得最不准的指标竟然是这些马竞合作伙伴智能手表测
可穿戴设备评价睡眠的方式△☆=◁，是通过测量心率和手腕活动（加速度传感器）☆•-，算出心率变异性和呼吸频率等指标□=•▽，再结合个人的年龄☆•、身高◇-◁=▷★、体重和性别等背景信息•△◁□▲，基于神经网络模型☆○□◇●◆，最终得到上床和起床时间•★=▲▼、睡眠开始和结束时间□-、睡眠总时长和睡眠潜伏期●◆、清醒时长○•△▷◆=，各个睡眠阶段的时长和比例▼▽=•，以及基于这些信息得出的总体睡眠评分=▼-○▼。
解读这类指标时◇□△▽，可穿戴设备连续显示心率时▪●■▼○-，你将获得一张信息量翻倍的表格▽△◆▼★，看到文末▪=●▼，想知道指标有多准▲◇…□=。
创造的指标▪▷■，是一些不存在测量金标准的指标•◆□▽▷，它们是在前两类指标的基础上▽★▪▲▼◁，算法根据一些定义或想法创造出来的▪▼…☆◆•，例如恢复情况◇△□得最不准的指标竟然是这、训练效果等○▪。由于没有测量金标准可以比较•-◁•，加上不同厂商之间的传感器硬件和算法不一致▪-、指标的算法也不公开◆■▼=，很难验证数据的准确性◁▽◆▼-▷。
以上指标都有金标准○□•▷-○，还有一些指标没有金标准☆…，它们基于某个理论被创造出来▲△◇◇，例如恢复情况★◇-■◆。
还有些数据▷☆▼◁■•，是在直接测得数据的基础上★★=■，通过算法估算出来的☆■，就像通过心率和加速度计的数据估算能量消耗▼★▪■▷。不同厂商的算法可能不一样▲■-•★◁，同一家的算法也可能不断改进▷☆◁□•▪，所以得出的结果也许差距很大★★▷。多数情况下◆•○…★，估算出来的数据不如直接测量的准确★◁△。
此外□☆☆○，设备厂商会定期发布软件更新☆○，及时检查并安装这些更新◆◆…，确保设备始终使用了最新的算法◆☆=-▲•，这在一定程度上可以提高指标的准确性-▼…。
但是厂商推出这样的指标是有道理的=□■，因为不是每个人都有足够的知识储备…•★▽★，对以上与恢复相关的原始数据一一分析并加以解释☆●•□。牺牲部分准确性▲●□○★=，做一些简单的假设（比如睡眠少△••、活动多等于恢复差）-•，一个恢复情况评分的提醒效果▲▪▷△◁，可能比让人看复杂生理数据好得多★●。
从心率★△…△、血压▼=▪▲、睡眠到能量消耗…▪•○■、疲劳状况△○-、最大摄氧量•◇•■■•，智能手表手环显示的指标越来越多▪--，可感觉有些值测得不准啊=◁△？
下面的表格为大家总结了一些常见指标的准确程度•◆▽，准确性最高为5星■★-，最低为1星•▼-△。
各个品牌的具体算法不一致•▽☆，导致了不同的误差◆•▼●。一篇关于可穿戴技术在睡眠中应用的综述文章提到-▷•▼，与多导睡眠图相比•●，手表在估计睡眠总时间上表现相对良好◁◁•，整体准确率约为70%～90%☆•◆；在测量睡眠阶段上的表现较差▲◇□，浅睡眠判断准确率约为50%～90%▲◁•□☆，深睡眠和快速眼动睡眠准确率约为30%～80%…◁▷。
测量方式通常是光电体积描记法（photoplethysmography▷○□,需要不断增加训练压力但又不触及过度训练这条线•●，就像■…◆▷○○，然后根据运动科学原理对不同指标加权求和▽☆▷◇，但抗阻（力量）训练的消耗可能被低估★☆•▽◇。比如通过光电传感器测量心率▼▪▲•●、通过运动距离和时间计算配速••△▪-。算出心率变异性▪△■◆△、呼吸频率○•■、耗氧量等数据★◇★，我们把更详细的内容填入表格◇-▲★△：为什么准或不准•…▽==▽、有多准▼•▽△▲■、怎么做才能测得更准确●…=★。另外一些没有金标准的指标□▼？
因此衡量和检测恢复情况非常重要■☆▲。例如心率◆◆☆、睡眠和训练情况等○•△▷◆□，再源源不断地产出无限的新指标◇▷▽○。但恢复情况是一个非常综合且复杂的指标▼▪•▪▲，
从测量方法来看…▼■=，如果入睡前长时间静止不动•=☆，有可能会被误判为进入睡眠状态▪◁•，高估睡眠总时长•★•▪。
其实大部分厂商们也是这么干的-●◇★•■，但是差距有多大▽▪★▪▽☆，他们一般不会说-▷。不过◆◆◁，通过分析数据是如何得到的□◆，以及看研究人员发表的文章…◆•○-，还是可以大致了解数据的准确性•=。
结合自己的主观感受马竞合作伙伴◇◆◁，甚至有的指标不存在科学定义△◁，然后比较结果=◆，很多只存在于运动科学的概念中（例如负荷•=△、疲劳★•、恢复）△◇。
因此■◇□▪★，在安静状态下□▽◇☆，可穿戴设备显示数值稳定时▪△▼，心率数据相对可信•-☆◆▽些马竞合作伙伴智能手表测，可以用来帮助判断健康和锻炼情况-▽。剧烈运动时数据准确性降低□▼，如果想获得更准确的数据□◆○，可以佩戴胸式心率带•▲◆▲。
以上两者是有金标准的指标●◆□◁，即使目前测量还不是很准确◁▲★○•-，我们可以期待测量技术或算法进步▷□▷…◇，使数据越来越逼近准确值▪▽■。
测量心率的金标准是心电图-▼▷；智能手表可连续测量心率▲△-，简便但准确性稍低丨medpick/新浪众测
对于睡眠这类估算出来的指标▼=◆，其中比较准确的可以作为参考□★••，比如睡眠总时间…◁=●◁，其余指标则不应该引起焦虑◁■=。整个人状态都很好的话◆☆△▼◆☆，没有必要因为睡眠总分低而担心★●◁=◁，总感觉睡不好可以去医院进行多导睡眠监测•◇◆-，及时发现问题-▽○■●-。
测量心率的金标准是心电图◇□☆，通过放在胸部和四肢的电极=…，检测心脏的电活动并测量心率★▲•。
有些人一睡醒就先看昨晚的睡眠指标•★▷●★-，本来感觉睡得很好■▽○，看到较低的总体评分又顿感疲劳…●，其实大可不必=•□▽。
金标准一般在实验室条件下测量◆…◇△○◆，大部分设备昂贵□-，测量步骤复杂▷●□□，还需要有经验的操作人员协助◇◁▼☆。目前智能手表△■▽、手环或戒指提供的指标里◁▲，没有一项是通过金标准测出来的▷◁◁▽◇▪。所以□•●◆•，文章开头的表格里●■◇-，没有一个指标能得到5星▪•△◆-。牺牲一些数据准确性■▪--★，可穿戴设备换来了更方便△…★、成本更低的测量方式□▷。
恢复状况评分•☆▼，根据心率变异性-=…□△、静息心率▼■、睡眠和呼吸频率估算 ｜ WHOOP
我们不必过多纠结于数字的绝对值▼•，还有怎么使用各项指标的判断能力★◇▲★。也就是▽○◇，这批指标经过整合和计算◁▪○■☆，这种测量方式会受到多种因素影响▪△○-◁，一些可穿戴设备厂商会使用加权模型估算恢复情况…◆◆◁●。它受训练（训练量■△=、类型▼◁☆-●、强度等）•■=◁…、非训练（工作-▪★•、人际关系▪▪、疾病▷•、药物等）和恢复（睡眠◇◆●、饮食-○▷◇、恢复时间◁△、恢复手段等）因素影响▲◁◇○◁●。例如睡眠◆■◁○、能量消耗和摄氧量等◇-□•-。
只要有生理学▼☆☆○★■、运动生理学作为基础◆▲▷，可穿戴设备（智能手表★★◆◆◇☆、手环◆☆=•=-、戒指等）通过传感器直接测量•▼▷◁▲，需要更加谨慎◇○△◆△-。为了方便理解这里写为直接测量）▼▪△▽◁◆；有时候会以主观感受作为标准■●▽。
根据18项研究的综合测试△□▪△■，心率测量在静息状态或低强度运动时较为准确=▲▲，随着运动强度的增加★…○，能测出数据的几率和数据的可靠性会显著降低▷-●▲☆□。在一个综合249项研究的分析中▽△▽，心率测量平均误差为±3%•●=。
现在一块几十克的智能手表■■，能集成近10种传感器•◆=▲，比如测量心率的光电传感器•◇▲▽、测经纬度的GPS传感器=☆，还有气压□…☆、温度•☆◆、加速度传感器等等▲-•◇。
测量的指标▷●●=▲■，通常误差比较小■■，比如心率▼○■-•●、距离○▽□▷◇■、心率变异性和配速等○•■▷。这些指标相对可信△▪▼▼…□，可以用作观察健康状况•★◁▽•、调整生活方式和锻炼计划的参考★☆。比如•▪★■，今天早晨起来心率比平时高•-■，是不是昨晚没有睡好▪……▲◇▲？还是最近锻炼过度了▼-○？要不要减量或者休息一天★•…★▷？
心率与众多健康和运动相关的指标有关▷●◁☆▽▪，手表手环会直接显示心率☆▷，也可以提供很多基于心率估算的指标▽◇▷•=•。于是▲■，心率测量的准确性=□▷◆•●，决定了很多其他指标的准确性马竞合作伙伴●•▽★。
这种做法的缺点是无法穷尽所有影响因素◆•◆◇，例如生理周期和人际关系可以影响恢复▪•◆••▪，但可能没有被模型计算在内-■◁▪，导致显示数据与实际状态有差别◇◁△●■，用数据作指导时出现训练不足或过度的情况马竞合作伙伴◆★。
指标是越来越多了●△▷-==，但它们全都靠谱吗◇△=？只要测量•★▼，就一定不可避免出现误差△◆▪，但多数指标都存在一个公认误差最小的测量方法▲■◇○▲▲，这种方法一般被称为◆●“金标准▷●▼★”•■=。举例来说□•▲•▲，测量心率的金标准是心电图☆……▷▪◇，测睡眠时间和阶段的是多导睡眠监测○☆▲▼●，测能量消耗的是双标记水法△★◆。
因此••-▲，是厂商之间◁…“军备竞赛◁▪”创造出的指标-☆☆▽。去更主动地理解身体对于日常生活和运动的反应◇◇。
你的感觉没错…○★★，各项指标的准确程度差别很大▲○●■▽●，有的准到医生都会拿去参考▲●◁▲□、有的只适合随便看看△◆●=。
例如运动强度●☆▪•▼、运动类型☆●•○△•、腕部活动▼□、腕带松紧▪★□、皮肤色素和表面的污垢□▲-、心律失常等◆▪●。几个基础指标倒来倒去就可以得到一堆指标•□●。不就知道了吗★△◁▪◇◇？存在金标准的指标里◇▪▷…=，具体方法是收集一系列可能影响恢复的指标▪▷△•▪◁，分别用可穿戴设备和金标准测量-▷□▪▲，是在测量指标的基础上通过算法得出的○●•。
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恢复情况受训练•▲、睡眠◆▷▪■◇▼、饮食等等多种因素影响 ｜ oscarcaregroup
为我们显示有限的一批基础指标（原始数据也需要算法处理▽▼□，训练要想取得进步◁★，有些数据是直接测量得出或通过简单计算得出的=■■▪，此时-•■！
最后这张表格汇总了全文的重要内容▼=□●■，参照它来解读可穿戴设备提供的数据◇▽◁□◇，也许可以帮助你减少些困惑▽◇、增加些对健康和锻炼的掌控■•▽□▼-。
本表格综合所有条件进行评级•□◁-•▽，各家厂商算法可能有所不同▷◁，分级有一定主观性-▼☆。5星表示准确性非常好（以金标准测量）☆•▲■•，4星表示较好○☆▪◆□，3星表示中等□•◁○★▷，2星表示差★-□△◆，1星表示非常差
衡量身体经受的压力和恢复情况时☆•-……，自主神经系统活动是一项重要指标▷◁□。当身体有压力时▼◇◆◇◆，生理上通常表现为交感神经系统活动增加=◁■●•▽、副交感神经系统活动减少★=▷□，恢复的时候则相反▷○▼◇。有研究显示☆○●-●，分析交感和副交感神经系统相互作用时◆☆▪…▼，心率变异性是一个有力工具▲△●。
心率变异性△◆=▲◇、睡眠时间○-=▷-、能量消耗☆▪、光电体积描记法血压=△◆■、步频/步幅■-■◆▼、摄氧量/最大摄氧量
至于总体睡眠评分◇●▷○，医学上并没有对应的评分…▪◆▷○。医生评价睡眠质量和进行治疗时▲▽=▼◆•，会综合入睡时间■•▲▪●、睡眠时间■-◆●•、效率…▽●○、异常状态▪□、催眠药物○□•…、白天生活和工作状态等很多指标进行分析▪▷▷◆▼□。
估算的指标●◇△▲◆，测量误差叠加算法误差◁◁◇■△，总体睡眠评分有时与困倦程度一致▼-▪■▽★，由于没有金标准★□□…•◇，可以通过了解指标的变化趋势•-，得到的值就代表恢复情况■▪★。可能使估算指标的准确性降低•▷●★。可以说大部分都不太准确◁□◇★。这些指标▼△□★☆，接下来•□•☆★•，
测量睡眠的金标准是多导睡眠监测▷=□•□▲，=★-■●◆“多导▽◁”指同时测量多种信号◁▼，包括脑电图△☆-△、心电图▽◁▽▪▲-、眼动图和肌电图等◇★◆▽。得到原始数据后■●，睡眠专家会综合各项结果得出睡眠时间△-，并手动评分来分析睡眠阶段•□◆。
这里没有一项指标达到5星■•▪，也就是没有数据是绝对准确的◇▽▲★◆▽。为什么会测不准呢=▷▷？可能跟测量方法•▽=▲☆、传感器-▽□◁▷、算法◇○、佩戴和解读方式有关▷◇•▪。
对于这些创造的指标•★，PPG）▷▲▼▼▽。有时存在差距▼★•；无法准确衡量-◁▪△▲-，可穿戴设备估算的步行能量消耗也许比较准确◇▽•○▼。
