Utilização de sensores inerciais para a análise tridimensional durante a execução de agachamento com e sem barra:Uma análise Biomecânica e de Comportamento Motor "

Dissertação conducente ao grau de Mestre em Atividade Física em Populações EspeciaisIntrodução: O agachamento é um movimento funcional utilizado em várias ações motoras do nosso dia-a-dia, bem como na prescrição de treino de força. A sua análise quantitativa e qualitativa com recurso à utilização de sensores inerciais permite-nos compreender a individualidade de cada praticante durante a sua execução, utilizando tanto uma abordagem biomecânica, como de comportamento motor. Objetivos: Verificar se com a utilização dos sensores inerciais do smartphone é possível identificar alterações no padrão de agachamento entre diferentes condições de execução e analisar a coordenação motora em diferentes grupos nas diferentes condições de agachamento, com e sem barra. Metodologia: O nosso estudo envolveu uma amostra de 29 adultos do sexo masculino e feminino com idades compreendidas entre os 19 e os 49 anos (26±7,23 anos). Para uma análise biomecânica recorremos às variáveis pico máximo, mínimo e amplitude para cada plano de movimento. Para uma análise em comportamento motor utilizámos a média, desvio-padrão e coeficiente de variação com e sem barra nos três planos de movimento. Em ambas as áreas, na biomecânica e no comportamento motor, foi ainda realizada uma análise qualitativa das curvas de dados. Resultados: É possível recolher dados quantitativos de análise do movimento utilizando um smartphone. Verificamos diferenças significativas nos picos máximos, mínimos como nas amplitudes de movimento no padrão de movimento no plano sagital na flexão/extensão da coxa. Nos restantes planos de movimento, através de uma análise individual foi possível encontrar diferenças no padrão de movimento entre indivíduos. Encontramos também diferenças significativas em dois parâmetros de dispersão de dados entre condições, no plano sagital e transversal e na média no plano sagital entre condições de agachamento, mas não na experiência de cada individuo. Numa abordagem de comportamento motor é importante analisar todos os dados do movimento sendo por isso necessário analisar individualmente cada individuo verificando algumas diferenças na coordenação entre grupos. Conclusões: Analisar e recolher dados cinemáticos com o smartphone permite-nos adquirir informações cruciais sobre o movimento do agachamento com e sem barra, bem como, compreender o comportamento motor ao aplicar um constrangimento de tarefa.Introduction: The squat is a functional movement used in many motor actions of our daily life activities, as also in the prescription of strength training. A quantitative and qualitative analysis using inertial sensors allows us to understand the individuality of each practitioner during back squat, using a biomechanical and motor behavior approach. Objectives: With the use of the smartphone inertial sensors if it possible to identify changes in the squat pattern between different squat conditions and to analyze motor coordination in different groups of experience, with and without a barbell. Methodology: A sample of 29 male and female adults aged between 19 and 49 years (26 ± 7.23 years). For a biomechanical analysis we used the maximum, minimum and amplitude variables for each plane of movement. For an analysis of motor behavior, we used the mean, standard-deviation and coefficient of variation with and without a barbell in the three planes of movement. In both aspects, in biomechanics and motor control, we analyzed the squat in a qualitative way. Results: It is possible to collect quantitative data for analysis of movement using a smartphone. We verified significant differences in the maximum, minimum peaks and in the amplitudes in the movement pattern in the sagittal plane, related to flexion/extension of the thigh. In the remaining planes of motion, through an individual analysis it was possible to find differences in the movement pattern between individuals. We also found significant differences in two data dispersion parameters between conditions, in the sagittal and transversal plane and in the average in the sagittal plane between squatting conditions, but not in the experience of each individual. In a motor behavior approach, it is important to analyze all movement data and it is therefore necessary to analyze each individual singularity, checking for differences in coordination pattern between groups. Conclusions: Analyzing and collecting kinematic data with the smartphone allows us to acquire crucial information about the movement of the squat with and without a bar, as well as to understand the motor behavior when applying a task constraint.N/