y seleccione Establecer fecha/hora para sincronizar el módulo con la hora y la fecha correctas. El dispositivo ahora se puede quitar de la base de carga.
   4. Humedezca las áreas conductoras (beige) en la correa del pecho del monitor HR colocando una mano en el agua y frotando las áreas conductoras.
   5. Coloque el módulo Bluetooth del monitor HR en la correa del pecho con las superficies conductoras del módulo alineadas con las de la correa del pecho: hará clic en su lugar.
   6. Mantenga pulsado el botón del módulo hasta que las luces parpadee. El módulo ya está encendido y grabando.
   7. Aplique la correa de pecho del monitor HR (con módulo Bluetooth) al jugador con el módulo alineado con la línea de axilar medio izquierda y la correa justo debajo de los músculos pectorales. Una vez colocado correctamente, apriete el dispositivo para que no se mueva durante la sesión, pero no sea incómodo para el jugador.
2. Adquirir una señal y ver la transmisión en vivo.
   1. Conecte el conector al puerto USB del ordenador que se utilizará para ver los datos.
   2. Abra el programa Live View y entre en el modo de configuración haciendo clic en el icono con la llave y el destornillador.
   3. Elige un jugador de la lista si procede o añade un nuevo asunto con el botón Nuevo en la esquina inferior izquierda de la pantalla.
   4. Introduzca la información del asunto como desee para fines de identificación (nombre, edad, sexo, altura, peso).
   5. Haga clic en la pestaña Hardware y seleccione el asunto actual.
   6. Haga clic en Asignar en la parte inferior de la pestaña y seleccione el dispositivo actual (incluido como 01 si no hay otros dispositivos presentes). A continuación, haga clic en asignar en el cuadro emergente.
   7. Haga clic en la pestaña Equipo.
   8. Haga clic en la pestaña Implementación y, a continuación, mueva el equipo recién creado a la primera pestaña.
   9. Abra la pestaña Modo en vivo haciendo clic en el símbolo azul de Wi-Fi en la esquina superior izquierda.
   10. Utilice la pestaña Modo en vivo para controlar la HR, la frecuencia respiratoria y la postura del sujeto en tiempo real.
       NOTA: La intensidad de la señal, la potencia de la batería y la confianza de las medidas también se pueden ver.
   11. Registre la sincronización precisa (MM/DD/AAAA HH:MM:SS) del inicio y final de cada sesión y fase para el procesamiento.
3. Descargue los datos de ECG desde el monitor de recursos humanos.
   1. Retire la correa del jugador al final de la sesión y retire el módulo Bluetooth de la correa del pecho.
   2. Coloque el módulo en la base de carga y conéctelo a un ordenador con el programa de software instalado.
   3. Abra el registro.
   4. Seleccione el dispositivo en el menú desplegable. Todas las sesiones actualmente en el dispositivo se muestran con fechas y horas.
   5. Desmarque la casilla que dice Usar ubicación de guardado predeterminada y elija una nueva ubicación de guardado.
   6. Haga clic en Guardar. Aparecerá una barra de progreso. El ahorro puede tardar hasta una hora dependiendo de la duración de la sesión.
   7. Cambie el nombre de la fecha, una vez que se haya guardado.

3. Análisis de datos y cálculo de medidas de variabilidad de la frecuencia cardíaca

1. Prepare los archivos para el procesamiento .
   1. Asigne un nombre a los archivos ECG como 'KOLLECT_Subject__AVG4' (por ejemplo, KOLLECT_01_AVG4.csv').
   2. Genere una tabla de tiempo en formato de variable separada por comas (.csv) para dibujar datos de temporización durante el procesamiento de datos. Consulte la Tabla 1 para ver un ejemplo del formato correcto.
   3. Importe los datos de fecha y hora desde el archivo .csv y haga clic con el botón derecho en el nombre de la variable recién creada y cámbielos a'Timing.mat'.
2. Detección preliminar del pico R.
   1. Abra y ejecute Peak _ Detection . m.
   2. Introduzca la frecuencia del dispositivo de grabación ECG cuando el programa lo solicite.
   3. Introduzca el número de jugador de los datos que se analizarán cuando se le solicite.
      NOTA: Algunos jugadores no completaron el videojuego activo 4 (AVG4) y por lo tanto sólo los jugadores 1-10 se utilizan para este estudio. Otros números proporcionarán un mensaje de error.
   4. Introduce el número del juego que se analizará (1, 2 o 3) cuando se te solicite.
   5. Introduzca la fase que se analizará (Rest, Warmup (WU), Conditioning (Con), Rest o Recovery).
      1. Introduzca un desfase en minutos si lo desea, o introduzca 0 para ningún desfase.
   6. Seleccione la herramienta de aumento y seleccione un área del trazado que se genere para crear una ventana con un ancho aproximado de 2.000 (s/0.004) y una altura que mostrará la forma de onda completa como se muestra en la Figura3. Acercar o alejar si la ventana no se inspecciona visualmente fácilmente.
   7. Inspeccione visualmente el gráfico para evaluar si los picos detectados están etiquetados correctamente. Vea la Figura 1 por ejemplo de picos detectados y perdidos incorrectamente causados por datos de ECG irregulares (Figura2).
3. Corrección de picos
   1. Corrija los picos detectados incorrectamente o que faltan localizando la variable Detección y haciendo doble clic en el espacio de trabajo.
   2. Utilice la herramienta Cursor de datos en la gráfica de la forma de onda ECG para obtener las coordenadas x e y del pico incorrecto; X (tiempo*frecuencia) es la primera columna en Detection.mat e Y (Voltaje) es la segunda columna (Figura 3).
      1. Haga clic con el botón derecho en el cuadro de texto que aparece y haga clic en Seleccionar funciónde actualización del cursor .
      2. Seleccione TooltipUpdate.m en la carpeta que contiene los archivos utilizados para este análisis. Esto permitirá que la información sobre herramientas muestre valores más exactos.
   3. Si el punto es un falso positivo, elimínelo de la matriz haciendo clic en su fila en la variable Detection.mat y presionando Control y la tecla Menos. Un ejemplo de detección de falsos positivos se puede ver en la Figura3.
   4. Edite los picos marcados incorrectamente que son adyacentes a los picos sin marcar, como se muestra en los dos picos T marcados como R en la Figura1, cambiando sus valores para que coincidan con los del pico sin marcar.
   5. Obtener el valor del pico perdido se puede obtener con la herramienta Cursor de datos.
   6. Agregue filas adicionales a Detección. matorral usando el control y la tecla más para los picos perdidos debido a los bajos niveles de voltaje.
   7. Introduzca los valores en orden numérico para evitar valores negativos durante el proceso de cálculo (es decir, añada el pico situado en 11000 entre los picos en 10908 y 11167) (Figura5).
   8. Asegúrese de que los valores se introducen correctamente antes de continuar a través de la sesión completa, ya que los números se recortan ocasionalmente cuando se introducen.
   9. Repita el paso 2.3 hasta que se hayan comprobado y/o corregido todos los picos.
      NOTA: Algunos archivos tienen una variabilidad limitada en la amplitud de la forma de onda y son más rápidos de comprobar, como se ve en la Figura 4, mientras que otros son más variables y pueden requerir un zoom más cercano para localizar con precisión los picos durante la inspección visual.
4. Obtener cálculos de medida HRV.
   1. Guarde el trazado original generado a partir de Peak_Detection.m para una referencia posterior.
   2. Ejecute HRV_Measures.m para generar el trazado etiquetado correctamente. En la Figura 6se muestra una muestra de los datos corregidos.
      1. Cambiar el título del trazado mediante Insertar . Título en la ventana de trazado y cambiarlo al título deseado.
      2. Compruebe la ventana de salida, el programa notificará al usuario de la ubicación introducida incorrectamente datos si existe alguno.
   3. Guarde la variable denominada interval.
   4. Abra la variable titulada HRV desde la ventana Espacio de trabajo para ver RR medio (ms), HR promedio (bpm), RMSSD (ms), SDNN (ms), NN50 (recuento), pNN50 (%), baja frecuencia (LF)/ alta frecuencia (HF) (ECG), LF/HF RR, RR de baja frecuencia y potencia de alta frecuencia (RR)). Guarde los valores h de estas variables en una tabla como la que se muestra en la Tabla4.
   5. Repita las Secciones 3.2 - 3.4 para todos los demás segmentos, sesiones y temas que necesiten análisis.

Este método proporciona datos para su uso en el análisis del efecto que un método recién desarrollado tiene en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) del sujeto. Para ello, localiza la parte R de la forma de onda QRS de los datos ECG de un sujeto, como se muestra en la Figura6, y calculando varios valores de HRV a partir de él. Si el monitor de recursos humanos está haciendo un contacto adecuado con el sujeto, los datos serán uniformes, reduciendo sustancialmente la necesidad de correcciones (como se ve en la Figura 4).

Los umbrales deben establecerse para manejar datos irregulares e irregulares como se muestra en la Figura 1 y la Figura 2. Si los datos son suficientemente variables debido a cambios momentáneos en el contacto con la piel del monitor HR, el análisis inicial puede etiquetar incorrectamente los picos como se muestra en la Figura3. Este error se puede corregir corrigiendo manualmente los valores o introduciendo puntos de datos adicionales como se explica en la Sección 3 del protocolo. Alterar los niveles de umbral y el tiempo mínimo entre picos también puede ayudar a limpiar los valores de detección y producir una gráfica ajustada como la Figura 6 de la Figura5.

Una vez que los datos se han obtenido y analizado en busca de discrepancias, se pueden utilizar para calcular los valores de HRV para el análisis estadístico. El análisis de los datos del ECG puede utilizarse para cuantificar las observaciones realizadas durante las sesiones con fines de evaluación.

Figura 1 . Gráfico representativo de HR continuo (eje y) en el tiempo (eje x en s) para el tema uno juego 3 durante la sesión de calentamiento que representa los datos "desordenados". Datos desordenados: En esta sección, los picos R son más pequeños que la parte T de la forma de onda. Esto puede causar problemas con la detección de picos.

Figura 2 . Un ejemplo de algunos patrones de forma de onda irregulares de electrocardiograma (ECG). Patrones de forma de onda irregulares: Los cambios en el contacto con el sujeto debido al movimiento pueden causar variaciones de voltaje reduciendo la uniformidad de la forma de onda. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3 . Un ejemplo de una salida de electrocardiograma (ECG) con un pico de nivel HR etiquetado incorrectamente pico etiquetado. Cerca de la parte superior de la figura, un pico de tensión hace que parte de la forma de onda se detecte como que coincide con el patrón R. También puede hacer que los patrones R cercanos sean ignorados debido a la proximidad, como el resaltado en (9924, 2074).

Figura 4 . Gráfico representativo de HR continuo (eje Y) en v) a través del tiempo (eje x en s) forma de onda de electrocardiograma limpio (ECG). Forma de onda limpia: Un ejemplo de una sección de datos ECG uniformes con una forma de onda y un nivel de voltaje relativamente uniformes.

Figura 5 . Gráfico representativo de HR continuo (eje Y) en v) a través del tiempo (eje x en s) de un electrocardiograma en bruto (ECG) antes de la limpieza. Datos antes de la limpieza: Se muestra un segmento de 30 s de datos ECG del Sujeto 01 Juego 3 durante la fase de acondicionamiento. Algunos picos se han perdido y algunos están etiquetados incorrectamente debido a la variabilidad de alto voltaje. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6 . Gráfico representativo de HR continuo (eje Y) en v) a través del tiempo (eje x en s) de un electrocardiograma en bruto (ECG) después del aprendizaje. Limpieza de datos posterior: Los mismos 30 segundos de datos eclosión del sujeto 01 Juego 3 después de que se hayan etiquetado correctamente como se describe en la Sección 3 del protocolo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Tabla 1. Fases de juego de videojuegos activos (AVG). CLAVE: Frecuencia cardíaca objetivo (THR); NA (No aplicable).

Cuadro 2. Timing File KEY: AVG - Videojuego activo

Cuadro 3. Datos de variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) para el sujeto 03 Juego 01

Cuadro 4. Estadísticas descriptivas de las medidas de variabilidad de la frecuencia cardíaca para varias fases de ejercicio para cada juego Por favor, haga clic aquí para descargar esta tabla. 

Tabla 5. Demografía de los pacientes

Diez jóvenes con CP participaron en este estudio (media + SD) [edad (años) a 15,53 a 3,57; altura (cm) 154,8 a 12,6; peso (kg) 50,69 a 11,1; índice de masa corporal (IMC) 50,46 a 29,2; mHR 9 lp) a 186,8 a 12,4]. Consulte la Tabla 5 para conocer los datos demográficos de los pacientes.

Existen algunas consideraciones para el uso de monitores de RECURSOS Humanos y las medidas asociadas de HR y HRV que se relacionan con las modificaciones y la solución de problemas. Dos cuestiones que son evidentes, independientemente de la tecnología empleada para adquirir los datos son: 1) artefactos de movimiento y 2) ritmos ectópicos. Los problemas que surgen de los artefactos de movimiento y los latidos ectópicos se abordan típicamente a través de actividades de post-procesamiento posteriores a la adquisición del intervalo RR^{12,13,18,22 , 26}. La solución de problemas de manipulaciones posteriores al procesamiento requiere la consideración de las fluctaciones temporales en HR que destacan las arrytrias sinuosas respiratorias, así como el cálculo de los valores normalizados del VDH para que se puedan hacer diferenciaciones entre cambios mediados fisiológica y matemáticamente en HRV^13,27,29.

Las limitaciones en las mediciones de VDH se identificaron inicialmente con la aplicación de técnicas de análisis espectral (es decir, medidas de dominio de frecuencia)^13,27,29. Hay consideraciones fisiológicas que incluyen las arritmias sinuosas respiratorias, la deriva cardiovascular, el estado de hidratación y los factores ambientales (por ejemplo, temperatura, calor, frío, altitud) que se asocian con variaciones diarias en HR^{27 ,29}. Las consideraciones matemáticas incluyen medidas de dominio temporal (por ejemplo, SDNN, r-MSSD, índice pNN-50), así como la reciente inclusión de técnicas de análisis dinámico no lineal^13,27,29. Para interpretar correctamente las diversas medidas de VDH tenemos que considerar si el cuerpo está en un estado de reposo o estrés. Por lo general, esperamos influencias parasimpáticas cuando se descansa el cuerpo que aumenta la variabilidad en las respuestas y resulta en un mayor VHH, mientras que durante el estrés esperamos influencias simpáticas que reducen la variabilidad y tienen medidas de VHH más bajas. Las limitaciones en las mediciones de HRV pueden influir en la hipótesis de equilibrio autónomo de precisión asociada con la relación LF/HF. Esta hipótesis supone que el sistema nervioso simpático y el sistema nervioso parasimpático están en competencia para regular el disparo de los nóteos SA. Los autores señalan que la relación LF/HR debe interpretarse con cautela al tiempo que señalan el contexto de obtención de información, así como la revisión de los valores de LF y HF. En cuanto a la aplicación de la relación LF/HF a los juegos AVG en episodios a corto plazo de mediciones de RRHH y HRV, una alta relación LF/HF puede indicar una mayor actividad simpática que puede observarse al cumplir con un desafío que requiere esfuerzo y aumenta el simpático activación del sistema nervioso³⁵.

Es importante utilizar medidas óptimas para determinar el rendimiento aeróbico y la capacidad en los jóvenes con CP para examinar la dosificación de intervención adecuada y la eficacia^6,11. Los estándares clínicos de atención más a menudo incluyen la medición de HR para determinar la dosificación de intervención (intensidad)^6,11. Sin embargo, la variabilidad inherente en las medidas de recursos humanos dificulta la determinación del trabajo real en el entrenamiento aeróbico^12,13,22,27. Por lo tanto, esta metodología de cálculo de los datos de LA VDH a partir de un monitor de recursos humanos proporciona una medida más precisa para evaluar los resultados de la intervención^27,28. Asimismo, las medidas de VDH proporcionan nueva información sobre las respuestas del sistema nervioso autónomo, adaptación y recuperación durante el ejercicio AVG^{12,13,29,34,35} . Nos fijamos en que la aplicación de medidas de VDH durante el ejercicio de corta duración puede proporcionar información sobre la mejora de los sistemas fisiológicos en base al trabajo de Kerppers y colegas de corta duración³².

Aquí se destacan las importantes aplicaciones que hemos hecho en relación con las aplicaciones existentes de monitoreo de RECURSOS Humanos y medidas de HRV durante el desempeño del ejercicio. Esta metodología permite al usuario extraer intervalos RR y medidas HRV de formas de onda ECG durante las actividades físicas de juego en jóvenes con CP. El método está actualmente adaptado a las sesiones AVG en un juego específico, pero podría adaptarse fácilmente a otros protocolos y dispositivos ECG para futuros experimentos. En los casos en que los datos sean uniformes y el dispositivo de grabación ECG esté bien adaptado al sujeto, este protocolo permitirá un procesamiento rápido de datos con una entrada mínima del usuario. Sin embargo, en el caso de datos no uniformes con grandes varianzas en la amplitud de la señal, el protocolo requerirá la entrada del usuario para etiquetar correctamente los picos perdidos y eliminar los falsos positivos del conjunto de datos. En el futuro, este método puede mejorarse con un método de detección más robusto para reducir la ayuda del usuario para la detección y corrección de picos (por ejemplo, técnicas de análisis dinámico no lineal²⁹).

A lo largo de la ejecución del protocolo, es esencial que se realicen los siguientes pasos críticos. Es importante garantizar un alto nivel de confianza de la señal a lo largo de las sesiones de recopilación de datos para reducir el tiempo de procesamiento y el tiempo de corrección máximo requerido. Esto se puede mejorar asegurándose de que el dispositivo de grabación ECG está haciendo un contacto adecuado con el sujeto antes de cada sesión. También es importante mantener los contactos conductores húmedos durante las sesiones que se pueden hacer remojando la grabadora antes de cada sesión. Además, una vez recopilados los datos, las actividades de postprocesamiento deben abordar las consideraciones metodológicas con medidas de dominio temporal, medidas de dominio de frecuencia, análisis dinámicos no lineales, así como el cálculo de los valores normalizados de hrV para distinguir entre cambios fisiológicamente derivados y matemáticamente mediados en HRV^12,13,29.

Las consideraciones para el trabajo futuro incluyen la aplicación de mediciones de VDH para niños y adultos involucrados en actividades físicamente desafiantes de diferentes intensidades y posiciones corporales^{6,7,8, 9,10,17,23,26,29}, juegos cognitivamente desafiantes y carga de trabajo mental^{24,25, 26,27}, experiencias de tipo virtual y de simulación, evaluación del sobreentrenamiento^23,31, calidad de las evaluaciones del sueño^{13,26,27 , 31}, fatiga crónica, agotamiento físico y preparación para el combate^31, así como la conexión vagal entre HR y el cerebro con respecto al comportamiento prosocial³⁰.

En este momento, los autores (CL y PAS) no tienen nada que revelar. El Dr. O'Neil es cofundador de enAbleGames, LLC y Kollect es uno de los juegos ofrecidos por esta compañía basada en la web. enAbleGames está en fase de desarrollo de juegos y no es una empresa pública en este momento (www.enAbleGames.com).

Los autores agradecen a los participantes y a sus familias su tiempo y esfuerzo gastado según la participación en el estudio. Además, los autores reconocen al Dr. Yichuan Liu y al Dr. Hasan Ayaz por su asistencia en el cálculo de los plazos de la supervisión de los recursos humanos y al Dr. Paul Diefenbach para el desarrollo del software KOLLECT Active Video Gaming. La financiación de este trabajo fue proporcionadapor Coulter Foundation Grants #00006143 (O' Neil; Diefenbach, PIs) y#00008819 (O' Neil; Diefenbach, PIs).