Apple Watch apresenta menos erros que concorrentes ao prever gasto calórico, indica estudo

Apple Watch apresenta menos erros que concorrentes ao prever gasto calórico, indica estudo

Um novo estudo conduzido por um grupo de pesquisadores da Florida International University (FIU), nos Estados Unidos, concluiu que a maioria dos smartwatches populares da atualidade costuma apresentar baixa precisão na estimativa do gasto calórico durante exercícios físicos.

Foram testados em um protocolo de ciclismo os seguintes smartwatches: , Fitbit Sense 2, Samsung Galaxy Watch5 e Garmin Forerunner 955. Depois, as estimativas geradas por eles foram comparadas com a calorimetria indireta usando o sistema COSMED K5 como critério.

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O estudo encontrou erros substanciais de estimativas em todas as marcas, mas eles eram ainda maiores à medida que o percentual de gordura corporal dos participantes aumentava, já que os algoritmos não consideram diferenças de hemodinâmica, composição corporal e eficiência mecânica.

O lado positivo para usuários do Apple Watch é que ele foi o modelo que apresentou o menor viés e a maior precisão geral na maioria dos critérios analisados. Em média, o Apple Watch apresentou erros de estimativa de 21,6 kcal, contra 68,61 kcal da Garmin e 56,76 kcal do Galaxy Watch.

No percentual de gordura corporal médio, o erro absoluto dos Apple Watches foi de apenas 25,15 kcal, enquanto no Garmin foi de 47,86 kcal e no Galaxy, de 40,98 kcal. O viés apresentado pela Maçã foi de 22,77 kcal — baixo, comparado aos aparelhos da Garmin (37,62 kcal) e da Samsung (35,68 kcal).

Ainda falando em gordura corporal, as taxas de erro subiram de forma muito menos acentuada no dispositivo da Maçã do que nos concorrentes conforme o percentual de gordura corporal dos usuários subia — o que indica uma maior estabilidade no algoritmo usado nos relógios da empresa.

Além disso, o Apple Watch também não apresentou nenhuma falha na geração de estimativas calóricas durante as sessões de teste (ao contrário dos demais) e obteve o maior volume de dados válidos para a análise — apesar de que com uma diferença bem pequena em relação aos demais.

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via Popular Science