Étude : La smartwatch Garmin mesure certains paramètres de santé avec une grande marge d'erreur

La variabilité de la fréquence cardiaque indique dans quelle mesure l'intervalle entre les battements de cœur individuels change. Pour cela, il faut capturer les battements cardiaques à une fréquence plus élevée. Garmin utilise la variabilité de la fréquence cardiaque, par exemple, pour évaluer l'état de récupération. La variabilité de la fréquence cardiaque enregistrée optiquement par les montres Garmin n'est pas nécessairement pertinente d'un point de vue médical et n'est donc pas certifiée en tant que dispositif médical.

Dans une étude encore en cours d'impression, la Garmin Vivosmart 4, relativement ancienne, a du mal à estimer la variabilité de la fréquence cardiaque dans le cadre d'une utilisation quotidienne. La configuration était relativement simple : 62 participants ont porté à la fois un Garmin Vivosmart 4 et un appareil ECG pendant un total de plus de 900 heures. Après le nettoyage des données, il restait en moyenne 179 fenêtres de temps de cinq minutes par participant. L'étude a révélé que la fréquence cardiaque actuelle et la fréquence cardiaque au repos peuvent être mesurées assez bien par le Garmin Vivosmart 4, de sorte que la qualité de la mesure dépend moins de conditions telles que le mouvement. Il en va autrement de la variabilité de la fréquence cardiaque. Cette mesure n'est pas très précise et est plus sujette aux erreurs. En d'autres termes, l'impact de ces erreurs peut influencer la valeur affichée plus qu'une petite variation de la variabilité de la fréquence cardiaque elle-même. Si les erreurs l'emportent sur la mesure réelle, celle-ci n'est plus utile.

Cela dit, les chercheurs ne considèrent pas les mesures de la variabilité de la fréquence cardiaque comme inutiles. Toutefois, ils suggèrent aux utilisateurs de se concentrer sur les mesures effectuées avec peu ou pas de mouvement, comme la nuit. Les chercheurs soulignent également certaines limites, car Garmin ne donne pas accès aux données brutes. Il est donc difficile pour les utilisateurs et les chercheurs de déterminer quelles valeurs collectées dans quelles conditions sont utilisées pour calculer les moyennes, et il n'est pas possible de nettoyer les données de manière indépendante, par exemple sur la base d'un étalonnage personnalisé.