Resumen de Un Nuevo Modelo Preciso para Predecir la Frecuencia Cardíaca Máxima

Jully Ane Barboza, Fernando dos Santos Nogueira, Fernando Augusto Monteiro Saboia Pompeu

• español

  El propósito de este estudio fue proponer una mejor estimación de la frecuencia cardíaca máxima (FCmáx) para hombres adultos jóvenes sanos, y también el mejor ajuste matemático para la frecuencia cardíaca (FC) versus la carga de trabajo durante un test de rampa. Veinticuatro hombres con una edad promedio de 29 ± 7 años, masa corporal de 78,4 ± 9,8 kg y un VO2 máximo de 52,9 ± 8,8 mL•kg-1•min-1 fueron sometidos a un test de ciclo-ergómetro de rampa con 10 % de su carga de trabajo máxima prevista por minuto. Se utilizaron la edad y la FC a 150 watts (FC150w) para derivar la ecuación: FC máx = 166,088 - (0,584 x edad) + (0,27 x FC150w) con r = 0,79 y Error Estándar de Estimación = 4,15 latidos•min-1. Los modelos matemáticos sigmoide (r2 = 0,62), cuadrático (r2 = 0,81) y exponencial (r2 = 0,83) no mejoraron el ajuste matemático lineal (r2 = 0.83). Los resultados indican que la ecuación podría reducir sustancialmente el error de las ecuaciones de estimación de FCmáx previas, y que no hubo ventajas en el uso de modelos matemáticos más complejos para describir la relación entre la FC y la carga de trabajo.

• English

  The purpose of this study was to propose a better estimate of maximal heart rate (HR max) for healthy young adult males, and also the best mathematical fitting for heart rate (HR) versus workload during a ramp test. Twenty-four males with a mean age of 29 ± 7 yrs, body mass of 78.4 ± 9.8 kg, and a VO2 max of 52.9 ± 8.8 mL•kg-1 •min-1 were submitted to a ramp cycle-ergometer test with 10% of their maximal predicted workload per minute. Age and HR at 150 watts (HR150w) were used to derive the equation: HR max = 166.088 - (0.584 x age) + (0.27 x HR150w) with r = 0.79 and Standard Error of Estimate = 4.15 beats•min-1 . The sigmoid (r2 = 0.62), quadratic (r2 = 0.81), and exponential (r2 = 0.83) mathematical models did not improve the linear (r2 = 0.83) mathematical fitting. The findings indicate that the equation could substantially reduce the error of the previous HRmax estimating equations, and there were no advantages in using more complex mathematical models to describe the relationship between HR and workload.