Lluís  Capdevila.  Sesión  Clínica  FCB,  febrero  2012.   1

JORNADA  D’ACTUALITZACIÓ  EN  FISIOLOGIA  DE  L’ESPORT  

Societat  Catalana  de  Medicina  de  l’Esport.  Barcelona,  30  de  novembre  de  2012  

Actualització  en  tècniques  i  paràmetres  en  la  mesura  de  la  variabilitat  cardíaca.  

Lluís  Capdevila  Ortís.  Coordinador  del  Grup  de  Recerca  Consolidat  “Estil  de  Vida,  Esport  i  Salut”  (Generalitat  de  Catalunya,  2009  SGR-­‐0535),  Universitat  Autònoma  de  Barcelona.  Gil  Rodas  Font.  Serveis  Mèdics,  Futbol  Club  Barcelona.    Palabras  clave:  Esfuerzo,  recuperación,  estrés,  machine  learning,  dispositivos  móviles,  servidor  web,  variabilidad  de  la  frecuencia  cardíaca  (HRV),  SportLab.      1.  ¿CÓMO  registramos  las  conductas  de  esfuerzo  y  recuperación?  Los  deportistas  aprenden  a  autovalorarse  realizando  sesiones  de  evaluación  periódicamente.  La  evaluaciones   se   realizan   “off-­‐line”  mediante   dos   dispositivos   alternativos:     a)   Un   ordenador-­‐cliente   (por   ejemplo   un   portátil);   b)   Un   dispositivo   móvil   smartmobile   (iPhone,   iPad     o  dispositivo  con  Android).  Cuando  se  ha  finalizado  una  evaluación,  los  datos  se  envían  al  servidor  SportLab   para   su   almacenamiento   y   procesamiento.   El   especialista   supervisor   o   el   propio  deportista   (si   tiene   permisos)   puede   consultar   los   resultados   y   obtener   informes   de   cada  evaluación.  En  cada  evaluación  se  recogen  datos  cognitivos  y  conductuales  mediante  cuestionarios  en  pantalla,  y  datos  fisiológicos  (actividad  cardíaca):  a)  En  el  sistema  de  ordenador-­‐cliente  (portátil)  debe  instalarse  un  software  específico.  El  registro  de  la  actividad  cardíaca  se  puede  incorporar  directamente  con  un  hardware  específico  (con  tecnología  Polar)  o  mediante  un  pulsómetro  tipo  Polar.  

b)  En  el  sistema  de  dispositivo  móvil  smartmobile  (iPhone,  Android)  debe  instalarse  una  App  (aplicación)  específica.  El  registro  de  la  actividad  cardíaca  se  realiza  mediante  sensores  específicos  que  ya  están  incorporados  en  los  dispositivos,  sin  necesidad  de  hardware  adicional.  También  se  puede  incorporar  la  señal  cardíaca  inalámbrica  proveniente  de  una  banda  torácica  tipo  Polar.    

En  la  Figura  1  se  resumen  todas  las  posibilidades  para  el  registro  fisiológico:  

 Figura  1.  Esquema  de  las  diferentes  posibilidades  de  registro  para  el  análisis  de  la  HRV.  

VARIABILIDAD  DE  LA  FRECUENCIA  CARDÍACA  

SportLab  Server  

INTERNET  

• ¿Cómo  registrar  la  HRV?  

 

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2.  ¿QUÉ  analizamos?  Cada  sesión  de  evaluación  consta  de  3  tests:    A)  Test  HRV.  Se  registra  la  variabilidad  de  la  frecuencia  cardíaca  (los  intervalos  de  tiempo  entre  todos  los  latidos  cardíacos  consecutivos),  en  reposo  (posición  supina),  durante  5  minutos.  Referencias:  Capdevila  et  al.  (2008,  2012),  Parrado  et  al.  (2010a,  2010b),  Ramos  et  al.  (2012),  Rodas  et  al.  (2008a,  2008b).      

 Figura  2.  Ejemplo  de  registro  del  test  HRV  correspondiente  a  un  jugador  del  primer  equipo  de  fútbol  del  RCDE.    B)  Perfil  de  estados  de  ánimo.  Versión  adaptada  y  reducida  (15  ítems)  del  POMS.  Referencias:  McNair  et  al.  (1971),  Cervantes  et  al.  (2009).    C)  Test  de  Esfuerzo/Recuperación.  Se  utiliza  la  escala  de  Borg  para  analizar  la  percepción  de  esfuerzo  realizado  en  el  último  entrenamiento  o  competición,  y  para  la  percepción  de  recuperación.  También  se  registra  la  correcta  ejecución  de  13  conductas  específicas  de  recuperación  pautadas  por  el  equipo  técnico.  Referencias:  Borg  (1982),  Kenttä  (2002).    Para   calcular   el   patrón   de   variabilidad   cardíaca   individual   utilizamos   procedimientos   de  machine  learning  (Support  Vector  Machine),  a  partir  de  los  datos  analizados  por  nuestro  grupo  de   investigación   (ver   Tabla   1).   Los   cálculos   se   realizan   en   un   supercomputador   y   permiten  obtener   un   índice   de   esfuerzo/recuperación   particular   para   cada   deporte   y   cada   deportista.  Este  índice  permite  realizar  predicciones,  con  una  probabilidad  superior  al  90%,  del  estado  de  estrés/recuperación  a  partir  de  una  nueva  evaluación  puntual  del  deportista.                            *Spanish  National  Team;    **Futbol  Club  Barcelona  (first  team);  ***UAB  Students    Figura  3.    Base  de  datos  propia  con  1417  de  registros  HRV  (“Observ.”)  de  diferentes  deportes.

N Observ. Mean  Age(SD)

GenderMen Women

Soccer**   80 651 24.8  (4.1) 63 -­‐

Field Hockey* 26 116 24.3  (3.5) 26 -­‐

Basketball** 37 141 27.2  (5.6) 37 -­‐

Students*** 180 509 23.1  (4.9) 51 129

TOTAL 323 1417 24.29  (4.8) 177 129

N Observ. Mean  Age(SD)

GenderMen Women

Soccer**   80 651 24.8  (4.1) 63 -­‐

Field Hockey* 26 116 24.3  (3.5) 26 -­‐

Basketball** 37 141 27.2  (5.6) 37 -­‐

Students*** 180 509 23.1  (4.9) 51 129

TOTAL 323 1417 24.29  (4.8) 177 129

 

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3.  ¿PARA  QUÉ  utilizamos  el  análisis  de  los  datos  registrados?    Se  trata  de  conocer  el  estado  psicofisiológico  del  deportista  en  un  momento  dado,  por  ejemplo,  antes  de  un  entrenamiento  o  antes  de  una  competición.  El  resultado  que  ofrece  el  sistema  de  forma   inmediata  después  de  enviar  una  evaluación  al   servidor  es  una  especie  de  “semáforo”  indicando  la  disponibilidad  del  deportista  para  hacer  frente  a  la  demanda,  en  función  del  estado  físico   y   del   estado   mental.   Estos   estados   están   calculados   a   partir   del   índice   individual   de  estrés/recuperación.   La   Figura   4   muestra   los   resultados   de   aplicar   este   sistema   a   varios  registros  reales  del  mismo  deportista.  Un  “semáforo  verde”  indicaría  que  el  deportista  presenta  una  buena  recuperación  y  puede  hacer  frente  a  niveles  altos  de  esfuerzo.  Un  “semáforo  rojo”    indicaría  niveles  altos  de  estrés  y  que  el  deportista  no  presenta  una  buena  recuperación.  

Figura  4.  Índice  de  estrés/recuperación  de  un  jugador  del  primer  equipo  de  fútbol  del  FCB,  calculado  con  

procedimientos  de  machine  learning,  y  aplicación  a  varios  registros  reales.    El   supervisor   especialista,   o   el   propio   deportista   si   dispone   de   permisos,   pueden   obtener  informes  detallados  en  el  servidor  web  para  consultar  aspectos  más  concretos    (ver  Figura  5),  como  por  ejemplo  el  estado  de  regulación  cardíaca,  el  peso  relativo  del  estrés  psicológico  o  las  conductas  de  recuperación  que  el  deportista  ha  realizado  de  forma  incorrecta.    

         Figura  5.  Ejemplo  de  informes  obtenidos  del  servidor-­‐web  con  código  de  acceso  de  supervisor,  correspondientes  a  

una  evaluación  de  un  jugador  del  primer  equipo  de  fútbol  del  FCB.  

 

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Links  relacionados    -­‐  Web  SportLab.  Aplicación  de  acceso  restringido  que  permite  la  gestión  del  estrés  y  del  proceso  de   esfuerzo   recuperación   en   deportistas.   Se   adjunta   un   PDF   con   información   del   curso   a  distancia   e-­‐SportLab,   certificado   por   la   UAB,   donde   se   explican   las   funcionalidades   de   la  aplicación:  http://sportlab.uab.es/    -­‐  Aportaciones  científicas  del  grupo  de  investigación  del  Laboratorio  de  Psicología  del  Deporte  de  la  UAB  (consolidado  por  la  Generalitat  de  Catalunya,  2009SGR-­‐0535):  http://sportlab-­‐uab.blogspot.com/    -­‐  App  “Sportlab”  disponible  (gratuitamente)  en  App  Store.  https://itunes.apple.com/app/sportlab/id553489457?mt=8    Agradecimientos  UAB,  Bellaterra:  Eva  Parrado,  Jordi  Moreno.  UPC,  Barcelona:  Juan  Ramos,  Miguel  A  García.  Futbol  Club  Barcelona:  Gil  Rodas,  Ramon  Canal,  Joan  R  Tarragó,  Ricard  Pruna,  Daniel  Medina,  Servicios  Médicos,  y  jugadores  de  fútbol  y  baloncesto.   Equipo   Nacional   de   Hockey   Hierba:   Xavier   Yanguas,   Dani   Florit,   Servicios   Médicos   y   jugadores.  Univesity   of   California,   San   Diego   (UCSD):   Machine   Perception   Laboratory,   Javier   Movellan   y   Kevin   Patrick.  Ministerio  de  Ciencia  e  Innovación:    Proyectos  de  I+D  PSI2008-­‐06417-­‐C03/PSIC  y  PSI2011-­‐29807-­‐C02/PSIC.    Referencias  Capdevila,  L.,  Rodas,  G.,  Ocaña,  M.,  Parrado,  E.,  Pintanel,  M.  y  Valero,  M.  (2008).  Variabilidad  de  la  frecuencia  cardiaca  como  indicador  de  salud  en  el  deporte:  validación  con  un  cuestionario  de  calidad  de  vida  (SF-­‐12).  Apuntes  de  Medicina  del  Deporte,  158  (62),  62  -­‐  69.  Capdevila,    L;  J.  Moreno,  J.  Movellan,  E.  Parrado  and  J.  Ramos-­‐Castro.  “HRV  based  Health&Sport  Markers  Using  Video  from  the  Face”  Conf  Proc  IEEE  Eng  Med  Biol  Soc.  2012;2012:  5646-­‐9  Cervantes,  J.  C.,  Florit,  D.,  Parrado,  E.,  Rodas,  G.  y  Capdevila,  L.  (2009).  Evaluación  fisiológica  y  cognitiva  del  proceso  de  estrés  -­‐  recuperación  en  la  preparación  pre  -­‐  olímpica  de  deportistas  de  élite.  Cultura,  Ciencia  y  Deporte,  4,  111  -­‐  117.  Cervantes,  J.  C.,  Ocaña,  M.,  Parrado,  E.,  Pintanel,  M.,  Rodas,  G.,  Valero,  M.  y  Capdevila,  L.  (2009).  Heart  Rate  Variability  and  precompetitive  anxiety  in  swimmers.  Psicothema,  21  (4),  531  -­‐  536.  Cervantes,  J.C.,  Rodas,  G.  y  Capdevila,  L.  (2009).  Perfil  psicofisiológico  de  rendimiento  en  nadadores  basado  en  la  variabilidad  de  la  frecuencia  cardíaca  y  en  estados  de  ansiedad  precompetitiva.  Revista  de  Psicología  del  Deporte,  18  (1),  37  -­‐  52.  Parrado,  E.,  Cervantes,  J.  C.,  Pintanel,  M.,  Rodas,  G.  y  Capdevila,  L.  (2010).  Perceived  tiredness  and  Heart  Rate  Variability  in  relation  to  overload  during  a  field  hockey  world  cup.  Perceptual  and  Motor  Skills,  110  (3),  699  -­‐  713.  Parrado,  E.,  García,  M.A.,  Ramos,  J.,  Cervantes,  J.C.,  Rodas,  G.  y  Capdevila,  L.  (2010).  Comparison  of  Omega  Wave  System  and  Polar  S810i  to  detect  R-­‐R  intervals  at  rest.  International  Journal  of  Sports  Medicine,  31  (5),  336  -­‐  341.  Ramos-­‐Castro,  J;    J.  Moreno,  H.  Miranda-­‐Vidal,  M.A.  García-­‐González,    Mireya  Fernández-­‐Chimeno,  Member,  G.  Rodas  and  Ll.  Capdevila.  “Heart  Rate  Variability  analysis  using  a  Seismocardiogram  signal”.  Conf  Proc  IEEE  Eng  Med  Biol  Soc.  2012;2012:  5642-­‐5  Rodas,  G.,  Pedret,  C.,  Ramos,  J.  y  Capdevila,  L.  (2008a).  Variabilidad  de  la  frecuencia  cardiaca:  concepto,  medidas  y  relación  con  aspectos  clínicos  (I).  Archivos  de  Medicina  del  Deporte,  25  (123),  41  -­‐  47.  Rodas,  G.,  Pedret,  C.,  Ramos,  J.  y  Capdevila,  L.  (2008b).  Variabilidad  de  la  frecuencia  cardiaca:  concepto,  medidas  y  relación  con  aspectos  clínicos  (II).  Archivos  de  Medicina  del  Deporte,  25  (124),  11  -­‐  18.  Rodas,  G.,  Yanguas,  X.,  Pedret,  C.,  Ramos,  J.  y  Capdevila,  L.  (2011).  Cambios  en  la  Variabilidad  de  la  Frecuencia  Cardiaca  (VFC)  en  jugadores  de  hockey  hierba  durante  el  Campeonato  del  Mundo  2006.  Archivos  de  Medicina  del  Deporte,  46  (171)  117-­‐123.