As fontes de dados de saúde e a ciência por trás do Wellness Project

TDEE (Gasto Energético Total Diário)

O aplicativo estima o gasto calórico diário usando um de três métodos, selecionado automaticamente com base nos dados disponíveis:

• Equação de Mifflin-St Jeor (principal): TMB derivada de peso, altura, idade e sexo, ajustada por um multiplicador de atividade a partir da contagem de passos e da intensidade de treino registrada. Referência: Mifflin MD et al., "A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals", American Journal of Clinical Nutrition, 1990.
• Equação de Katch-McArdle (via massa magra): usada quando há dados recentes de composição corporal disponíveis. A TMB é derivada da massa magra em vez do peso total. Referência: McArdle WD, Katch FI, Katch VL, Exercise Physiology: Nutrition, Energy, and Human Performance.
• TDEE adaptativo (cálculo reverso): quando há histórico de registros suficiente, o TDEE é calculado a partir da relação entre a ingestão calórica observada e a tendência suavizada de peso, usando média móvel exponencialmente ponderada e análise de regressão. Base conceitual: Hall KD et al., "Quantification of the effect of energy imbalance on bodyweight," The Lancet, 2011; Thomas DM et al., "Time to correctly predict the amount of weight loss with dieting," Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics, 2014.

NSI (Índice de Força Normalizado)

O NSI pontua uma série de treino de força em relação a padrões populacionais para o peso corporal, idade e sexo do usuário.

• Estimativa de 1RM: Derivada de uma equacao preditiva validada usando o peso levantado e as repeticoes realizadas. Referencia: Lander J, "Maximums based on reps," National Strength and Conditioning Association Journal, 1985; Brzycki M, "Strength testing: predicting a one-rep max from reps-to-fatigue," Journal of Physical Education, Recreation & Dance, 1993.
• Padrões populacionais de força: parâmetros por exercício interpolados pelo peso corporal e ajustados por fator de idade, derivados de dados normativos de força publicados e de pesquisas de escalonamento alométrico. Referências: Haff GG & Triplett NT (eds.), Essentials of Strength Training and Conditioning, 4ª ed., NSCA; Jaric S, "Muscle strength testing: use of normalisation for body size," Sports Medicine, 2002.
• Ajuste por idade: os padrões de força são ajustados pela idade para refletir o declínio documentado na produção de força máxima ao longo da vida. Referência: Pearson SJ et al., "Muscle function and ageing," Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 2002.

Fit Score (Composto Diário 0-100)

O Fit Score diário combina desempenho de treino, sono, nutrição, recuperação, atividade e bem-estar subjetivo num único índice de bem-estar de 0 a 100. Os componentes se renormalizam quando faltam dados num determinado dia. As metodologias subjacentes de cada domínio estão documentadas nas seções individuais de métricas desta página.

Pontuação de Sono (0-100)

Quando os dados de estágio estão disponíveis de um wearable conectado, o placar usa quatro componentes. Quando só a duração está disponível, o componente de duração é escalado para 100%.

• Duração: avaliada em relação à duração de sono noturno recomendada para adultos. Referência: Hirshkowitz M et al., "National Sleep Foundation's sleep time duration recommendations," Sleep Health, 2015.
• Sono profundo: pontuado contra valores normativos publicados de sono profundo para adultos. Referência: Ohayon M et al., "Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals," Sleep, 2004.
• Sono REM: pontuado com base em valores normativos de REM publicados para adultos. Referência: Ohayon M et al., "Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals," Sleep, 2004; Carskadon MA & Dement WC em Principles and Practice of Sleep Medicine.
• Despertares: Pontuados com base em diretrizes clínicas de continuidade do sono. Referência: American Academy of Sleep Medicine, International Classification of Sleep Disorders.

Índice de Recuperação (0-100)

O Índice de Recuperação combina sinais fisiológicos e subjetivos em um único índice de prontidão.

• HRV: valores de RMSSD comparados à linha de base móvel pessoal do usuário. Como o HRV é altamente individual, a linha de base pessoal tem mais peso do que as normas populacionais. Referência: Plews DJ et al., "Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes", Sports Medicine, 2013; Shaffer F & Ginsberg JP, "An overview of heart rate variability metrics and norms", Frontiers in Public Health, 2017.
• Frequência cardíaca de repouso: comparada com a linha de base pessoal do usuário e com padrões populacionais de saúde. Uma FC de repouso mais baixa está relacionada a maior condicionamento cardiovascular e melhor recuperação. Referência: diretrizes da American Heart Association sobre frequência cardíaca de repouso como marcador de risco cardiovascular.
• Sono: horas registradas pelo wearable ou entrada manual. Referência: recomendação da AASM de 7 a 9 horas para adultos.
• Bem-estar: energia, humor, dores musculares e estresse autorreportados. Dores musculares e estresse são invertidos (mais dores/estresse = menor recuperação).

Variabilidade da frequência cardíaca (HRV)

O aplicativo registra e exibe o RMSSD (raiz quadrada média das diferenças sucessivas de intervalo RR) em milissegundos, a métrica de HRV de curto prazo mais validada para monitoramento atlético.

• Medição: proveniente do Apple Health, Fitbit, Oura ou Google Health Connect. Cada provedor usa seu próprio método de captura validado (média noturna ou leitura matinal).
• Interpretação: Comparado à própria linha de base móvel do usuário, não a médias populacionais, porque os valores absolutos de HRV variam drasticamente entre indivíduos. Referência: Plews DJ et al., "Comparison of heart-rate-variability recording with smartphone photoplethysmography, Polar H7 chest strap, and electrocardiography," International Journal of Sports Physiology and Performance, 2014.
• Sinal de prontidão: uma queda significativa abaixo da linha de base pessoal (especialmente combinada com FCR elevada) é usada como sinalizador de recuperação. Referência: Buchheit M, "Monitoring training status with HR measures: do all roads lead to Rome?" Frontiers in Physiology, 2014.