Cette page a été traduite automatiquement et l'exactitude de la traduction n'est pas garantie. Veuillez vous référer au version anglaise pour un texte source.

Coaching IA adaptatif basé sur l'auto-efficacité pour le cyclisme (AI)

13 août 2026 mis à jour par: Anna Queiroz, University of Miami

Coaching par IA basé sur l'auto-efficacité adaptative pour améliorer la performance en cyclisme en salle : une approche d'apprentissage automatique personnalisée

L'objectif principal de cette étude est d'évaluer si un coaching personnalisé basé sur l'auto-efficacité, délivré par IA de manière adaptative et fondé sur des retours physiologiques et de performance en temps réel, améliore la puissance de pédalage en cyclisme d'intérieur lors d'un contre-la-montre de 20 minutes, par rapport à des affirmations statiques et des conditions témoins d'exercice seul.

Aperçu de l'étude

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

120

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

  • Nom: Anna Queiroz, Ph.D.
  • Numéro de téléphone: 305-284-3752
  • E-mail: aqueiroz@miami.edu

Sauvegarde des contacts de l'étude

  • Nom: Meshak Cole, B.S.
  • Numéro de téléphone: 305-284-3752
  • E-mail: mwc94@miami.edu

Lieux d'étude

    • Florida
      • Coral Gables, Florida, États-Unis, 33146
        • Recrutement
        • University of Miami
        • Contact:
        • Contact:
          • Meshak Cole, B.S.
          • Numéro de téléphone: 305 2843752
          • E-mail: mwc94@miami.edu

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte

Accepte les volontaires sains

Oui

La description

Critères d'inclusion :

  • Âge de 18 à 40 ans

    • Actif récréationnellement
    • Familier avec le cyclisme sur place
    • Capable de compléter 20 minutes de cyclisme vigoureux

Critères d'exclusion :

  • Affections cardiovasculaires, métaboliques ou respiratoires

    • Médicaments affectant la réponse cardiaque
    • Blessure des membres inférieurs dans les 3 derniers mois
    • Cyclistes compétitifs (>10 heures de cyclisme/semaine)
    • Grossesse

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Science basique
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Aucune intervention: Groupe témoin
Aucune affirmation délivrée. Les participants reçoivent uniquement des notifications horaires à 5, 10, 15 et 19 minutes pour la prise de conscience du rythme. Le même équipement est porté pour contrôler les effets potentiels de la surveillance.
Expérimental: Groupe 1 : Coaching par IA basé sur l'auto-efficacité
L'algorithme de bandit contextuel Thompson Sampling, entraîné sur les données de la Session 1, surveille les performances en continu et évalue toutes les 5 secondes s'il faut délivrer une affirmation.

L'algorithme de bandit contextuel Thompson Sampling, entraîné sur les données de la Session 1, surveille les performances en continu et évalue toutes les 5 secondes s'il faut délivrer une affirmation. La politique est entraînée pour maximiser une fonction de performance multi-objectif « préservant l'efficacité » qui récompense :

  • Le maintien de la puissance cible par rapport aux baselines glissantes de 30 s/2 min/5 min
  • La stabilisation de la variabilité de puissance à court terme (coefficient de variation sur 30 s)
  • La stabilisation de la trajectoire de fréquence cardiaque (FC) cohérente avec un rythme efficace

Le processus décisionnel prend en compte :

  • La puissance actuelle par rapport aux moyennes glissantes de 30 secondes, 2 minutes et 5 minutes
  • La variabilité de la puissance de sortie (coefficient de variation sur les 30 dernières secondes)
  • La trajectoire de la fréquence cardiaque et les modèles de dérive cardiaque
  • La stabilité de la cadence et les changements par rapport à la baseline
  • Le temps écoulé et la progression attendue de la fatigue basée sur la courbe puissance-durée. Le coaching IA basé sur l'auto-efficacité s'adapte aux mesures physiologiques (puissance et fréquence cardiaque).
Comparateur actif: Groupe 2 : Affirmations IA statiques
Messages de motivation génériques délivrés à intervalles fixes (minutes 3, 6, 9, 12, 15 et 18) quel que soit l'état de performance. Les messages suivent le même gradient de complexité basé sur le temps écoulé plutôt que sur la réponse individuelle.

Messages de motivation génériques délivrés à intervalles fixes (minutes 3, 6, 9, 12, 15 et 18) indépendamment de l'état de performance. Les messages suivent le même gradient de complexité basé sur le temps écoulé plutôt que sur la réponse individuelle :

  • Minutes 3, 6 : « Vous prenez de l'élan à chaque coup de pédale – maintenez ce rythme soutenu »
  • Minutes 9, 12 : « Bel effort – surmontez ce défi »
  • Minutes 15, 18 : « Dernier effort – terminez en force »

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Puissance moyenne de pédalage lors d'un contre-la-montre de 20 minutes
Délai: Jour 2
Puissance moyenne de cyclisme sur l'ensemble de l'essai chronométré de 20 minutes. Le résultat compare la puissance moyenne entre les groupes d'intervention (coaching IA adaptatif vs affirmations statiques vs groupe témoin exercice seul). La puissance est capturée en continu via l'ergomètre de cyclisme et résumée en watts moyens pour l'essai de chaque participant.
Jour 2

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Les enquêteurs

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

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

15 mai 2026

Achèvement primaire (Estimé)

23 décembre 2028

Achèvement de l'étude (Estimé)

28 décembre 2028

Dates d'inscription aux études

Première soumission

19 décembre 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

22 décembre 2025

Première publication (Réel)

5 janvier 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

17 août 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

13 août 2026

Dernière vérification

1 août 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 20251354

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

S'abonner