Estudo: O smartwatch da Garmin mede certas métricas de saúde com grandes margens de erro

A variabilidade da frequência cardíaca indica o quanto o intervalo entre os batimentos cardíacos individuais muda. Isso requer a captura de batimentos cardíacos em uma frequência mais alta. A Garmin usa a variabilidade da frequência cardíaca, por exemplo, para avaliar o status da recuperação. A variabilidade da frequência cardíaca que é registrada opticamente pelos relógios Garmin não é necessariamente relevante do ponto de vista médico e, portanto, não há certificação como dispositivo médico.

Em um estudo que ainda está em fase de pré-impressão, o relativamente antigo Garmin Vivosmart 4 tem problemas para estimar a variabilidade da frequência cardíaca no uso diário. A configuração foi relativamente simples: 62 participantes usaram um Garmin Vivosmart 4 e um dispositivo de ECG por um total de mais de 900 horas. Após a limpeza dos dados, restou uma média de 179 janelas de tempo de cinco minutos por participante. O estudo descobriu que a frequência cardíaca atual e a frequência cardíaca em repouso podem ser medidas muito bem pelo Garmin Vivosmart 4, de modo que a qualidade da medição depende menos de condições como o movimento. A variabilidade da frequência cardíaca é uma história diferente. Essa métrica não é muito precisa e é mais propensa a erros. Simplificando, o impacto desses erros pode influenciar o valor exibido mais do que uma pequena alteração na própria variabilidade da frequência cardíaca. Se os erros se sobrepuserem à medição real, então a medição não será mais útil.

Dito isso, os pesquisadores não consideram inúteis as medições da variabilidade da frequência cardíaca. No entanto, eles sugerem que os usuários se concentrem nas leituras feitas com pouco ou nenhum movimento, como à noite. Os pesquisadores também apontam certas limitações, já que a Garmin não fornece acesso aos dados brutos. Isso torna difícil para os usuários e pesquisadores determinar quais valores coletados sob quais condições são usados para calcular as médias, e não é possível limpar os dados de forma independente, por exemplo, com base na calibração personalizada.