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Coaching AI basato sull'Auto-Efficacia Adattativa per il Ciclismo (AI)

27 febbraio 2026 aggiornato da: Anna Queiroz, University of Miami

Coaching AI Basato sull'Auto-Efficacia Adattiva per Migliorare le Prestazioni nel Ciclismo Indoor: Un Approccio di Machine Learning Personalizzato

L'obiettivo primario di questo studio è valutare se il coaching basato sull'auto-efficacia, personalizzato e erogato tramite AI adattativa, basato su feedback fisiologici e di performance in tempo reale, migliori la potenza erogata nel ciclismo indoor durante una prova a cronometro di 20 minuti, rispetto a condizioni di controllo con sole affermazioni statiche o solo esercizio.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

120

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

  • Nome: Meshak Cole, B.S.
  • Numero di telefono: 305-284-3752
  • Email: mwc94@miami.edu

Luoghi di studio

  • Stati Uniti
    • Florida
      • Coral Gables, Florida, Stati Uniti, 33146
        • University of Miami
        • Contatto:
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto

Accetta volontari sani

Sì

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Età 18-40 anni

    • Attività fisica ricreativa
    • Familiarità con il ciclismo stazionario
    • Capacità di completare 20 minuti di ciclismo vigoroso

Criteri di esclusione:

  • Condizioni cardiovascolari, metaboliche o respiratorie

    • Farmaci che influenzano la risposta della frequenza cardiaca
    • Infortunio agli arti inferiori negli ultimi 3 mesi
    • Ciclisti competitivi (>10 ore di ciclismo/settimana)
    • Gravidanza

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Scopo principale: Scienza basilare
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Separare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Nessun intervento: Gruppo di Controllo
Nessuna affermazione fornita. I partecipanti ricevono solo notifiche temporali a 5, 10, 15 e 19 minuti per la consapevolezza del ritmo. Viene indossata la stessa attrezzatura per controllare i potenziali effetti del monitoraggio.
Sperimentale: Gruppo 1: Coaching basato sull'autoefficacia con IA
L'algoritmo bandit contestuale Thompson Sampling, addestrato sui dati della Sessione 1, monitora continuamente le prestazioni e valuta ogni 5 secondi se fornire un'affermazione.
Comportamentale: Gruppo 1: Coaching con IA basato sull'auto-efficacia

L'algoritmo di bandit contestuale Thompson Sampling, addestrato sui dati della Sessione 1, monitora continuamente le prestazioni e valuta ogni 5 secondi se fornire un'affermazione. La policy è addestrata per massimizzare una funzione multi-obiettivo di "prestazione che preserva l'efficacia" che premia:

  • Il mantenimento della potenza target rispetto alle baseline mobili di 30s/2min/5min
  • La stabilizzazione della variabilità di potenza a breve orizzonte (coefficiente di variazione a 30s)
  • La stabilizzazione della traiettoria della frequenza cardiaca (FC) coerente con un ritmo efficiente

Il processo decisionale considera:

  • La potenza corrente rispetto alle medie mobili di 30 secondi, 2 minuti e 5 minuti
  • La variabilità della potenza erogata (coefficiente di variazione negli ultimi 30 secondi)
  • La traiettoria della frequenza cardiaca e i modelli di deriva cardiaca
  • La stabilità della cadenza e le variazioni rispetto alla baseline
  • Il tempo trascorso e la progressione attesa della fatica basata sulla curva potenza-durata. Il coaching AI basato sull'autoefficacia si adatta alle misure fisiologiche (potenza e frequenza cardiaca).
Comparatore attivo: Gruppo 2: Affermazioni AI Statiche
Messaggi motivazionali generici erogati a intervalli fissi (minuti 3, 6, 9, 12, 15 e 18) indipendentemente dallo stato di prestazione. I messaggi seguono lo stesso gradiente di complessità basato sul tempo trascorso anziché sulla risposta individuale.
Comportamentale: Gruppo 2: Affermazioni AI Statiche

Messaggi motivazionali generici inviati a intervalli fissi (minuti 3, 6, 9, 12, 15 e 18) indipendentemente dallo stato di performance. I messaggi seguono lo stesso gradiente di complessità basato sul tempo trascorso piuttosto che sulla risposta individuale:

  • Minuti 3, 6: "Stai costruendo slancio con ogni pedalata-mantieni questo ritmo forte"
  • Minuti 9, 12: "Sforzo intenso-supera questa sfida"
  • Minuti 15, 18: "Spinta finale-concludi con forza"

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Potenza media erogata in bicicletta durante la prova a cronometro di 20 minuti
Lasso di tempo: Giorno 2
Potenza media erogata in ciclismo durante l'intera prova a cronometro di 20 minuti. L'esito confronta la potenza media tra i gruppi di intervento (allenamento AI adattativo vs. affermazioni statiche vs. controllo solo esercizio). La potenza viene rilevata continuamente tramite l'ergometro per ciclismo e sintetizzata come watt medi per la prova di ciascun partecipante.
Giorno 2

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

University of Miami

Investigatori

  • Investigatore principale: Anna Queiroz, Ph.D., University of Miami

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

1 giugno 2026

Completamento primario (Stimato)

23 dicembre 2028

Completamento dello studio (Stimato)

28 dicembre 2028

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

19 dicembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

22 dicembre 2025

Primo Inserito (Effettivo)

5 gennaio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

3 marzo 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 febbraio 2026

Ultimo verificato

1 febbraio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 20251354

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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