En mi ultima publicación , Mencioné que recientemente he adquirido varios nuevos dispositivos de yo cuantificado, incluido el objetivo Skulpt. Estos nuevos dispositivos y la información de ellos me han brindado mayores oportunidades para pensar más a fondo. sistemas de medición .
Cuando comienzo a usar un nuevo dispositivo de seguimiento automático, tengo el mismo tipo de preguntas básicas que cualquier científico o ingeniero podría hacer sobre una herramienta de medición novedosa:
¿Por qué me interesa esta herramienta?¿Qué mide este dispositivo?¿Estos nuevos datos confirman lo que esperaría?¿Los cambios a lo largo del tiempo representan tendencias importantes o ruido aleatorio?Estas preguntas han estado en mi mente durante las últimas seis semanas, ya que he recopilado datos diarios con Aim, una herramienta de control de la grasa corporal y la calidad muscular.
¿Por qué me interesa esta herramienta?
He blogeado en mi Fitness y Comida serie sobre las fluctuaciones de mi tamaño corporal anterior y cómo adopté prácticas de auto cuantificado como el registro de alimentos, el monitoreo de actividad y el seguimiento de peso con una báscula inalámbrica para alcanzar una zona de mantenimiento de peso saludable. El seguimiento de mi dieta, actividad y peso en los últimos seis años me ha ayudado a comprender mejor cómo la ingesta de alimentos y los hábitos de ejercicio han afectado mis tendencias de peso a corto y largo plazo a lo largo de mi vida. Sin embargo, dado que el entrenamiento de fuerza es mi elección de entrenamiento, el peso corporal siempre se ha sentido insatisfactorio como una métrica de éxito a largo plazo.
¿Qué mide este dispositivo?
A diferencia de otros métodos que probé anteriormente, el objetivo proporciona dos métricas diferentes:% de grasa (la medida comprobada del porcentaje de grasa corporal) y una medida novedosa llamada calidad muscular (MQ). En resumen, el dispositivo calcula el% de grasa pasando una corriente a través de una parte específica del cuerpo y midiendo su resistencia. Utiliza el tiempo entre la descarga de la corriente en el músculo y la detección de la medición de voltaje correspondiente para calcular la calidad muscular. La idea básica es que las fibras musculares más grandes y en forma mantienen la corriente por más tiempo. (Los Sitio de skulpt tiene más información sobre cómo funciona.)
The Aim calcula el porcentaje general de grasa corporal y la calidad muscular promedio a través de una medición de cuatro sitios, similar al enfoque multisitio utilizado por las evaluaciones de calibre. Pero la verdadera novedad de Aim es su capacidad para evaluar e informar medidas para áreas musculares individuales . Esto llena un vacío en mi recopilación de datos de auto cuantificada al brindarme una manera frecuente y conveniente de cuantificar el mantenimiento muscular y los cambios incrementales en las áreas del cuerpo debido a las opciones de entrenamiento. Había visto el objetivo en línea hace varios meses, pero tuve la oportunidad de probar el dispositivo yo mismo en el reciente Conferencia QS15 Realmente selló el trato.
Para usar el Objetivo, rocío agua en el área que voy a medir y en la parte posterior del dispositivo; Luego configuro el dispositivo en un área muscular específica, siguiendo las recomendaciones para la colocación del dispositivo que se muestran en los videos integrados de la aplicación. Unos segundos más tarde, el objetivo muestra% de grasa y MQ para esa área. Cuando coloco una línea de regresión en puntos de datos en todas las partes del cuerpo en Generador de gráficos Como se muestra en el primer gráfico a continuación, puede ver que existe una relación inversa entre MQ y% de grasa. Intuitivamente, tiene sentido que las áreas con mayor calidad muscular tenderán a tener porcentajes de grasa más bajos.
Sin embargo, la adición de Parte del cuerpo como una variable de superposición en el segundo gráfico revela que los perfiles MQ y% de grasa de diferentes áreas musculares pueden variar mucho.
¿Estos nuevos datos confirman lo que esperaría?
Para responder a esta pregunta, ¡tuve que empezar a recopilar datos! Así que durante las seis semanas, he estado realizando de tres a cinco repeticiones de la Prueba rápida de Aim cada día. Utiliza las medidas de los músculos de los bíceps, tríceps, ab y cuádriceps de mi lado derecho para estimar la grasa corporal general. Cada semana más o menos, también mido otras áreas musculares individuales. Realizo todas estas pruebas a primera hora de la mañana antes de comer y beber, justo después de pesarme. La siguiente gráfica resume el número de mediciones que he tomado para diferentes áreas durante este período de tiempo.
La calidad muscular es una nueva métrica para mí, por lo que no tengo mediciones anteriores para comparar. Pero los patrones en los datos que recopilé indican que los músculos que entreno regularmente y en gran medida tienden a tener las puntuaciones más altas de calidad muscular (MQ). Como era de esperar, las áreas en las que no he entrenado regularmente con pesos en los últimos años (p. Ej., Las pantorrillas) tienen puntuaciones de calidad muscular más bajas. Mis abdominales son una excepción interesante. Rara vez los entreno directamente, pero sus puntuaciones MQ son muy altas, probablemente porque la mayoría de los ejercicios de entrenamiento con pesas requieren el uso de músculos abdominales para estabilizar el movimiento.
Los mejores datos de grasa corporal que tengo provienen de enero de 2014. Escaneo DXA , que me evaluó en un 17.5% de grasa corporal con un peso reducido de 127.5 libras. Mis recientes mediciones de prueba rápidas con el objetivo han sido tomadas en un peso de mantenimiento más típico de aproximadamente 135 libras y estimo mi% de grasa en 18-19%. Aunque mi peso no es directamente comparable a mi peso el día de mi DXA, mis resultados están en el terreno de juego de lo que esperaría después de agregar unas pocas libras de comida y agua adicionales en mi sistema, unas pocas libras de cuerpo extra Grasa, y 1,75 años de entrenamiento.
Usé mis datos de Skulpt con un mapa del cuerpo personalizado que creé a principios de este año en JMP para mostrar el MQ medio y el% de grasa por área corporal (promediado en los lados izquierdo y derecho). Invirtí las escalas de color para poder comparar las tendencias de cada medida con mayor facilidad. Al igual que las líneas de regresión específicas de partes del cuerpo que se muestran arriba, este gráfico también refleja la relación inversa entre MQ y% de grasa.
¿Los cambios a lo largo del tiempo representan tendencias importantes o ruido aleatorio?
Tenía algunas preguntas que quería responder antes de evaluar cómo mis entrenamientos podrían afectar mis medidas de% de grasa y MQ a corto y largo plazo. Si bien los usuarios casuales de Aim pueden estar satisfechos al tomar una única medición diaria o semanalmente, esperaba que mis mediciones variaran en torno a la media real para cada combinación de parte del cuerpo / lado debido a variables aleatorias y sistemáticas.
Sin acceso diario a una prueba estándar de oro como DXA, no pude verificar la exactitud De las medidas del objetivo, pero esa nunca ha sido mi intención. Estoy mucho más interesado en establecer una rutina de medición que genere preciso medidas cada día para que pueda entender las tendencias diarias o semanales en el contexto de mis variables de peso, alimentación y entrenamiento. El blog Skulpt mencionó una variación esperada entre el test y el reevaluación entre días del 5%. Dicho de otra manera, se esperaría que un área medida en un 20% de grasa corporal un día mida un 20% +/- 1% al día siguiente. Pero predice que vería variables como el peso del agua impactar mis mediciones diarias, de manera que mis valores verdaderos podrían diferir entre días, por lo que me preocupé más por evaluar las mediciones repetidas tomadas el mismo día. Establecer la precisión dentro del día sería clave para establecer una línea de base para mis valores MQ y% de grasa.
Para evaluar la variación dentro del día, utilicé Generador de gráficos para crear un gráfico de las desviaciones estándar de mis mediciones de MQ y% de grasa para los cuatro sitios que mido diariamente. Utilicé un rango de referencia sombreado de color azul claro para indicar la desviación estándar de 1% de grasa y 1 MQ que esperaba alcanzar.
Las tendencias de variabilidad que vi en mis mediciones de julio me hicieron cuestionar y ajustar mis técnicas de medición:
Al principio, mi variabilidad dentro del día para mi MQ y las puntuaciones de grasa corporal era relativamente alta. Pronto me di cuenta de que no estaba siguiendo las instrucciones de Apuntar a la carta. Comencé a rociar la parte trasera de la unidad antes todas y cada una de las repeticiones, Asegurándose de que los contactos metálicos se empaparan constantemente para cada medición. Puede ver que este cambio comienza a reducir la variabilidad de mis datos alrededor del 21 de julio. Una vez que hice la mejora anterior, comencé a notar un nuevo patrón. Mi primera repetición para un grupo muscular parecía ser diferente a las repeticiones posteriores. Confirmé esta sospecha al examinar mis datos en bruto. He teorizado que tal vez esto podría suceder porque la dispositivo estaba mojado antes de la repetición 1, pero el área muscular estaba seco hasta después de que se completó la repetición 1. Comencé a rociar cada área del cuerpo antes de comenzar a medir, y esto mejoró aún más la consistencia de mi medida.A finales de julio, noté otra tendencia inquietante. ¡La desviación estándar de mi medida MQ para mi bíceps derecho fue hacia arriba, no hacia abajo! Esto afectó la consistencia de mi promedio de cuatro sitios. Al desconcertarlo, llegué a la conclusión de que, dado que mi bíceps es un músculo relativamente pequeño y estrecho, los cambios leves de posición probablemente afectaron su medición más que para grupos musculares más grandes.
Decidí probar mi teoría al experimentar con la posición del dispositivo. Durante cinco repeticiones (grupo 1), hice un esfuerzo por mantener la unidad ligeramente más alta en mi área de bíceps y luego la moví a una posición ligeramente más baja durante cinco repeticiones (grupo 2). La siguiente figura ilustra cómo esto afectó mis resultados. Aunque una repetición en el grupo de posición más alta tuvo una puntuación MQ de 125 (marcada con una x roja), el resto de las puntuaciones MQ en el grupo de posición más alta fueron varios puntos más bajos que los del segundo grupo. Parecía claro que tenía que elegir una de estas posiciones y seguirla para obtener las medidas más consistentes para esta área muscular problemática.
Durante los días siguientes, apliqué las lecciones aprendidas anteriormente y elegí mi área de medición de bíceps de manera más consistente, reduciendo la SD (MQ) y la SD (% de grasa) para bíceps en mi conjunto de datos. En este punto, estoy contento de poder medir de forma constante MQ +/- 2 y% fat +/- 1% en la mayoría de los días en casi todas las áreas, y la estimación general de 4 posiciones que tomo diariamente ha caído en una previsible distancia.
¿Qué sigue con estos datos?
Dadas mis aventuras iniciales en cuanto a la consistencia de la medición anterior, sabía que tenía más trabajo que hacer con este conjunto de datos. Seguía recolectando datos diarios, pero quería evaluarlos y mi técnica de medición de forma más sistemática. JMP tiene un MSA ( Análisis de sistemas de medición ) plataforma diseñada para ayudar a evaluar las fuentes de variabilidad en un sistema de medición. Quería aprender más sobre la plataforma y usarla para evaluar mis mediciones hasta ahora. Ya sabía que tenía mediciones de valores atípicos en mi tabla de datos. ¿Cuál es la mejor manera de identificarlos y eliminarlos? Necesitaba explorar mis datos, evaluar mis opciones de filtrado de valores atípicos, aplicarlos y evaluar cómo su eliminación afectó mi consistencia de medición dentro del día. Compartiré lo que descubrí en futuras publicaciones.
