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Coaching de IA Basado en Autoeficacia Adaptativa para Ciclismo (AI)

13 de agosto de 2026 actualizado por: Anna Queiroz, University of Miami

Coaching de IA basado en la Autoeficacia Adaptativa para Mejorar el Rendimiento en Ciclismo Indoor: Un Enfoque de Aprendizaje Automático Personalizado

El objetivo principal de este estudio es evaluar si el coaching de IA personalizado basado en la autoeficacia, adaptativo y entregado por IA, basado en retroalimentación fisiológica y de rendimiento en tiempo real, mejora la potencia de salida en ciclismo indoor durante una contrarreloj de 20 minutos en comparación con afirmaciones estáticas y condiciones de control de solo ejercicio.

Descripción general del estudio

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

120

Fase

  • No aplica

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Anna Queiroz, Ph.D.
  • Número de teléfono: 305-284-3752
  • Correo electrónico: aqueiroz@miami.edu

Copia de seguridad de contactos de estudio

  • Nombre: Meshak Cole, B.S.
  • Número de teléfono: 305-284-3752
  • Correo electrónico: mwc94@miami.edu

Ubicaciones de estudio

    • Florida
      • Coral Gables, Florida, Estados Unidos, 33146
        • Reclutamiento
        • University of Miami
        • Contacto:
          • Anna Queiroz, Ph.D.
          • Número de teléfono: 305-284-3752
          • Correo electrónico: aqueiroz@miami.edu
        • Contacto:
          • Meshak Cole, B.S.
          • Número de teléfono: 305 2843752
          • Correo electrónico: mwc94@miami.edu

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Adulto

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Edad 18-40 años

    • Activo recreativamente
    • Familiarizado con el ciclismo estacionario
    • Capaz de completar 20 minutos de ciclismo vigoroso

Criterios de exclusión:

  • Condiciones cardiovasculares, metabólicas o respiratorias

    • Medicamentos que afectan la respuesta de la frecuencia cardíaca
    • Lesión en extremidades inferiores en los últimos 3 meses
    • Ciclistas competitivos (>10 horas de ciclismo/semana)
    • Embarazo

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

  • Propósito principal: Ciencia básica
  • Asignación: Aleatorizado
  • Modelo Intervencionista: Asignación paralela
  • Enmascaramiento: Único

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Sin intervención: Grupo de Control
No se entregaron afirmaciones. Los participantes solo reciben notificaciones de tiempo a los 5, 10, 15 y 19 minutos para la conciencia del ritmo. Se usa el mismo equipo para controlar los posibles efectos del monitoreo.
Experimental: Grupo 1: Coaching con IA basado en la autoeficacia
El algoritmo de bandido contextual Thompson Sampling, entrenado con los datos de la Sesión 1, monitoriza el rendimiento continuamente y evalúa cada 5 segundos si debe entregar una afirmación.

El algoritmo de bandido contextual de Thompson Sampling, entrenado con los datos de la Sesión 1, supervisa el rendimiento continuamente y evalúa cada 5 segundos si debe emitir una afirmación. La política está entrenada para maximizar una función de "rendimiento que preserva la eficacia" multiobjetivo que recompensa:

  • Mantener la potencia objetivo en relación con las líneas de base móviles de 30s/2min/5min
  • Estabilizar la variabilidad de potencia a corto plazo (coeficiente de variación de 30s)
  • Estabilizar la trayectoria de la frecuencia cardíaca (FC) acorde con un ritmo eficiente

El proceso de decisión considera:

  • La potencia actual en relación con los promedios móviles de 30 segundos, 2 minutos y 5 minutos
  • La variabilidad de la potencia de salida (coeficiente de variación en los últimos 30 segundos)
  • La trayectoria de la frecuencia cardíaca y los patrones de deriva cardíaca
  • La estabilidad de la cadencia y los cambios respecto a la línea de base
  • El tiempo transcurrido y la progresión esperada de la fatiga basada en la curva potencia-duración. El coaching de IA basado en la autoeficacia se adapta a las medidas fisiológicas (potencia y frecuencia cardíaca).
Comparador activo: Grupo 2: Afirmaciones de IA Estáticas
Mensajes motivacionales genéricos entregados a intervalos fijos (minutos 3, 6, 9, 12, 15 y 18) independientemente del estado de rendimiento. Los mensajes siguen el mismo gradiente de complejidad basado en el tiempo transcurrido en lugar de la respuesta individual.

Mensajes motivacionales genéricos entregados en intervalos fijos (minutos 3, 6, 9, 12, 15 y 18) independientemente del estado de rendimiento. Los mensajes siguen el mismo gradiente de complejidad basado en el tiempo transcurrido en lugar de en la respuesta individual:

  • Minutos 3, 6: "Estás generando impulso con cada pedalada—mantén este ritmo fuerte"
  • Minutos 9, 12: "Gran esfuerzo—supera este desafío"
  • Minutos 15, 18: "Último empujón—termina con fuerza"

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Potencia media de ciclismo durante la prueba de 20 minutos
Periodo de tiempo: Día 2
Potencia media de ciclismo durante el ensayo completo de 20 minutos. El resultado compara la potencia media entre los grupos de intervención (entrenamiento con IA adaptativa frente a afirmaciones estáticas frente a control de solo ejercicio). La potencia se captura continuamente mediante el ergómetro de ciclismo y se resume como los vatios medios para el ensayo de cada participante.
Día 2

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Anna Queiroz, Ph.D., University of Miami

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

15 de mayo de 2026

Finalización primaria (Estimado)

23 de diciembre de 2028

Finalización del estudio (Estimado)

28 de diciembre de 2028

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

19 de diciembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

22 de diciembre de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

5 de enero de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

17 de agosto de 2026

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

13 de agosto de 2026

Última verificación

1 de agosto de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • 20251354

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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