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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Los relojes inteligentes Garmin recogen datos capaces de predecir ataques de pánico

reloj inteligente Garmin con mensaje sobre estrés
Varios estudios han usado relojes Garmin para crear un algoritmo que ayude a predecir ataques de pánico. Fuente de la imagen: Garmin.

La firma tecnológica Garmin ha confirmado que los datos que recopilan sus relojes inteligentes ayudan a predecir ataques de pánico. Según explican en una nota de prensa publicada esta semana, hay estudios en los que han usado smartwatches de la marca para monitorizar a sus pacientes. Estos dispositivos ayudaron a profesionales sanitarios a ofrecer un tratamiento adecuado a personas que sufren este tipo de trastornos.

Tres investigaciones realizadas por el Graduate Institute of Biomedical Electronics and Bioinformatics (BEBI) de la National Taiwan University (NTU) utilizaron relojes de la serie Garmin vívosmart en un periodo de entre 1 y 3 años. Las conclusiones de los estudios demuestran que los datos fisiológicos que recogían dichos aparatos podían usarse para tratar a personas que sufren ataques de pánico.

Los profesionales combinaban la información recopilada por los smartwatches con técnicas más tradicionales, como la realización de cuestionarios y la observación de otros datos del entorno. Gracias a ello, podían predecir mejor los ataques de pánico.

Aplicación móvil monitoreo Garmin reloj inteligente
Los datos recogidos por los smartwatches de Garmin ayudaron a pacientes con trastorno de ansiedad. Fuente de la imagen: Garmin.

«Los datos de estos dispositivos hicieron posible predecir un ataque de pánico con varios días de antelación, dando a las personas una advertencia para poder actuar», explica el doctor Chan-Hen Tsai, investigador de la NTU. Además, el uso del monitoreo de los relojes Garmin también ayudó a los pacientes «a reducir sus síntomas y sentirse más en control».

En palabras del Dr. Chan-Hen Tsai, «la tecnología puede ser una herramienta poderosa para gestionar el trastorno de pánico y prevenir los ataques».

Los distintos resultados de los estudios con Garmin

La Organización Mundial de la Salud (OMS) define los trastornos de ansiedad como una afección mental que sufren las personas que «suelen experimentar miedo y preocupación de manera intensa y excesiva». Según especifican en la página web oficial de la OMS, estos sentimientos suelen ir acompañados de ataques de pánico, tensión física, dificultad para concentrarse o tomar decisiones, náuseas o malestar abdominal, palpitaciones, sudoración, tiritones o temblores, trastornos del sueño y sensación de peligro inminente, de pánico o de fatalidad.

mujer delante de un ordenador con síntoma de ansiedad
Uno de los síntomas del trastorno de ansiedad es la dificultad para concentrarse. Fuente de la imagen: Vasilis Caravitis vía Unsplash.

El estudio Global Burden of Disease de 2021 («Carga Global de Enfermedades» en español), elaborado por el Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud, calcula que un 4,4 % de la población mundial padece un trastorno de la ansiedad. Es decir, hay 359 millones de personas en el mundo con esta afección. Por lo tanto, los estudios que usan los relojes Garmin como apoyo para la predicción de los ataques de pánico son cruciales para luchar contra uno de los trastornos mentales más comunes.

Garmin predice el ataque con 7 días de antelación

En el primer estudio elaborado por BEBI, los investigadores usaron los datos recopilados de 59 pacientes. Durante un año, estos llevaron un Garmin vívosmart 4, que registró las métricas fisiológicas diarias, como la frecuencia cardiaca, la actividad física y el sueño. Además, registraron información adicional, como las condiciones ambientales y el estado emocional mediante una app móvil.

Los participantes aprendieron a autoevaluar su estado emocional y fisiológico gracias a los relojes inteligentes de Garmin y los cuestionarios regulares que rellenaban. Con los resultados obtenidos, los investigadores concluyeron que era posible predecir ataques de pánico con hasta 7 días de antelación. De esta manera, los smartwatches se presentaban como una herramienta interesante para ayudar a los profesionales a ofrecer un tratamiento. También era un buen apoyo para pacientes, ya que facilitaba el control, la supervisión y la intervención temprana ante ataques recurrentes.

Estudios posteriores con resultados similares

Tras el primer estudio, se realizaron dos investigaciones adicionales de 2 y 3 años de duración. Una se centró en cómo el sueño y la actividad física afectan a las personas con trastorno de pánico. Su objetivo era predecir los síntomas con hasta una semana de antelación. Para ello, los pacientes llevaron dispositivos Garmin vívosmart, que les ayudaban a registrar la calidad del sueño, su actividad diaria y su frecuencia cardiaca.

Además de los smartwatches, los participantes rellenaban cuestionarios y realizaban entrevistas. Todos los datos recopilados se usaron para desarrollar un modelo de aprendizaje automático capaz de predecir ataques de pánico. El sistema que desarrollaron logró una precisión de más del 92% a la hora de detectar los ataques con 7 días de antelación. Es decir, en la mayoría de casos, consiguieron prever con éxito cuándo los síntomas eran propensos a empeorar.

dos personas meditando con relojes Garmin vívosmart 5
Los datos recopilados por relojes Garmin en el estudio ayudaron a crear un algoritmo para prevenir ataques de pánico. Fuente de la imagen: Garmin.

El último estudio realizado por BEBI se centró en probar un programa móvil de gestión de casos, que incorporaba su modelo de predicción. Este buscaba ayudar a las personas con trastorno de pánico a reducir sus síntomas gracias a un apoyo digital adicional a su tratamiento personalizado. Los participantes aseguraron que el sistema desarrollado con ayuda de Garmin les ayudó a gestionar mejor sus síntomas.

Factores clave para evitar ataques de pánico

El uso de relojes Garmin permitió a los investigadores identificar algunos de los factores clave que contribuyen a los ataques de pánico. Según el estudio, los rangos ideales de frecuencia cardiaca para prevenirlos son los siguientes:

  • Frecuencia cardíaca media: entre 72 y 87 bpm
  • Frecuencia cardíaca máxima: entre 100 y 145 bpm
  • Frecuencia cardíaca en reposo: entre 55 y 60 bpm

También se detectaron ciertos hábitos diarios que podrían resultar beneficiosos para personas que padecen trastornos de ansiedad. Por ejemplo, subir más de 9 pisos al día, dormir entre 6 h 23 min y 10 h 50 min en total, dormir al menos 50 minutos de sueño profundo y mantener el tiempo despierto por debajo de 53 minutos.

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