Les montres et bracelets intelligents ne sont pas les plus précis pour suivre votre santé
Montres, bracelets, bagues… Nombreux sont les appareils qui promettent de suivre l’activité physique et la santé, mais sont-ils efficaces ? Une étude dresse un portrait nuancé de ces appareils.
Ils ont envahi nos poignets (et même nos doigts !) et notre quotidien : les « wearables », ces objets connectés, sont devenus les gardiens de notre santé avec leurs capteurs de suivi. Une étude publiée dans Médecine du sport montre que la précision des produits examinés (Apple Watch de différentes générations, produits Fitbit, Garmin, Polar, Samsung et Xiaomi) n’est pas toujours à la hauteur.
Défauts de précision
La bonne nouvelle est que la marge d’erreur des cardiofréquencemètres est de plus ou moins 3 %. Cela signifie que ces appareils connectés peuvent mesurer la fréquence cardiaque avec une précision qui peut varier de 3 % par rapport à une mesure de référence.
La détection des arythmies est également très précise : les appareils ont une sensibilité de 100%, ils sont capables de détecter un trouble du rythme cardiaque dans tous les cas. Dans 95% des cas, les appareils identifient correctement l’absence d’arythmie. Les faux signaux d’alarme sont donc très rares.
En revanche, ces appareils ont tendance à surestimer la capacité aérobie (VO2max) de 15 %, et à sous-estimer les mesures d’intensité de l’activité physique (de 21 %) ainsi que la dépense énergétique (calories). L’étude révèle également que ces appareils ont tendance à surestimer le temps total de sommeil avec une imprécision moyenne de plus de 10 % par rapport aux appareils de polysomnographie. Et de 180 % pour le temps nécessaire à l’endormissement !
En définitive, les montres connectées et les trackers d’activité sont loin d’être parfaits lorsqu’il s’agit de mesurer avec précision les données physiques. Mieux vaut les utiliser pour avoir une idée générale de votre santé, sans être trop précis ! Les chercheurs recommandent à l’industrie de développer des protocoles de validation standardisés pour améliorer la fiabilité des évaluations de ces technologies.
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