Estudio: El smartwatch de Garmin mide cierta métrica de salud con grandes márgenes de error

La variabilidad de la frecuencia cardiaca indica cuánto cambia el intervalo entre los latidos individuales. Para ello es necesario capturar los latidos a una frecuencia más alta. Garmin utiliza la variabilidad de la frecuencia cardiaca, por ejemplo, para evaluar el estado de recuperación. La variabilidad de la frecuencia cardiaca que registran ópticamente los relojes Garmin no es necesariamente relevante desde el punto de vista médico, por lo que no cuenta con certificación como dispositivo médico.

En un estudio que aún se encuentra en fase de preimpresión, el relativamente antiguo Garmin Vivosmart 4 tiene problemas para estimar la variabilidad de la frecuencia cardiaca en el uso cotidiano. La configuración fue relativamente sencilla: 62 participantes llevaron tanto un Garmin Vivosmart 4 como un dispositivo de ECG durante un total de más de 900 horas. Tras la limpieza de los datos, quedó una media de 179 ventanas de tiempo de cinco minutos por participante. El estudio descubrió que la frecuencia cardiaca actual y la frecuencia cardiaca en reposo pueden medirse bastante bien con el Garmin Vivosmart 4, por lo que la calidad de la medición depende menos de condiciones como el movimiento. La variabilidad de la frecuencia cardiaca es otra historia. Esta métrica no es muy precisa y es más propensa a errores. En pocas palabras, el impacto de esos errores puede influir en el valor mostrado más que un pequeño cambio en la propia variabilidad de la frecuencia cardiaca. Si los errores anulan la medición real, entonces la medición deja de ser útil en esencia.

Dicho esto, los investigadores no consideran inútiles las mediciones de la variabilidad de la frecuencia cardiaca. Sin embargo, sugieren a los usuarios que se centren en las lecturas tomadas con poco o ningún movimiento, como por la noche. Los investigadores también señalan ciertas limitaciones, ya que Garmin no proporciona acceso a los datos sin procesar. Eso dificulta que los usuarios y los investigadores determinen qué valores recogidos en qué condiciones se utilizan para calcular los promedios, y no es posible limpiar los datos de forma independiente, por ejemplo basándose en una calibración personalizada.