文章信息
文献标题：Validation of Heart Rate Monitor-Based Predictions of Oxygen Uptake and Energy Expenditure
期刊名称： Journal of Strength and Conditioning Research
所属级别： 中科院分区：2区（Q2）
影响因子： 2.973
发表时间： 2009
作者机构：
作者姓名：Paul G Montgomery, Daniel J Green, Naroa Etxebarria, David B Pyne, Philo U Saunders, Clare Leslie Minahan
内容提要
主要内容：使用第一原则气体分析系统来验证Suunto heart rate (HR) 系统的VO2和能量消耗的预测效果
实验方法：
技术指标：
创新之处：
知识概念：
方法介绍
结果对比参照：Ametek O2 and CO2 analyzers
三级实验：
①输入参与者的基本个人信息(BI)，包括年龄、体重、身高、性别和活动水平，然后软件预测最大HR和o2。
②分析使用了相同的基本个人信息，并添加了从跑步机测试中确定的最大HR (BIhr)。
③将实验室测量的o2peak添加到最大HR和基本个人信息(BIhr + v)中
每个参与者测试的HR记录被分析了3次，以确定软件评估的准确性是否有所提高
结果讨论
Suunto系统预测的o2和能量消耗值的有效性在3个层次的分析中得到了改善，这与所测生理信息的连续增加有关
从Suunto系统预测的能量消耗测量值的有效性，与标准气体分析相比，其值较低。
在TE方面，BI、BIhr和BIhr + v的TE值1.49、2.70和1.38 kJ有较小的改善，而对应的%CV值2.3、4.3和2.3差异不大
总结评论
suto HR系统估计的氧气含量与校准过的过期气体分析系统的标准测量值相比，通常相差6%，输入信息加入HR和o2时，得到改善，但误差水平还是低于基于实验室的方法。尽管如此，Suunto系统应该有助于查明运动中氧气需求和能量消耗的中度或较大变化。
在以球队为基础的情况下，suto系统可能足以评估在赛季前、比赛和休赛期所采取的球员内部健康措施的适度到较大的变化。可以用于区分低、中、高强度的训练训练对于以团队为基础的训练教练来说是有用的信息，监测少年运动员在升到高级水平时有氧能力的长期发展，以及正在进行康复计划的受伤运动员等
在基本的个人信息层面上，在估计氧气和能量消耗的精确性方面存在很大的不确定性(高达10%)。与基本水平相关的大量偏差降低了结果的可信度，但随着偏差在其他水平上的改善，结果具有更高程度的效用。
不同强度的活动水平下测得的o2的误差不同。
最大强度和次最大强度两次实验的间隔时间为10分钟，前者可能会对后者造成影响，10分钟或许不足以恢复到相同起始状态，后者的自主神经状态可能发生改变
值得学习
递进式的实验设计
