Made available in DSpace on 2016-06-02T20:19:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DissLGP.pdf: 1609330 bytes, checksum: 88bd59a45015d98192652d3d68f74fe3 (MD5)
Previous issue date: 2006-02-21 / Some studies have been conducted with the objective of applying mathematical
models to the data of HR, CO2 and RMS of myoelectric signal to determine a shift
point on their behaviors during exercise and characterize metabolic changes which
occur at the anaerobic threshold level (AT), saving time and optimizing the
conventional analysis process which, by financial reasons, has become restricted
to few research centers. The objective of the present study was to determine the
anaerobic threshold applying two mathematical models, Heteroscedastic and
Hinkley, to a set of HR, RMS and CO2 data. Methods: 9 active elderly subjects
were studied (61,4 ±1,8years) during continuous physical ramp load test on cycle
ergometer, with power ranging from 10 to 15 Watts/min. FC data was collected
beat to beat and ventilatory variables breath to breath. After the application of
mathematical models to these variables and the identification of the behavior shift
points, the power levels, HR and O2 were registered, compared and co-related to
those obtained by the graphic visual model. Statistic methodology: The Friedman
test was used to make multiple comparisons and the Spearman co-relation test
(5%) to verify the adjustment of the models to the variables. Results: no significant
differences were found (p>0,05) in relation to the gold standard, between the
power levels, O2 and HR during the LA shift identified by the different models.
Significant correlated data were found between the HR values identified by the
mathematical models applied to the HR and O2 data, between the values of O2
when identified by the HR, and between power rates only when identified by the
Hinkley model applied to data of RMS of the myoeletric signal. Conclusion: in the
sample study, the mathematical models appeared adequate in determining noninvasive
AT. Both models adjusted better to the HR data, followed by CO2 and RMS. / Alguns estudos
têm sido conduzidos com o objetivo de aplicar modelos
matemáticos aos dados de FC, CO2 e RMS do sinal mioelétrico para determinar
um ponto de mudança nos seus comportamentos frente ao exercício e caracterizar
alterações metabólicas que ocorrem no nível do limiar de anaerobiose (LA),
poupando tempo e otimizando todo o processo de análise convencional, que por
motivos financeiros, torna-se restrita a poucos centros de pesquisa. O objetivo do
presente estudo foi determinar o limiar de anaerobiose aplicando dois modelos
matemáticos, Heteroscedático e Hinkley, ao conjunto de dados de FC, RMS e
CO2. Metodologia: foram estudados 9 idosos ativos (61,4±1,8 anos) durante
teste de exercício físico dinâmico contínuo do tipo rampa, em cicloergômetro, com
incrementos de potência variando de 10 a 15 Watts/min. Foram coletados os
dados de FC batimento a batimento, eletromiografia de superfície do músculo
vasto lateral e variáveis ventilatórias respiração a respiração. Após a aplicação
dos modelos matemáticos e identificados os pontos de quebra de comportamento,
foram registrados neste momento os valores de potência, O2 e FC, comparados
e correlacionados aos obtidos pelo modelo visual gráfico. Metodologia estatística:
foi utilizado o teste de Friedman para comparações múltiplas e o teste de
correlação de Spearman (nível de significância de 5%). Resultados: não foram
encontradas diferenças significantes, em relação ao padrão ouro, entre os valores
de potência, O2 e FC no momento do LA identificado pelos diferentes modelos.
Foram encontradas correlações significantes entre os valores de FC identificados
pelos modelos matemáticos aplicados aos dados de FC e CO2, entre os valores
de O2 quando identificados pela freqüência cardíaca e de potência somente
quando identificada pelo modelo de Hinkley aplicado aos dados de RMS do sinal
mioelétrico. Conclusões: no grupo estudado, os modelos matemáticos mostraramse
eficientes na determinação não-invasiva do LA. Ambos os modelos ajustaramse
melhor aos dados de FC, seguido pela CO2 e RMS.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/5195 |
| Date | 21 February 2006 |
| Creators | Pozzi, Luis Gustavo |
| Contributors | Catai, Aparecida Maria |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Fisioterapia, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0089 seconds