Explicación de Measurement error y de la calidad de los datos de frecuencia cardíaca

En este artículo se explica qué significa el valor Measurement error (%) y cómo influye la calidad de los datos de frecuencia cardíaca en las métricas fisiológicas de Firstbeat Sports: por qué los registros de frecuencia cardíaca contienen errores, cómo los corrige Firstbeat Sports y cómo interpretar el porcentaje.

Por qué los registros de frecuencia cardíaca contienen errores

El Firstbeat Sports Sensor registra la frecuencia cardíaca a partir del electrocardiograma (ECG), la señal eléctrica del corazón. El Sensor detecta cada latido localizando un pico concreto de la señal, el pico R. Los siguientes factores pueden alterar la detección:

Movimiento y ruido muscular: los electrodos se desplazan ligeramente, o la actividad de los músculos cercanos genera interferencias eléctricas que parecen un latido.
Mal contacto de los electrodos: el sudor, la piel seca o un Sensor flojo debilitan la señal.
Latidos irregulares: al algoritmo le puede costar más clasificar correctamente los latidos irregulares que se producen de forma natural.

Ningún registro de frecuencia cardíaca está totalmente limpio. Algo de ruido y algunos latidos mal detectados son normales y esperables en cualquier registro, y no indican que algo vaya mal.

Cómo corrige Firstbeat Sports los errores

Firstbeat Sports aplica la corrección de artefactos a todos los registros antes de calcular ningún resultado. El algoritmo de corrección de artefactos analiza los datos sin procesar, identifica los latidos que probablemente no son fisiológicamente reales y los corrige o los elimina. La corrección utiliza información de los latidos cercanos y de la fisiología cardíaca normal. La corrección de artefactos es el control de calidad entre los datos sin procesar y los resultados, y mantiene la fiabilidad de la monitorización de la frecuencia cardíaca incluso cuando un registro contiene algo de ruido.

Qué significa Measurement error (%)

El valor Measurement error (%) es la proporción de los datos de frecuencia cardíaca que Firstbeat Sports identifica como poco fiables y corrige durante el análisis. Cuando se fusionan varias mediciones, los huecos entre ellas también se incluyen en el porcentaje. Esta misma métrica también puede aparecer como el valor Missing or Poor Quality Data (%).

Cuanto más bajo es el Measurement error, más confianza puedes tener en los resultados.
Cuanto más alto es el Measurement error, mayor es el riesgo de que las métricas fisiológicas se vean afectadas.

El Measurement error es un indicador de calidad, no un criterio de aprobado o suspenso. Aporta contexto para interpretar las métricas fisiológicas y muestra cuánta confianza puedes depositar en los resultados.

Cómo interpretar el Measurement error

Buena (verde): menos del 15 %. En general, puedes confiar en las métricas fisiológicas.
Moderada (amarilla): 15–30 %. La mayoría de las métricas apenas se ven afectadas, pero las métricas relacionadas con la alta intensidad pueden verse más afectadas.
Mala (roja): más del 30 %. Las métricas relacionadas con la carga de entrenamiento (training load, TL) y con el ejercicio de alta intensidad pueden verse muy afectadas. Valora los resultados caso por caso.

Mediciones en reposo

El análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (heart rate variability, HRV) en reposo tiene requisitos de calidad de los datos más estrictos que la monitorización del ejercicio. Los cálculos de HRV dependen del momento exacto de cada latido, por lo que los datos corregidos no pueden sustituir del todo a los latidos reales. En las mediciones en reposo, intenta que el Measurement error sea inferior al 15 % siempre que sea posible.

Cómo influye la calidad de los datos en los resultados

Firstbeat estudió el impacto de la calidad de los datos de frecuencia cardíaca en unos 1,4 millones de sesiones de entrenamiento de fútbol. Los registros con un Measurement error inferior al 15 % dieron resultados fisiológicos muy similares, mientras que los errores mayores afectaron cada vez más a las métricas relacionadas con la carga de entrenamiento y con el ejercicio de alta intensidad. Cuando el Measurement error supera el 30 %, el impacto es más evidente en las métricas que dependen de captar con precisión los periodos de frecuencia cardíaca alta.

Métricas más afectadas cuando el Measurement error superaba el 30 % (impacto medio):

Tiempo en la zona 5 de frecuencia cardíaca: alrededor de un 27 % menos
TRIMP (training impulse, impulso de entrenamiento): alrededor de un 20 % menos
Efecto aeróbico y anaeróbico del entrenamiento (Aerobic and Anaerobic Training Effect, TE): alrededor de un 8–11 % menos

Métrica menos sensible a la mala calidad de los datos:

Frecuencia cardíaca media: alrededor de un 3 % menos

Qué esperar en el uso diario

Las sesiones suaves y moderadas suelen ser menos sensibles a los problemas de calidad de los datos.
El entrenamiento de esprints, los intervalos intensos y los partidos tienen más probabilidades de verse afectados cuando el Measurement error es alto.
Las métricas basadas en el tiempo a frecuencias cardíacas muy altas son las más vulnerables a la mala calidad de los datos.
La calidad de los datos puede ser peor al principio de una medición por la piel y la ropa secas, sobre todo si la banda pectoral no se ha humedecido bien.
Al final de una medición puede aparecer un «tramo final» de mala calidad, cuando la banda pectoral ya se ha quitado. Este tramo final aumenta el porcentaje de Measurement error, pero no tiene ningún impacto práctico. Puedes recortarlo como se describe en Cómo recortar una medición en Sports Cloud.
Si la calidad de los datos cae de repente durante una sesión, puede que uno de los pines del Sensor se haya soltado de la banda pectoral o que la banda se haya deslizado demasiado abajo.

Puntos clave

Todos los registros de frecuencia cardíaca contienen algunos errores, y Firstbeat Sports los corrige automáticamente con la corrección de artefactos.
El valor Measurement error (%) muestra qué parte de los datos de frecuencia cardíaca era poco fiable y se corrigió. Se incluyen los huecos entre mediciones fusionadas.
Menos del 15 % es bueno, un 15–30 % es moderado y más del 30 % es malo.
Por encima del 30 %, las métricas más afectadas son el tiempo en la zona 5 de frecuencia cardíaca, el TRIMP y el TE, y la menos afectada es la frecuencia cardíaca media.
En las mediciones de HRV en reposo, intenta quedarte por debajo del 15 %.
Para mejorar la calidad de los datos, sigue los pasos de Porcentaje de error alto en los datos del Sensor.