1RM prediction: a data mining case study

In the last few years there has been a heightened interest in data treatment and analysis with the aim of discovering hidden knowledge and eliciting relationships and patterns within this data. Data mining techniques (also known as Knowledge Discovery in Databases) have been applied over a wide range of fields such as marketing, investment, fraud detection, manufacturing, telecommunications and health. In this study, well-known data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), genetic programming (GP), forward selection linear regression (LR) and k-means clustering techniques, are proposed to the health and sports community in order to aid with resistance training prescription. Appropriate resistance training prescription is effective for developing fitness, health and for enhancing general quality of life. Resistance exercise intensity is commonly prescribed as a percent of the one repetition maximum. 1RM, dynamic muscular strength, one repetition maximum or one execution maximum, is operationally defined as the heaviest load that can be moved over a specific range of motion, one time and with correct performance. The safety of the 1RM assessment has been questioned as such an enormous effort may lead to muscular injury. Prediction equations could help to tackle the problem of predicting the 1RM from submaximal loads, in order to avoid or at least, reduce the associated risks. We built different models from data on 30 men who performed up to 5 sets to exhaustion at different percentages of the 1RM in the bench press action, until reaching their actual 1RM. Also, a comparison of different existing prediction equations is carried out. The LR model seems to outperform the ANN and GP models for the 1RM prediction in the range between 1 and 10 repetitions. At 75% of the 1RM some subjects (n = 5) could perform 13 repetitions with proper technique in the bench press action, whilst other subjects (n = 20) performed statistically significant (p < 0:05) more repetitions at 70% than at 75% of their actual 1RM in the bench press action. Rate of perceived exertion (RPE) seems not to be a good predictor for 1RM when all the sets are performed until exhaustion, as no significant differences (p < 0:05) were found in the RPE at 75%, 80% and 90% of the 1RM. Also, years of experience and weekly hours of strength training are better correlated to 1RM (p < 0:05) than body weight. O'Connor et al. 1RM prediction equation seems to arise from the data gathered and seems to be the most accurate 1RM prediction equation from those proposed in literature and used in this study. Epley's 1RM prediction equation is reproduced by means of data simulation from 1RM literature equations. Finally, future lines of research are proposed related to the problem of the 1RM prediction by means of genetic algorithms, neural networks and clustering techniques. RESUMEN En los últimos años ha habido un creciente interés en el tratamiento y análisis de datos con el propósito de descubrir relaciones, patrones y conocimiento oculto en los mismos. Las técnicas de data mining (también llamadas de \Descubrimiento de conocimiento en bases de datos\) se han aplicado consistentemente a lo gran de un gran espectro de áreas como el marketing, inversiones, detección de fraude, producción industrial, telecomunicaciones y salud. En este estudio, técnicas bien conocidas de data mining como las redes neuronales artificiales (ANN), programación genética (GP), regresión lineal con selección hacia adelante (LR) y la técnica de clustering k-means, se proponen a la comunidad del deporte y la salud con el objetivo de ayudar con la prescripción del entrenamiento de fuerza. Una apropiada prescripción de entrenamiento de fuerza es efectiva no solo para mejorar el estado de forma general, sino para mejorar la salud e incrementar la calidad de vida. La intensidad en un ejercicio de fuerza se prescribe generalmente como un porcentaje de la repetición máxima. 1RM, fuerza muscular dinámica, una repetición máxima o una ejecución máxima, se define operacionalmente como la carga máxima que puede ser movida en un rango de movimiento específico, una vez y con una técnica correcta. La seguridad de las pruebas de 1RM ha sido cuestionada debido a que el gran esfuerzo requerido para llevarlas a cabo puede derivar en serias lesiones musculares. Las ecuaciones predictivas pueden ayudar a atajar el problema de la predicción de la 1RM con cargas sub-máximas y son empleadas con el propósito de eliminar o al menos, reducir los riesgos asociados. En este estudio, se construyeron distintos modelos a partir de los datos recogidos de 30 hombres que realizaron hasta 5 series al fallo en el ejercicio press de banca a distintos porcentajes de la 1RM, hasta llegar a su 1RM real. También se muestra una comparación de algunas de las distintas ecuaciones de predicción propuestas con anterioridad. El modelo LR parece superar a los modelos ANN y GP para la predicción de la 1RM entre 1 y 10 repeticiones. Al 75% de la 1RM algunos sujetos (n = 5) pudieron realizar 13 repeticiones con una técnica apropiada en el ejercicio press de banca, mientras que otros (n = 20) realizaron significativamente (p < 0:05) más repeticiones al 70% que al 75% de su 1RM en el press de banca. El ínndice de esfuerzo percibido (RPE) parece no ser un buen predictor del 1RM cuando todas las series se realizan al fallo, puesto que no existen diferencias signifiativas (p < 0:05) en el RPE al 75%, 80% y el 90% de la 1RM. Además, los años de experiencia y las horas semanales dedicadas al entrenamiento de fuerza están más correlacionadas con la 1RM (p < 0:05) que el peso corporal. La ecuación de O'Connor et al. parece surgir de los datos recogidos y parece ser la ecuación de predicción de 1RM más precisa de aquellas propuestas en la literatura y empleadas en este estudio. La ecuación de predicción de la 1RM de Epley es reproducida mediante simulación de datos a partir de algunas ecuaciones de predicción de la 1RM propuestas con anterioridad. Finalmente, se proponen futuras líneas de investigación relacionadas con el problema de la predicción de la 1RM mediante algoritmos genéticos, redes neuronales y técnicas de clustering.

Validation of the SenseWear armband in circuit resistance training with different loads

The use of the SenseWear™ armband (SWA), an objective monitor of physical activity, is a relatively new device used by researchers to measure energy expenditure. These monitors are practical, relatively inexpensive and easy-to-use. The aim of the present study was to assess the validity of SWAs for the measurement of energy expenditure (EE) in circuit resistance training (CRT) at three different intensities in moderately active, healthy subjects. The study subjects (17 females, 12 males) undertook CRT at 30, 50 and 70% of the 15 repetition maximum for each exercise component wearing an SWA as well as an Oxycon Mobile (OM) portable metabolic system (a gold standard method for measuring EE). The EE rose as exercise intensity increased, but was underestimated by the SWAs. For women, Bland-Altman plots showed a bias of 1.13 ± 1.48 METs and 32.1 ± 34.0 kcal in favour of the OM system, while for men values of 2.33 ± 1.82 METs and 75.8 ± 50.8 kcal were recorded.

Effects of dietary restriction combined with different exercise programs or physical activity recommendations on blood lipids in overweight adults

Background and aim: Many exercise studies, although generally showing the beneficial effects of supervised aerobic, resistance or combined exercise on blood lipids, have sometimes reached equivocal conclusions. The aim of this study is to evaluate the impact of different programs that combined exercise and dietary restriction on blood lipids versus a clinical practice intervention for weight loss, in overweight adults. Methods: For this study 66 subjects participated in a supervised 22 weeks training program, composed of three sessions per week and they were randomized in three groups: strength training (S; n = 19), endurance training (E; n = 25), a combination of E and S (SE; n = 22). Eighteen subjects served as physical activity group (PA) that followed a clinical intervention consisted of physical activity recommendations. All groups followed the same dietary treatment, and blood samples were obtained for lipids measurements, at the beginning and end of the study. Results: Lipid profile improved in all groups. No significant differences for baseline and post-training values were observed between groups. In general, SE and PA decreased low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) values (p menor que 0.01). S decreased triglyceride levels (p menor que 0.01) and E, SE, and PA decreased total cholesterol levels (p menor que 0.05, p menor que 0.01 and p menor que 0.01, respectively). Conclusions: These results suggest that an intervention program of supervised exercise combined with diet restriction did not achieved further improvements in blood lipid profile than diet restriction and physical activity recommendations, in overweight adults. (Clinical Trials gov number: NCT01116856).

Influencia de un programa de ejercicio aeróbico en la calidad de vida de pacientes afectadas por cáncer de mama = Influence of an aerobic exercise program on breast cancer patients’ quality of life

INTRODUCCIÓN Actualmente las supervivientes de cáncer de mama viven durante más tiempo. Sin embargo, los tratamientos utilizados presentan importantes efectos secundarios que afectan y marcan su calidad de vida. Numerosos estudios han mostrado que el ejercicio es una herramienta apta, segura y efectiva reduciendo algunos de estos efectos secundarios y, en suma, mejorando la calidad de vida de estas pacientes, aspecto que presenta al ejercicio físico como una intervención integral para ellas. Por el contrario, se ha observado que las supervivientes de cáncer de mama reducen la cantidad de ejercicio que realizan después de dichos tratamientos. Por ello, el objetivo de este proyecto es examinar los efectos de un programa integral de ejercicio en la calidad de vida y la cantidad de ejercicio físico que realizan las pacientes con cáncer de mama en su tiempo, tras finalizar sus tratamientos. MATERIAL Y MÉTODOS Se diseñó un Ensayo Clínico Aleatorizado. Noventa pacientes diagnosticadas de cáncer de mama en estadios tempranos que habían terminado sus tratamientos de radioterapia y quimioterapia recientemente, fueron reclutadas por la Universidad Politécnica de Madrid, desde enero de 2013 hasta junio de 2014. Las pacientes fueron aleatorizadas tras las mediciones iniciales al grupo control (tratamientos habituales) o grupo intervención, durante tres meses. La intervención consistió en 24 clases de ejercicio combinando práctica aeróbica y de fuerza con el fin de reducir los efectos secundarios de dichos tratamientos. La calidad de vida, la cantidad de ejercicio físico realizado en tiempo de ocio, VO2max, la fuerza, la movilidad articular del hombro, la fatiga, la depresión y la ansiedad fueron medidos al inicio y después de los tres meses en todos los pacientes. RESULTADOS Un total de 89 pacientes con una media de 49.06±8.75 de edad fueron finalmente analizadas. El grupo intervención (n=44) mostraron significativamente mejores resultados en calidad de vida (p=0.0001; d=0.85), cantidad de ejercicio en tiempo de ocio (p=0.0001; d=2.77), en variables de la composición corporal, en variables físicas y en variables psicológicas comparado con el grupo control (n=45). Además, se observó una correlación significativa entre la calidad de vida y el ejercicio realizado en tiempo de ocio en el grupo intervención (r= 0.58; p=0.001), que no fue patente en el grupo control. Se observaron cambios significativos en el grupo de intervención relativos a la composición corporal, con aumento de la masa muscular (p=0.001) y reducción de la masa grasa (p=0.0001). Tanto las variables físicas como psicológicas también mostraron diferencias significativas a favor al grupo de intervención en las comparaciones entre grupos. CONCLUSIONES Según estos resultados, un programa de ejercicio físico específico es una intervención integral que mejora los hábitos y la calidad de vida de las supervivientes de cáncer de mama, lo que reduce determinados efectos secundarios de los tratamientos y aumenta la salud física y psicológica general de estas mujeres. Este tipo de intervenciones pude ser una herramienta barata y efectiva para ofrecer a los pacientes, integrada en los tratamientos habituales. ABSTRACT INTRODUCTION It is well known that breast cancer survivors are living longer. However, breast cancer treatments present serious side effects, which could affect breast cancer survivors’ (BCS) health and quality of life (QoL). Exercise has been presented as a feasible, safe and effective tool in reducing some of these side effects and to improve survivors’ QoL, acting as an integrative treatment for them, although it has been observed that BCS reduce their leisure time exercise (LTE) levels. Therefore, the aim of this study was to examine the effects of an integrative exercise program in QoL and LTE in BCS after the completion of their adjuvant treatment. MATERIAL AND METHODS A randomized controlled trial (RCT) was designed. Ninety patients diagnosed with an early stage of breast cancer and who recently finished chemotherapy and radiotherapy treatments were recruited by the Technical University of Madrid from January 2013 to June 2014. Patients were randomized after baseline assessments to the intervention group (IG) or to the control group (CG) (usual care) for three months. The Intervention consisted in 24 supervised exercise classes, combining aerobic and resistance exercises in order to reduce the most common side effects of the treatments. QoL, LTE, body composition, VO2max, strength, shoulder range of motion, fatigue, depression and self-esteem were measured in all the patients at baseline and after three months. RESULTS A total of 89 patients aged 49.06±8.75 years were finally assessed. IG (n=44) showed significant better results in QoL (p=0.0001; d=0.85), LTE (p=0.0001; d=2.77), in body composition, in the physical variable and in psychological outcomes, compared with the CG (n=45). In addition, a correlation between QoL and LTE (r= 0.58; p=0.001) was found in the IG, while CG did not show this correlation. Significant changes in body composition were observed in the group comparisons, especially in lean mass (p=0.001) and body fat mass (p= 0.0001). Positive changes were also observed in the physical and psychological variables in comparisons between groups. CONCLUSIONS These results suggest that this exercise program may be an integrative intervention, which is able to improve QoL and LTE levels in breast cancer survivors, reducing breast cancer side effects of treatments and improving their physical and psychological general health. Exercise may be an effective and inexpensive strategy to be included in patients integrative care.