Bibliographie de Hiking Analytics

Inoue K, et al. (2023)

"Association des modèles de pas quotidiens avec la mortalité chez les adultes américains"

Réseau JAMA ouvert2023;6(3):e235174

Étude menée auprès de 4 840 adultes américains montrant que 8 000 à 9 000 pas/jour chez les personnes âgées réduisent la mortalité. Les bénéfices se stabilisent au-delà de cette plage, ce qui suggère des rendements décroissants à mesure que le nombre de pas est élevé.

Lee IM, et al. (2019)

"Association du volume et de l'intensité des pas avec la mortalité toutes causes confondues chez les femmes âgées"

JAMA Médecine Interne2019;179(8):1105-1112

Étude portant sur 16 741 femmes âgées (âge moyen de 72 ans) montrant une réduction de la mortalité avec ≥ 4 400 pas/jour, avec des bénéfices se stabilisant autour de 7 500 pas/jour. Preuve établie que « plus n'est pas toujours mieux ».

Ding D, et coll. (2025)

« Pas par jour et mortalité toutes causes confondues : une revue systématique et une méta-analyse »

La santé publique du Lancet2025 (en ligne avant impression)

Méta-analyse complète fournissant une relation dose-réponse entre les étapes quotidiennes et les résultats pour la santé dans diverses populations.

Del Pozo-Cruz B, et al. (2022)

"Association du nombre et de l'intensité des pas quotidiens avec la morbidité et la mortalité incidentes chez les adultes"

JAMA Médecine Interne2022;182(11):1139-1148

Étude menée auprès de 78 500 adultes britanniques présentantCadence maximale-30métrique. Il a été constaté que le nombre total de pas ET la cadence maximale de 30 sont indépendamment associés à une réduction de la morbidité et de la mortalité. La cadence maximale 30 peut être plus importante que le nombre total de pas pour les résultats en matière de santé.

Maître H, et al. (2022)

"Association du nombre de pas au fil du temps avec le risque de maladie chronique dans le programme de recherche All of Us"

Médecine naturelle2022;28:2301-2308

Une étude à grande échelle montre que le nombre de pas soutenu au fil du temps réduit le risque de maladies chroniques, notamment le diabète, l'obésité, l'apnée du sommeil, le RGO et la dépression.

Del Pozo-Cruz B, et al. (2022)

"Association du nombre de pas quotidiens et de l'intensité avec la démence incidente chez 78 430 adultes vivant au Royaume-Uni"

JAMA Neurologie2022;79(10):1059-1063

Les pas quotidiens et l’intensité des pas sont tous deux associés à un risque réduit de démence. Dose optimale autour de 9 800 pas/jour, avec des avantages supplémentaires liés à une cadence plus élevée (randonnée rapide).

Tudor-Locke C, et al. (2019) — Étude CADENCE-Adultes

"Cadence (pas/min) et intensité de randonnée chez les 21-40 ans : CADENCE-adultes"

Revue internationale de nutrition comportementale et d'activité physique2019;16:8

Étude historique établissant un seuil de 100 pas/min pour une intensité modérée (3 MET)avec une sensibilité de 86 % et une spécificité de 89,6 % chez 76 participants âgés de 21 à 40 ans. Cette découverte constitue la base de la surveillance de l’intensité basée sur la cadence en randonnée.

Tudor-Locke C, et al. (2020)

"Cadence (pas/min) et intensité de randonnée chez les adultes de 41 à 60 ans : l'étude CADENCE-adultes"

Revue internationale de nutrition comportementale et d'activité physique2020;17:137

Seuil confirmé de 100 spm pour une intensité modérée chez les adultes d'âge moyen (41-60 ans). Établissement de 130 spm comme seuil d'intensité vigoureuse (6 MET).

Aguiar EJ, et al. (2021)

"Cadence (pas/min) et intensité relative chez les 21 à 60 ans : l'étude CADENCE-adultes"

Revue internationale de nutrition comportementale et d'activité physique2021;18:27

Méta-analyse confirmant que les seuils de cadence restent stables entre 21 et 85 ans, soutenant l'applicabilité universelle de la surveillance de l'intensité basée sur la cadence.

Moore CC, et al. (2021)

"Développement d'une équation métabolique basée sur la cadence pour la randonnée"

Médecine et science dans le sport et l'exercice2021;53(1):165-173

Équation simple développée :MET = 0,0219 × cadence + 0,72. Ce modèle a montré une précision 23 à 35 % supérieure à l'équation ACSM standard, avec une précision d'environ 0,5 MET à des vitesses de marche normales.

Tudor-Locke C, et al. (2022)

« Cadence (pas/min) et intensité pendant la marche chez les 6-20 ans : l'étude CADENCE-kids »

Revue internationale de nutrition comportementale et d'activité physique2022;19:1

Base de données probantes pour la recherche sur l'intensité de la cadence dans tous les groupes d'âge, fournissant un cadre d'interprétation complet.

Association américaine du cœur (AHA)

"Tableau de fréquence cardiaque cible"

Référence standard pour l'entraînement des zones de fréquence cardiaque. Intensité modérée = 50 à 70 % de FC max ; vigoureux = 70-85 % HR max.

Studenski S, et al. (2011)

"Vitesse de démarche et survie chez les personnes âgées"

JAMA2011;305(1):50-58

Étude historique portant sur 34 485 personnes âgées établissant la vitesse de marche comme prédicteur de survie.Des vitesses <0,8 m/s associées à une mortalité plus élevée ; des vitesses >1,0 m/s indiquent une bonne santé fonctionnelle. La vitesse de marche est désormais considérée comme un « signe vital » de la santé des personnes âgées.

Pamoukdjian F, et al. (2022)

"Vitesse de marche et chutes chez les personnes âgées : revue systématique et méta-analyse"

Gériatrie BMC2022;22:394

Examen général établissant une relation étroite entre une vitesse de marche plus lente et un risque accru de chute chez les personnes âgées vivant dans la communauté.

Verghese J, et al. (2023)

"Diminution annuelle de la vitesse de marche et chutes chez les personnes âgées"

Gériatrie BMC2023;23:290

Les changements annuels dans la vitesse de marche prédisent le risque de chute. La surveillance annuelle des changements de vitesse de marche permet une intervention précoce pour prévenir les chutes.

Hausdorff JM, et al. (2005)

"Variabilité de la démarche et risque de chute chez les personnes âgées vivant dans la communauté : une étude prospective d'un an"

Journal de neuro-ingénierie et de réadaptation2005;2:19

Une variabilité accrue de la démarche (coefficient de variation du temps de foulée) prédit le risque de chute. Un CV > 3 à 4 % en randonnée normale indique un risque accru.

Hausdorff JM (2009)

« Dynamique de la démarche dans la maladie de Parkinson : comportement commun et distinct en termes de longueur de foulée, de variabilité de la démarche et de mise à l'échelle de type fractal »

Chaos2009;19(2):026113

Analyse fractale des schémas de démarche dans la maladie de Parkinson montrant une dynamique de foulée altérée et une perte de complexité dans les conditions neurologiques.

Moe-Nilssen R, Helbostad JL (2004)

"Estimation des caractéristiques du cycle de marche par accélérométrie du tronc"

Journal de biomécanique2004;37(1):121-126

Fiabilité établie des accéléromètres montés sur le tronc pour l'analyse de la démarche, constituant la base de l'évaluation de la démarche sur smartphone et montre intelligente.

Phinyomark A, et al. (2020)

"Analyse fractale de la variabilité de la démarche humaine via des séries temporelles d'intervalles de foulée"

Frontières de la physiologie2020;11:333

Examen des méthodes d'analyse fractale (DFA alpha) pour quantifier les corrélations à longue portée dans les schémas de démarche, utiles pour détecter les affections neurologiques.

Ralston HJ (1958)

"Relation énergie-vitesse et vitesse optimale lors de randonnées de niveau"

Journal international pour la physiologie variée1958;17:277-283

Étude classique établissant une courbe en forme de U de l'économie de la randonnée. La vitesse de marche optimale (coût énergétique minimum) se situe à environ 1,25 m/s (4,5 km/h) sur un terrain plat.

Zarrugh MY, et al. (2000)

"Vitesse préférée et coût de transport : l'effet de l'inclinaison"

Journal de biologie expérimentale2000;203:2195-2200

Le coût du transport augmente considérablement avec la pente. Un gradient de +5 % augmente considérablement le coût métabolique ; les descentes (-5 à -10 %) augmentent le coût du freinage excentrique.

Lim HT, et al. (2018)

"Un modèle simple pour estimer le coût métabolique de la randonnée humaine sur les pentes et les surfaces"

Rapports scientifiques2018;8:5279

Modèle mécanique du coût énergétique de la randonnée intégrant le gradient et le type de terrain, permettant de prédire la demande métabolique dans des conditions variées.

Steudel-Nombres K, Tilkens MJ (2022)

"L'effet de la longueur des membres inférieurs sur le coût énergétique de la locomotion : implications pour les hominidés fossiles"

eLife2022;11:e81939

Analyse des compromis énergie/temps dans les stratégies de stimulation humaine pour différentes vitesses et gradients de randonnée.

Apple Inc. (2021)

"Utiliser Apple Watch pour estimer la condition physique cardio avec VO₂ max"

Livre blanc technique décrivant la méthodologie Apple Watch pour estimer VO₂max lors de randonnées, courses et randonnées en plein air. Utilise les données de fréquence cardiaque, de vitesse GPS et d'accéléromètre avec des algorithmes validés.

Documentation pour les développeurs Apple

"HKQuantityTypeIdentifier.vo2Max"

Documentation officielle de l'API HealthKit pour accéder aux données VO₂max. Unités : mL/(kg·min). L'Apple Watch Series 3+ estime VO₂max lors d'activités cardio en plein air.

Assistance Apple

"À propos de Cardio Fitness sur Apple Watch"

Documentation destinée aux utilisateurs expliquant les niveaux de forme cardio, comment ils sont mesurés et comment les améliorer. Comprend des plages normatives spécifiques à l’âge et au sexe.

Documentation pour les développeurs Apple

"HKCategoryTypeIdentifier.lowCardioFitnessEvent"

API pour détecter les événements de faible condition cardiovasculaire, permettant des interventions de santé proactives lorsque VO₂max tombe en dessous des seuils spécifiques à l'âge/au sexe.

Apple Inc. (2022)

"Mesurer la qualité de la randonnée grâce aux mesures de mobilité iPhone"

Livre blanc détaillant la validation des métriques de randonnée basées sur iPhone : vitesse de randonnée, longueur de pas, pourcentage de double soutien, asymétrie de randonnée. iPhone 8+ avec iOS 14+ peuvent collecter passivement ces mesures lorsqu'ils sont transportés dans une poche/un sac.

Apple WWDC 2021

"Explorez les fonctionnalités avancées de HealthKit – Stabilité de la randonnée"

Séance technique présentant la métrique de stabilité de la randonnée : mesure composite de l'équilibre, de la stabilité et de la coordination dérivée des paramètres de démarche. Fournit une classification du risque de chute (OK, Faible, Très faible).

Salle de presse Apple (2021)

"Apple fait progresser la santé personnelle en introduisant le partage sécurisé et de nouvelles informations"

Annonce de la fonctionnalité Hiking Steadiness dans iOS 15, permettant la détection des risques de chute et des recommandations d'intervention pour les utilisateurs à risque.

Lune S, et al. (2023)

"Précision de l'application Apple Health pour mesurer la vitesse de marche : étude observationnelle"

Recherche formative JMIR2023;7:e44206

Étude de validation montrant que les mesures de vitesse de randonnée de l'application iPhone Health sont bien corrélées aux évaluations de niveau recherche (r = 0,86-0,91), ce qui soutient l'utilité clinique.

Documentation pour les développeurs Android

« Types de données et unités de données Health Connect »

Documentation officielle pour les types de données Health Connect, notamment StepsRecord, StepsCadenceRecord, SpeedRecord, DistanceRecord, HeartRateRecord, Vo2MaxRecord. API standard pour l'intégration des données de santé Android.

Documentation Google Fit

"Type de données de cadence du nombre de pas"

Documentation de l'API Google Fit pour les données de cadence des pas (pas par minute), permettant la surveillance de l'activité basée sur l'intensité sur les appareils Android.

Documentation Google Fit

"Lire le total des pas quotidiens"

Tutoriel pour accéder au nombre de pas quotidiens agrégés à partir de l'API Google Fit, y compris les données provenant de plusieurs sources (capteurs de téléphone, appareils portables).

Guide du développeur Android

"Présentation de Health Connect"

Présentation de la plateforme Health Connect, le référentiel unifié de données de santé de Google pour Android, permettant le partage de données entre applications avec le consentement de l'utilisateur.

Zandbergen PA, Barbeau SJ (2011)

« Précision de la position des données GPS assistées provenant de téléphones mobiles compatibles GPS haute sensibilité »

PLOS UN2011;6(7):e24727

Etude de validation de la précision du GPS des smartphones en milieu urbain. Erreur moyenne de 5 à 8 m dans les zones ouvertes, augmentant jusqu'à 10 à 20 m dans les canyons urbains. Établit une base de référence pour les attentes des consommateurs en matière de précision GPS.

Wu X et coll. (2025)

"Correspondance de cartes piétonnes au niveau des trottoirs à l'aide des données GNSS d'un smartphone"

Navigation par satellite2025;6:3

Nouvel algorithme de correspondance de cartes spécifique aux trottoirs pour la navigation piétonne, améliorant la précision dans les environnements urbains où la correspondance standard entre le réseau routier et le réseau routier échoue.

Jiang C et coll. (2020)

"Intégration précise et directe du GNSS/PDR à l'aide d'un filtre de Kalman étendu pour la navigation des piétons sur smartphone"

Implémentation technique de la fusion de capteurs GNSS/IMU à l'aide d'un filtre de Kalman étendu, permettant un positionnement continu en cas de perte du signal GPS (tunnels, transitions intérieures).

Zhang G, et coll. (2019)

"Algorithme de correspondance de cartes hybride basé sur un smartphone et un système OBD à faible coût dans les canyons urbains"

Télédétection2019;11(18):2174

Schéma de positionnement hybride combinant le GNSS avec des capteurs inertiels pour une précision améliorée dans les environnements urbains difficiles (immeubles de grande hauteur, couvert arboré).

Société thoracique américaine (2002)

« Déclaration ATS : lignes directrices pour le test de randonnée de six minutes »

Journal américain de médecine respiratoire et de soins intensifs2002;166 : 111-117

Protocole standardisé officiel pour le test de randonnée de 6 minutes (6MWT), évaluation clinique largement utilisée de la capacité d'exercice fonctionnel. Comprend des directives d'administration, des valeurs normatives et une interprétation.

Podsiadlo D, Richardson S (1991)

« Le « Up & Go » chronométré : un test de mobilité fonctionnelle de base pour les personnes âgées fragiles »

Journal de la Société américaine de gériatrie1991;39(2):142-148

Description originale du test Timed Up and Go (TUG), évaluation de référence de la mobilité fonctionnelle et du risque de chute chez les personnes âgées. Un temps > 14 secondes indique un risque de chute élevé.

Ainsworth BE, et coll. (2011)

"Recueil 2011 des activités physiques : une deuxième mise à jour des codes et des valeurs MET"

Médecine et science dans le sport et l'exercice2011;43(8):1575-1581

Liste de référence complète des valeurs MET pour plus de 800 activités. Valeurs spécifiques à la randonnée : 2,0 MET (très lent, <2 mph), 3,0 MET (modéré, 2,5-3 mph), 3,5 MET (rapide, 3,5 mph), 5,0 MET (très rapide, 4,5 mph).

Ainsworth BE, et coll. (2024)

« Le Recueil des activités physiques pour adultes 2024 : une mise à jour des codes d'activité et des valeurs MET »

Journal des sciences du sport et de la santé2024 (en ligne avant impression)

Mise à jour la plus récente du Compendium, intégrant de nouvelles activités et des valeurs MET révisées basées sur des recherches récentes. Référence indispensable pour les calculs de dépenses énergétiques.

Fukuchi RK, et al. (2019)

"Effets de la vitesse de randonnée sur la biomécanique de la démarche chez les participants en bonne santé : une revue systématique et une méta-analyse"

Examens systématiques2019;8:153

Méta-analyse complète des effets de la vitesse de randonnée sur les paramètres spatio-temporels, la cinématique et la cinétique. Des effets de taille modérée à importante démontrent que la vitesse modifie fondamentalement la mécanique de la marche.

Mirelman A, et al. (2022)

"Présent et futur de l'évaluation de la démarche dans la pratique clinique : vers l'application de nouvelles tendances et technologies"

Frontières de la technologie médicale2022;4:901331

Examen de la technologie portable et des applications de l'IA pour l'évaluation clinique de la marche, y compris les paramètres spatio-temporels, la cinématique et les échelles cliniques (UPDRS, SARA, Dynamic Gait Index).

MannRA, et al. (1986)

"Électromyographie comparative des membres inférieurs en jogging, course à pied et sprint"

Journal américain de médecine du sport1986;14(6):501-510

Étude EMG classique différenciant la randonnée de la mécanique de la course à pied. La randonnée a 62% de phase d'appui contre 31% en course à pied ; différents modèles d'activation musculaire démontrent une biomécanique fondamentalement différente.

Straczkiewicz M, et al. (2023)

« Une méthode de reconnaissance de randonnée « à taille unique » pour les smartphones, les montres intelligentes et les accéléromètres portables »

npj Médecine numérique2023;6:29

Algorithme universel de reconnaissance de randonnée atteignant une sensibilité de 0,92 à 0,97 sur différents types d'appareils et emplacements du corps. Validé avec 20 ensembles de données publiques, permettant un suivi cohérent des activités sur toutes les plateformes.

Porciuncula F, et al. (2024)

"Capteurs portables dans d'autres domaines médicaux avec un potentiel d'application pour la chirurgie traumatologique orthopédique"

Capteurs2024;24(11):3454

Examen des applications de capteurs portables pour mesurer la vitesse de randonnée réelle, le nombre de pas, les forces de réaction du sol et l'amplitude de mouvement à l'aide d'accéléromètres, de gyroscopes et de magnétomètres.

Ungvari Z, et al. (2023)

"Les bienfaits multiformes de la randonnée pour vieillir en bonne santé : des Zones Bleues aux mécanismes moléculaires"

GéroScience2023;45:3211-3239

Une étude complète montrant qu'une randonnée de 30 minutes/jour × 5 jours réduit le risque de maladie. Effets anti-âge sur la fonction circulatoire, cardiopulmonaire et immunitaire. Réduit le risque de maladies cardiovasculaires, de diabète et de déclin cognitif.

Karstoft K, et coll. (2024)

"Les bienfaits de l'entraînement de randonnée fractionné pour la santé"

Physiologie appliquée, nutrition et métabolisme2024;49(1):1-15

Bilan de l’Entraînement de Randonnée Intervalle (IWT) alternant randonnée rapide et lente. Améliore la forme physique, la force musculaire et le contrôle glycémique dans le diabète de type 2 mieux que la randonnée modérée continue.

Morris JN, Hardman AE (1997)

"Randonnée vers la santé"

Médecine du sport1997;23(5):306-332

Revue classique établissant que la randonnée à > 70 % de FC maximale développe la forme cardiovasculaire. Améliore le métabolisme des HDL et la dynamique insuline/glucose. Fondation de la randonnée comme intervention de santé.