Uso de nuevas herramientas para estimar la intensidad de las sesiones de actividad física adaptada (UNITS-APA)

La actividad física ha sido recomendada durante muchos años por diversas autoridades sanitarias. De hecho, numerosos estudios han demostrado los efectos de la actividad física sobre la calidad de vida, la ganancia de autonomía y la reducción de las limitaciones funcionales en los ancianos. Este problema se hace cada vez más presente con el aumento de la esperanza de vida, lo que aumenta la prevalencia de personas que alcanzan la condición de persona mayor. Estas previsiones apuntan a que cada vez más personas tendrán que vivir con las consecuencias de la edad. Desde este punto de vista, el manejo de estas personas a través de la actividad física adaptada es necesario para descongestionar el sistema sanitario limitando los riesgos de fragilidad y por tanto de hospitalización de las personas mayores. Para promover la actividad física adaptada, el papel de los especialistas en este campo es establecer sesiones de actividad física que involucren los aspectos neurocognitivos, neuromusculares y cardiorrespiratorios a través de ejercicios de equilibrio, fortalecimiento muscular y aeróbicos. Estas sesiones se definirán en función de diferentes criterios como la patología, el nivel de realización de los ejercicios y la dificultad percibida de la sesión. Para los participantes, el método más común de cuantificación es la escala Borg Rating of Perceived Esfuerzo (RPE). Esta medida consiste en medir la percepción de esfuerzo en una escala que va desde 6 para “ningún esfuerzo percibido” hasta 20 para “máximo esfuerzo”. El uso de esta herramienta tiene la ventaja de tener una fuerte correlación con la frecuencia cardíaca a intensidades moderadas. Estos diferentes parámetros permitirán al ingeniero de actividad física adaptada determinar una carga de entrenamiento en función de estos diferentes parámetros. Esta carga de entrenamiento permitirá entonces ajustar la(s) próxima(s) sesión(es) para adaptarse mejor a las capacidades funcionales de los participantes y así individualizar el tratamiento de estas personas. Sin embargo, esta carga de entrenamiento es subjetiva. Para los profesionales de la actividad física adaptada, la cuantificación de la carga de entrenamiento de las diferentes sesiones se basa en la experiencia personal. Este método es difícil de cuantificar y generalizar a otros profesionales. Del mismo modo, la sensación de dificultad de la sesión es específica de cada participante. La cuantificación del RPE se verá fuertemente impactada por los últimos ejercicios de la sesión y el efecto de grupo. Para hacer frente a esta limitación, se han desarrollado varias herramientas. Una de las soluciones más habituales es el uso de un pulsómetro. La ventaja de este sensor es la cuantificación de la frecuencia cardíaca durante la sesión sin el sesgo subjetivo interindividual. Sin embargo, este método de cuantificación tiene una pobre correlación con la carga de entrenamiento del fortalecimiento muscular. Esta limitación tiene un fuerte impacto en la estimación de las sesiones de actividad adaptada debido a la gran proporción de ejercicios centrados en el aspecto neuromuscular. Para abordar esta cuestión, el análisis del movimiento humano sería una herramienta complementaria para estimar el gasto energético según los diferentes tipos de ejercicios propuestos durante las sesiones. Este análisis se ha facilitado mucho con la llegada del aprendizaje profundo para la clasificación de diferentes movimientos según la cinemática del movimiento o actimetría. En este contexto se destacan dos sistemas de medición. Por un lado, el Actigraph es una de las herramientas más utilizadas en este campo para cuantificar la carga de entrenamiento según el vector de magnitud calculado por el acelerómetro. Esta carga de entrenamiento se identificará como baja, moderada o alta en función de las actividades registradas por el sensor. Por otro lado, el uso de cámaras de profundidad para segmentar el cuerpo humano es un área en rápida evolución. Los datos recopilados con este sistema de medición, junto con el aprendizaje profundo, pueden clasificar una amplia gama de movimientos en varias personas al mismo tiempo. El uso de estos sistemas de medición permitiría una mejor comprensión de la estimación de la carga de trabajo. De hecho, la asociación de la clasificación de los ejercicios con el tiempo de ejecución y el número de repeticiones junto con la frecuencia cardíaca permitiría tener un gasto de energía preciso en condiciones ecológicas. Estos datos permitirían una individualización más precisa del manejo de las personas mayores para sesiones de actividad física adaptada. Este tipo de atención personalizada a la fragilidad formaría parte de los retos futuros de envejecer bien.