自発運動-呼吸結合(LRC)は、ランナーにとっては有利な可能性がありますが、実行するのは難しい場合があります。スマートフォンに実装されたカスタムソリューションを導入し、ランナーを個別化してLRCに導きます。
ランニングは競技やレジャーで最も人気のあるアクティビティの1つですが、ランナーの推定20〜40%が呼吸制限に苦しんでいる可能性があります。これらのランナーの中には、パフォーマンスを向上させたり、呼吸器の不快感を緩和したりするために、呼吸法の恩恵を受ける人もいます。そのような手法の1つが、呼吸とステップの周波数と位相の同期である自発運動-呼吸結合(LRC)です。研究によると、LRCは「ステップ駆動の流れ」を通じて換気効率を向上させる可能性があることが示されており、一部の専門家は、LRCをペーシング運動や前向きな感情状態の増加に使用できると主張しています。とはいえ、コーチングや指導がなければ、パフォーマンスを発揮するのは難しいかもしれません。ここでは、LRCのステップ同期音声ガイダンスを提供するカスタムスマートフォンアプリケーション 「RunRhythm」を提案します。この概念は、健全なガイダンスが効果的であり、機能を統合してアドヒアランスと個別化を最大化することができるという以前の証拠に基づいています。予備的な結果は、このアプリケーションが野外演習におけるLRCの研究に適した有望で効果的な方法であることを示しています。この概念をより広範な人々の利益のためにさらに発展させるために、使用とさらなる開発に関する推奨事項について説明します。
ランニングは、そのアクセスのしやすさと身体的および精神的健康上の利点の範囲により、おそらく最も広く人気のある運動形態です1,2。それにもかかわらず、多くの意欲的なランナーは、ランニングの習慣を始めたり維持したりするのに苦労しています。これは呼吸困難が原因である可能性があり、ランナーの推定20〜40%が影響を受けています3,4,5。運動による息切れを減らすことは、理論的には特定の呼吸法を使用することで可能ですが、その正確な方法、リスク、および利点は不明です。フィットネスの改善や安静時のゆっくりとした呼吸は、運動中の呼吸器の不快感を軽減する可能性がありますが、これらの解決策は効果を発揮するまでに数週間から数か月かかります。一部の研究では、運動中に呼吸法を直接実施することが、急性の利益を生み出すのにより効果的である可能性があると推測されています8が、そのような研究は限られています。このような研究を効果的な介入形式で実施するためには、個別の指導を可能にするデジタルツールが必要になるかもしれない。
自発運動-呼吸結合(LRC)は、呼吸と動きが周波数および/または位相に同期する同期現象です。ランニングなどの特定のエクササイズでは、LRCは呼吸(BR)とステップレート(SR)の間の整数比、および足を打つと呼吸の開始(つまり、正確に吸気を踏む)の位相ロックを示します。LRCは、自発的または自動的に表現することができ、運動トレーニング9で学習された行動として現れる可能性があります。人間は自然に歩行を干渉する聴覚ノイズ(呼吸を含む)と同期させますが、これはおそらく聴覚刺激を減らすためであり、LRCが進化的現象学を持っていることを示唆しています10。いくつかの報告は、LRCが運動の経済性とパフォーマンスに利益をもたらし、息切れを軽減することを示しています11,12,13,14,15。一部の研究では、利益はごくわずかであると報告されている16,17,18。生理学的な利点は「ステップ駆動の流れ」に関連している可能性があります:各フットストライクは腹部の内容物(「内臓ピストン」)の下向きの運動量を生み出し、吸気または呼気の開始と同期すると、換気に加わる可能性があります。
Daleyら19 は、トレッドミル走行中の換気流量と衝撃力を測定し、ステップ駆動の流れが総換気に最大10〜12%寄与すると推測しました。彼らはまた、それが換気の移行をスピードアップする可能性があると報告しました。他の神経力学的メカニズムがこの現象と相互作用している可能性があります9。内臓ピストンは正確な位相結合の結果ですが、周波数結合は、特に初心者ランナーにとっては独立して価値がある場合があります。BRは、異なる運動強度20にわたる努力と密接に関連している。SRは一般的に安定しており、走行速度21と関連しているため、LRCは自己認識をサポートし、BRのペーシングを容易にし、したがって、走行中の強度を可能にする可能性があります。最後に、LRCの比率が不均一(例:1呼吸あたり5:1ステップ)は、運動関連の一時的な腹痛(「サイドステッチ」)を防ぐのに役立つ可能性があります。ランナーの大多数は、毎年22年にこの一時的ではあるが気が散る痛みを伴う症状を経験しており、多くの場合、ランニングをやめる必要に迫られます。サイドステッチの病因の1つの理論は、同じサイドフットストライクで繰り返し呼吸すると横隔神経を刺激する可能性があるというものです。したがって、LRCによって不均一な比率で回避される可能性があり、それが交互の脚での呼吸につながります。
ランナーがLRCを実行するのをどのようにサポートするかについて論じた報告はほとんどありません。少なくとも2つの研究では、バイオフィードバックスタイルの方法が示されており14,23、多くの研究が単純な口頭でのコーチング24,25を利用しています。これらの方法はLRCを急激に刺激する効果が期待されていますが、高度に標準化されており、特殊な機器が必要です。そのため、フィールドアプリケーションには適していない可能性が高く、ほとんどのランナーがアクセスできません。いずれにせよ、人間は直感的に動きを予測可能な聴覚イベント(メトロノームまたは音楽)に同期させるため、音声ガイダンスは自然な選択です26。したがって、アプリケーションは、運動学習の文脈で音のテンポと構造を慎重に検討する必要があります。シンプルで一定のテンポのオーディオは予測可能で、同調を刺激するのに効果的ですが、健康なランナーのステップと呼吸のリズムの自然な非線形動作とは矛盾します27,28。ランナーの好みのSRを変更すると、ランニングエコノミーが減少する可能性があり29、または怪我のリスク要因30が修正される可能性があります。したがって、音声指示は、ランナーのSR31に追従するようにリアルタイムで継続的に適応させる必要があります。
私たちは最近、上記の推奨事項をシンプルでユーザーフレンドリーなカスタムスマートフォンアプリケーション32に統合する概念を導入しました。最初の反復では、実行全体を通じて指示される単一のLRC比率の選択が可能になります。携帯電話のストックSRアルゴリズムを活用して、アプリケーションにリアルタイムのSR情報を提供します。その後、ランナーが息を吐き、いつ息を吸うべきかを示すステップ同期音(息を吸うときのステップ音は高音、呼気は低音)が発せられます。処方されたLRC比は、呼吸指導なしの対照訪問から導き出されました。LRCは、屋外の最大下ランニング中にアプリケーション指示を行った場合、ランの26.3±10.7%から69.9±20.0%に大幅に増加したことがわかりました。このプロトコルとアプリケーションには、広範な習熟が必要であること、サンプルサイズが限られていること、常に健全な指導を行うことなどの制限があります。そのため、このアプリケーションの新しいバージョンは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、フィールド演習でのより広範なテストと実験を可能にするために開発されました。このアプリケーションは、ランナーがランニング中にリズムを見つけて維持するのをサポートすることを目的とした目的であるため、 RunRhythm というタイトルが付けられています。以下、 本アプリと呼ぶことにします。
このレポートの目的は、経験豊富なランナーや意欲的なランナーが参加する調査研究において、直感的で現場ですぐに使えるLRCガイダンスを可能にする新しいデジタルツールと方法論的アプローチを紹介することです。このアプリは、Androidデバイス向けのベータテスト中の研究グレードのアプリケーションです。このアプリケーションのコア機能は、SR検出とLRCガイダンスです。ランニングが検出されると、ユーザーインターフェイスで選択した設定に従って呼吸音が作成されます。このアプリケーションは、デバイスの製造元が実装したファクトリ SR アルゴリズムと、アプリケーションの製造元が作成したカスタム SR アルゴリズムの 2 つのアルゴリズムのいずれかを使用して、電話の加速度計から SR を計算します。どちらのアルゴリズムもSRの一定のライブストリームを生成し、SRは適応ウィンドウに従って移動平均で平滑化されます。ウィンドウ サイズは、反応性と外れ値の平滑化のバランスを取るために動的です。その結果、ライブSRの値が常に更新されます。
アプリはデバイスの動きからSRを計算するため、本体への電話の配置が最も重要です。ほとんどのストックSRアルゴリズムは位置に依存しないため、ランニング中に体のどの部分にも配置して正確なSR値を生成できます。ここで実装されているカスタムアルゴリズムも、そのように動作します。ただし、重心に近づけると、SR検出の安定性が向上し、結果としてアプリから生成される音質が向上する可能性があります。パイロットテストでは、1次元振動のある配置(つまり、胸ポケットやウエストパックなどの垂直方向の上下)は、2次元の動き(つまり、太もものポケットや腕章などのスイング)の配置よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があることが示されています。
SRデータは、統合されたサウンドエンジンに供給されます( 資料の表を参照)。ステップ音は、システムが SR > 0 を検出した場合にのみ再生されます。SRがプリセットの閾値(バックエンド設定[プロトコルセクション3.6]で決定、つまり120)を超えると、アプリケーションはユーザーが実行していることを理解し、呼吸ガイダンス音の開始をトリガーします。次に、このライブSR値を使用して、「ランニング」SR値が維持されている限り、ステップと呼吸ガイダンスのテンポを設定します。SRがスレッショルド>すると、生成されるサウンドはデフォルトでSRのテンポと一致します。例外は、バックエンド設定の「サウンドテンポ」が変更された場合です(バックエンド設定[プロトコルセクション3.5]で決定)。たとえば、上限を180に選択した場合、ランナーがSRの185から走り始めても、音のテンポは180を超えません。SRを175に下げると、サウンドは175に下がり、プリセットの制限内で継続的に調整されます。プロトコルステップ3.5で説明されているように、これらのスライダーを使用すると、ユーザーまたは研究者は最小および最大サウンドテンポ(bpm)に制限を設定できます。このアプリでは、実行前にさまざまなLRC比率(steps:breath)を選択したり、実行中に変更したりできます。呼吸フェーズごとのステップ数は2から9まで変更できます。つまり、2:3の比率は、吸い込むごとに2ステップ、呼気ごとに3ステップを反映します。
さまざまな「サウンドスケープ」は、ユーザーからのフィードバックと初期のラボ内での実験に基づいて、多様な音楽の好みを持つより多くのランナーに快適なオーディオ体験を提供するために設計されました33。リアルタイムのステップレート、指示された呼吸フェーズ、およびバックグラウンドの環境ノイズにマッピングされたさまざまなサウンドがあります。ステップ音は、各フットストライクのテンポ(つまり、左右のステップ)で再生される単純なビートです。ブレスサウンドは、いくつかの音響要素を統合し、選択したLRC比率に応じて、はるかに遅いテンポで再生されます。利用可能なサウンドスケープは部族的です:鋭い呼吸の移行とステップサウンドを備えた有機的でインストゥルメンタル。心を落ち着かせる:光と海にインスパイアされた、スムーズなトランジションとステップサウンド。エネルギッシュ:鋭いトランジションとステップサウンドを備えた電子的で駆動。最小限:息の音のみ(足音なし)でシンプルでスムーズです。
ナレーション機能は、LRCの習熟度に関するベストプラクティスの研究結果に対応するシンプルな音声キューを追加します。実行の開始時に一連の指示を提供し、その後は 5 分ごとに指示を提供します。まず、選択したLRC比率を示します。次に、最初の 3 回の呼吸サイクルのサウンド キューと同期して、意図した呼吸フェーズを示します。次に、ユーザーに「ステップレートを見つけて、ビートに合わせてステップを踏みます」と思い出させます。各実行について、実行前と実行後のアンケートが統合され、各実行に主観的な感情データが追加されます。主観的活力ショートスケール34 は、ランナーのフィーリングについて0から10までの1項目を問う。疲労スケールの評価が 0 から 10 の場合、ユーザーは現在の疲労状態を評価するように求められます。最後に、0〜10のスケールで、現在経験している息切れの程度を評価します。これらのスケールはすべて、各実行の前後に尋ねられます。実行後にのみ、ユーザーは実行の強度(つまり、軽、中、高、インターバル)のエクスペリエンスを評価するように求められます。ユーザーは、画面上のインターフェースまたはヘッドフォンコントロールを使用して、実行中にLRCの比率と時間性を変更できます。これにより、ユーザーはランニング中に主体性を感じ、個人の適合性を探求することができます。さらに、ランニングイベント(坂道、疲労など)に応じて、比率を迅速に変更する必要がある場合があります。このプロトコルには、アプリの実行方法の説明と、さまざまなタイプの研究プロトコル (つまり、屋内、屋外、インターベンション、横断) 内でのアプリの使用に関する後の推奨事項が含まれています。
この方法論は、ランナーにLRCを指示するための、エビデンスに基づいたフィールド対応のデジタルツールの最初の1つを提供します。初期の結果から、LRCを早く学び、それに従うだけでなく、時間をかけて教えて保持することもできることが示唆されています。LRCは、ランニング経験が増えると自然に出現する可能性がありますが、初心者がLRCを実行する可能性は低?…
The authors have nothing to disclose.
この研究は、オーストリア連邦気候行動・環境・エネルギー・モビリティ・イノベーション・テクノロジー省(Contract No. 2021$-$0.641.557)とザルツブルク連邦州(COMET-Competence Centers for Excellent Technologies-in Project Digital Motion in Sports, Fitness and Well-being, DiMo;契約番号872574)。
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RunRhythm application for Android | adidas GmbH and abios GmbH |