Measurement error und Qualität der Herzfrequenzdaten verstehen

In diesem Artikel wird erklärt, was der Wert Measurement error (%) bedeutet und wie sich die Qualität der Herzfrequenzdaten auf die physiologischen Kennzahlen in Firstbeat Sports auswirkt: warum Herzfrequenzaufzeichnungen Fehler enthalten, wie Firstbeat Sports sie korrigiert und wie Sie den Prozentwert interpretieren.

Ursachen von Fehlern in Herzfrequenzaufzeichnungen

Der Firstbeat Sports Sensor zeichnet die Herzfrequenz anhand des Elektrokardiogramms (EKG) auf, des elektrischen Signals des Herzens. Der Sensor erkennt jeden Herzschlag an einer bestimmten Spitze im Signal, der R-Zacke. Folgende Faktoren können die Erkennung stören:

• Bewegung und Muskelrauschen: Die Elektroden verschieben sich geringfügig, oder Muskelaktivität in der Nähe erzeugt elektrische Störungen, die wie ein Herzschlag aussehen.
• Schlechter Elektrodenkontakt: Schweiß, trockene Haut oder ein locker sitzender Sensor schwächen das Signal.
• Unregelmäßige Herzschläge: Natürlich auftretende unregelmäßige Schläge kann der Algorithmus schwerer richtig zuordnen.

Keine Herzfrequenzaufzeichnung ist völlig fehlerfrei. Etwas Rauschen und falsch erkannte Schläge sind ein normaler, zu erwartender Teil jeder Aufzeichnung und kein Zeichen dafür, dass etwas defekt ist.

Fehlerkorrektur in Firstbeat Sports

Firstbeat Sports wendet auf jede Aufzeichnung eine Artefaktkorrektur an, bevor Ergebnisse berechnet werden. Der Algorithmus der Artefaktkorrektur durchsucht die Rohdaten, erkennt Herzschläge, die physiologisch wahrscheinlich nicht echt sind, und korrigiert oder entfernt sie. Die Korrektur nutzt dabei Informationen aus den umgebenden Herzschlägen und der normalen Herzphysiologie. Die Artefaktkorrektur ist die Qualitätskontrolle zwischen Rohdaten und Ergebnissen. Sie sorgt dafür, dass die Herzfrequenzmessung auch dann zuverlässig bleibt, wenn eine Aufzeichnung etwas Rauschen enthält.

Bedeutung von Measurement error (%)

Measurement error (%) ist der Anteil der Herzfrequenzdaten, den Firstbeat Sports bei der Analyse als unzuverlässig erkennt und korrigiert. Wenn mehrere Aufzeichnungen zusammengeführt werden, fließen auch die Lücken zwischen den Aufzeichnungen in den Prozentwert ein. Derselbe Wert kann auch als Missing or Poor Quality Data (%) erscheinen.

• Ein niedrigerer Measurement error bedeutet verlässlichere Ergebnisse.
• Ein höherer Measurement error bedeutet ein größeres Risiko, dass physiologische Kennzahlen beeinträchtigt sind.

Der Measurement error ist ein Qualitätsindikator, keine Bewertung im Sinne von bestanden oder nicht bestanden. Er liefert den Kontext für die Interpretation physiologischer Kennzahlen und zeigt, wie sehr Sie sich auf die Ergebnisse verlassen können.

Measurement error interpretieren

• Gut (grün): unter 15 %. Physiologische Kennzahlen sind in der Regel verlässlich.
• Mäßig (gelb): 15–30 %. Die meisten Kennzahlen sind nur minimal beeinträchtigt, Kennzahlen für hohe Intensität können jedoch stärker beeinträchtigt sein.
• Schlecht (rot): über 30 %. Kennzahlen zur Trainingsbelastung (training load, TL) und zu hochintensiver Belastung können erheblich beeinträchtigt sein. Bewerten Sie die Ergebnisse im Einzelfall.

Ruhemessungen

Die Analyse der Herzfrequenzvariabilität (heart rate variability, HRV) in Ruhe stellt strengere Anforderungen an die Datenqualität als Messungen während des Trainings. HRV-Berechnungen beruhen auf dem exakten Zeitpunkt einzelner Herzschläge, daher können korrigierte Daten echte Herzschläge nicht vollständig ersetzen. Streben Sie bei Ruhemessungen nach Möglichkeit einen Measurement error von unter 15 % an.

Einfluss der Datenqualität auf die Ergebnisse

Firstbeat hat den Einfluss der Qualität der Herzfrequenzdaten anhand von etwa 1,4 Millionen Fußball-Trainingseinheiten untersucht. Aufzeichnungen mit einem Measurement error von unter 15 % lieferten sehr ähnliche physiologische Ergebnisse, während größere Fehler Kennzahlen zur TL und zu hochintensiver Belastung zunehmend beeinträchtigten. Wenn der Measurement error 30 % übersteigt, macht sich der Einfluss am stärksten bei Kennzahlen bemerkbar, die auf der genauen Erfassung von Phasen mit hoher Herzfrequenz beruhen.

Am stärksten beeinträchtigte Kennzahlen bei einem Measurement error über 30 % (durchschnittlicher Einfluss):

• Zeit im Pulsbereich 5: etwa 27 % niedriger
• TRIMP (Training Impulse, Trainingsimpuls): etwa 20 % niedriger
• aerober und anaerober Trainingseffekt (Aerobic and Anaerobic Training Effect, TE): etwa 8–11 % niedriger

Weniger empfindliche Kennzahl bei schlechter Datenqualität:

• Durchschnittliche Herzfrequenz: etwa 3 % niedriger

Hinweise für den Trainingsalltag

• Leichte und mäßig intensive Trainingseinheiten reagieren in der Regel weniger empfindlich auf Probleme mit der Datenqualität.
• Sprinttraining, intensive Intervalle und Spiele werden bei einem hohen Measurement error eher beeinträchtigt.
• Kennzahlen, die auf der Zeit bei sehr hoher Herzfrequenz beruhen, reagieren am empfindlichsten auf schlechte Datenqualität.
• Zu Beginn einer Messung kann die Datenqualität wegen trockener Haut und Kleidung schlechter sein, besonders wenn der Brustgurt nicht richtig befeuchtet wurde.
• Am Ende einer Messung kann ein Endabschnitt mit schlechter Datenqualität entstehen, wenn der Brustgurt bereits abgelegt wurde. Dieser Endabschnitt erhöht den Prozentwert Measurement error, hat aber keine praktischen Auswirkungen. Sie können ihn abschneiden, wie in Messung in Sports Cloud kürzen beschrieben.
• Wenn die Datenqualität während einer Trainingseinheit plötzlich abfällt, hat sich möglicherweise ein Druckknopf des Sensors vom Brustgurt gelöst, oder der Brustgurt ist zu weit nach unten gerutscht.

Das Wichtigste in Kürze

• Jede Herzfrequenzaufzeichnung enthält einige Fehler, und Firstbeat Sports korrigiert sie automatisch mit der Artefaktkorrektur.
• Measurement error (%) zeigt, welcher Anteil der Herzfrequenzdaten unzuverlässig war und korrigiert wurde. Lücken zwischen zusammengeführten Aufzeichnungen sind enthalten.
• Unter 15 % ist gut, 15–30 % ist mäßig und über 30 % ist schlecht.
• Bei über 30 % sind die Zeit im Pulsbereich 5, TRIMP und TE am stärksten beeinträchtigt, die durchschnittliche Herzfrequenz am wenigsten.
• Streben Sie bei HRV-Ruhemessungen einen Measurement error von unter 15 % an.
• Um die Datenqualität zu verbessern, folgen Sie den Schritten in Hoher Fehleranteil in den Sensordaten.