Bibliografia de Análise da Caminhada

Inoue K, et al. (2023)

"Association of Daily Step Patterns With Mortality in US Adults"

JAMA Network Open 2023;6(3):e235174

Estudo de 4.840 adultos norte-americanos mostrando que 8.000-9.000 passos/dia em adultos mais velhos reduz a mortalidade. Os benefícios estabilizam além desta faixa, sugerindo retornos decrescentes em contagens de passos mais elevadas.

Lee I-M, et al. (2019)

"Association of Step Volume and Intensity With All-Cause Mortality in Older Women"

JAMA Internal Medicine 2019;179(8):1105-1112

Estudo de 16.741 mulheres mais velhas (idade média 72 anos) mostrando redução da mortalidade com ≥4.400 passos/dia, com benefícios a estabilizar em torno de 7.500 passos/dia. Estabeleceu evidência de que "mais nem sempre é melhor".

Ding D, et al. (2025)

"Steps per day and all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis"

The Lancet Public Health 2025 (online ahead of print)

Meta-análise abrangente fornecendo relação dose-resposta entre passos diários e resultados de saúde em populações diversas.

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

"Association of Daily Step Count and Intensity With Incident Morbidity and Mortality Among Adults"

JAMA Internal Medicine 2022;182(11):1139-1148

Estudo de 78.500 adultos do Reino Unido introduzindo a métrica cadência Peak-30. Descobriu que tanto os passos totais COMO a cadência peak-30 estão independentemente associados a redução da morbilidade e mortalidade. A cadência peak-30 pode ser mais importante que os passos totais para os resultados de saúde.

Master H, et al. (2022)

"Association of step counts over time with the risk of chronic disease in the All of Us Research Program"

Nature Medicine 2022;28:2301–2308

Estudo em larga escala mostrando que contagens de passos sustentadas ao longo do tempo reduzem o risco de doenças crónicas incluindo diabetes, obesidade, apneia do sono, DRGE e depressão.

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

"Association of Daily Step Count and Intensity With Incident Dementia in 78,430 Adults Living in the UK"

JAMA Neurology 2022;79(10):1059-1063

Os passos diários e a intensidade dos passos estão ambos associados a redução do risco de demência. Dose ótima em torno de 9.800 passos/dia, com benefícios adicionais de maior cadência (caminhada vigorosa).

Tudor-Locke C, et al. (2019) — CADENCE-Adults Study

"Walking cadence (steps/min) and intensity in 21-40 year olds: CADENCE-adults"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2019;16:8

Estudo de referência estabelecendo 100 passos/min como limiar para intensidade moderada (3 METs) com 86% de sensibilidade e 89,6% de especificidade em 76 participantes com idades entre 21-40 anos. Esta descoberta constitui a base para a monitorização da intensidade baseada na cadência na caminhada.

Tudor-Locke C, et al. (2020)

"Walking cadence (steps/min) and intensity in 41 to 60-year-old adults: the CADENCE-adults study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2020;17:137

Confirmou o limiar de 100 ppm para intensidade moderada em adultos de meia-idade (41-60 anos). Estabeleceu 130 ppm como limiar para intensidade vigorosa (6 METs).

Aguiar EJ, et al. (2021)

"Cadence (steps/min) and relative intensity in 21 to 60-year-olds: the CADENCE-adults study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2021;18:27

Meta-análise confirmando que os limiares de cadência permanecem estáveis entre as idades de 21-85 anos, apoiando a aplicabilidade universal da monitorização da intensidade baseada na cadência.

Moore CC, et al. (2021)

"Development of a Cadence-based Metabolic Equation for Walking"

Medicine & Science in Sports & Exercise 2021;53(1):165-173

Desenvolveu equação simples: METs = 0,0219 × cadência + 0,72. Este modelo mostrou precisão 23-35% superior à equação ACSM padrão, com precisão de ~0,5 METs a velocidades normais de caminhada.

Tudor-Locke C, et al. (2022)

"Cadence (steps/min) and intensity during ambulation in 6–20 year olds: the CADENCE-kids study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2022;19:1

Revisão de evidência para investigação de cadência-intensidade através de grupos etários, fornecendo estrutura abrangente para interpretação.

American Heart Association (AHA)

"Target Heart Rates Chart"

Referência padrão para treino em zonas de frequência cardíaca. Intensidade moderada = 50-70% FC máx; vigorosa = 70-85% FC máx.

Studenski S, et al. (2011)

"Gait Speed and Survival in Older Adults"

JAMA 2011;305(1):50-58

Estudo de referência de 34.485 adultos mais velhos estabelecendo a velocidade da marcha como preditor de sobrevivência. Velocidades <0,8 m/s associadas a maior mortalidade; velocidades >1,0 m/s indicam boa saúde funcional. A velocidade da marcha é agora considerada um "sinal vital" de saúde em adultos mais velhos.

Pamoukdjian F, et al. (2022)

"Gait speed and falls in older adults: A systematic review and meta-analysis"

BMC Geriatrics 2022;22:394

Revisão sistemática estabelecendo forte relação entre velocidade de marcha mais lenta e aumento do risco de quedas em adultos mais velhos que vivem na comunidade.

Verghese J, et al. (2023)

"Annual decline in gait speed and falls in older adults"

BMC Geriatrics 2023;23:290

Alterações anuais na velocidade da marcha predizem o risco de quedas. Monitorizar as alterações anuais da velocidade da marcha permite intervenção precoce para prevenir quedas.

Hausdorff JM, et al. (2005)

"Gait variability and fall risk in community-living older adults: a 1-year prospective study"

Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 2005;2:19

Aumento da variabilidade da marcha (coeficiente de variação no tempo de passada) prediz risco de quedas. CV >3-4% na caminhada normal indica risco aumentado.

Hausdorff JM (2009)

"Gait dynamics in Parkinson's disease: common and distinct behavior among stride length, gait variability, and fractal-like scaling"

Chaos 2009;19(2):026113

Análise fractal de padrões de marcha na doença de Parkinson mostrando dinâmica de passada alterada e perda de complexidade em condições neurológicas.

Moe-Nilssen R, Helbostad JL (2004)

"Estimation of gait cycle characteristics by trunk accelerometry"

Journal of Biomechanics 2004;37(1):121-126

Estabeleceu a fiabilidade de acelerómetros montados no tronco para análise da marcha, formando a base para avaliação da marcha através de smartphone e smartwatch.

Phinyomark A, et al. (2020)

"Fractal analysis of human gait variability via stride interval time series"

Frontiers in Physiology 2020;11:333

Revisão de métodos de análise fractal (DFA alpha) para quantificação de correlações de longo alcance em padrões de marcha, útil para detetar condições neurológicas.

Ralston HJ (1958)

"Energy-speed relation and optimal speed during level walking"

Internationale Zeitschrift für angewandte Physiologie 1958;17:277-283

Estudo clássico estabelecendo curva em forma de U da economia da caminhada. A velocidade de caminhada ótima (custo energético mínimo) ocorre a aproximadamente 1,25 m/s (4,5 km/h) em terreno plano.

Zarrugh MY, et al. (2000)

"Preferred Speed and Cost of Transport: The Effect of Incline"

Journal of Experimental Biology 2000;203:2195-2200

O custo de transporte aumenta substancialmente com o gradiente. Gradiente de +5% aumenta significativamente o custo metabólico; gradientes em descida (-5 a -10%) aumentam o custo de travagem excêntrica.

Lim HT, et al. (2018)

"A simple model to estimate metabolic cost of human walking across slopes and surfaces"

Scientific Reports 2018;8:5279

Modelo mecânico do custo energético da caminhada incorporando gradiente e tipo de terreno, permitindo previsão da exigência metabólica através de condições variadas.

Steudel-Numbers K, Tilkens MJ (2022)

"The effect of lower limb length on the energetic cost of locomotion: implications for fossil hominins"

eLife 2022;11:e81939

Análise de compromissos energia/tempo em estratégias de ritmo humano através de diferentes velocidades de caminhada e gradientes.

Apple Inc. (2021)

"Using Apple Watch to Estimate Cardio Fitness with VO₂ max"

Documento técnico descrevendo a metodologia do Apple Watch para estimar o VO₂max durante caminhadas, corridas e caminhadas ao ar livre. Utiliza dados de frequência cardíaca, velocidade GPS e acelerómetro com algoritmos validados.

Apple Developer Documentation

"HKQuantityTypeIdentifier.vo2Max"

Documentação oficial da API HealthKit para acesso a dados de VO₂max. Unidades: mL/(kg·min). Apple Watch Series 3+ estima o VO₂max durante atividades cardiovasculares ao ar livre.

Apple Support

"About Cardio Fitness on Apple Watch"

Documentação orientada ao utilizador explicando os níveis de aptidão cardiovascular, como são medidos e como melhorá-los. Inclui faixas normativas específicas por idade e sexo.

Apple Developer Documentation

"HKCategoryTypeIdentifier.lowCardioFitnessEvent"

API para deteção de eventos de baixa aptidão cardiovascular, permitindo intervenções proativas de saúde quando o VO₂max cai abaixo dos limiares específicos por idade/sexo.

Apple Inc. (2022)

"Measuring Walking Quality Through iPhone Mobility Metrics"

Documento técnico detalhando a validação de métricas de caminhada baseadas no iPhone: velocidade da caminhada, comprimento do passo, percentagem de duplo apoio, assimetria da caminhada. iPhone 8+ com iOS 14+ pode recolher passivamente estas métricas quando transportado no bolso/mala.

Apple WWDC 2021

"Explore advanced features of HealthKit — Walking Steadiness"

Sessão técnica introduzindo a métrica Walking Steadiness: medida composta de equilíbrio, estabilidade e coordenação derivada de parâmetros de marcha. Fornece classificação de risco de quedas (OK, Baixo, Muito Baixo).

Apple Newsroom (2021)

"Apple advances personal health by introducing secure sharing and new insights"

Anúncio da funcionalidade Walking Steadiness no iOS 15, permitindo deteção de risco de quedas e recomendações de intervenção para utilizadores em risco.

Moon S, et al. (2023)

"Accuracy of the Apple Health app for measuring gait speed: Observational study"

JMIR Formative Research 2023;7:e44206

Estudo de validação mostrando que as medições de velocidade de caminhada da aplicação Health do iPhone se correlacionam bem com avaliações de grau de investigação (r=0,86-0,91), apoiando a utilidade clínica.

Android Developer Documentation

"Health Connect data types and data units"

Documentação oficial para tipos de dados do Health Connect incluindo StepsRecord, StepsCadenceRecord, SpeedRecord, DistanceRecord, HeartRateRecord, Vo2MaxRecord. API padrão para integração de dados de saúde Android.

Google Fit Documentation

"Step count cadence data type"

Documentação da API do Google Fit para dados de cadência de passos (passos por minuto), permitindo monitorização de atividade baseada em intensidade em dispositivos Android.

Google Fit Documentation

"Read daily step total"

Tutorial para aceder a contagens de passos diários agregadas da API do Google Fit, incluindo dados de múltiplas fontes (sensores de telefone, dispositivos vestíveis).

Android Developer Guide

"Health Connect overview"

Visão geral da plataforma Health Connect, repositório unificado de dados de saúde do Google para Android, permitindo partilha de dados entre aplicações com consentimento do utilizador.

Zandbergen PA, Barbeau SJ (2011)

"Positional Accuracy of Assisted GPS Data from High-Sensitivity GPS-enabled Mobile Phones"

PLOS ONE 2011;6(7):e24727

Estudo de validação da precisão GPS de smartphone em ambientes urbanos. Erro médio de 5-8m em áreas abertas, aumentando para 10-20m em canhões urbanos. Estabelece linha de base para expectativas de precisão GPS de consumidor.

Wu X, et al. (2025)

"Sidewalk-level pedestrian map matching using smartphone GNSS data"

Satellite Navigation 2025;6:3

Novo algoritmo de map matching específico para passeios pedonais, melhorando a precisão em ambientes urbanos onde o matching de rede rodoviária padrão falha.

Jiang C, et al. (2020)

"Accurate and Direct GNSS/PDR Integration Using Extended Kalman Filter for Pedestrian Smartphone Navigation"

Implementação técnica de fusão de sensores GNSS/IMU usando Filtro de Kalman Estendido, permitindo posicionamento contínuo quando o sinal GPS é perdido (túneis, transições interiores).

Zhang G, et al. (2019)

"Hybrid Map Matching Algorithm Based on Smartphone and Low-Cost OBD in Urban Canyons"

Remote Sensing 2019;11(18):2174

Esquema de posicionamento híbrido combinando GNSS com sensores inerciais para melhor precisão em ambientes urbanos desafiantes (edifícios altos, cobertura de árvores).

American Thoracic Society (2002)

"ATS Statement: Guidelines for the Six-Minute Walk Test"

American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 2002;166:111-117

Protocolo oficial padronizado para o Teste de Caminhada de 6 Minutos (6MWT), avaliação clínica amplamente utilizada da capacidade de exercício funcional. Inclui diretrizes de administração, valores normativos e interpretação.

Podsiadlo D, Richardson S (1991)

"The Timed 'Up & Go': A Test of Basic Functional Mobility for Frail Elderly Persons"

Journal of the American Geriatrics Society 1991;39(2):142-148

Descrição original do teste Timed Up and Go (TUG), avaliação padrão-ouro da mobilidade funcional e risco de quedas em adultos mais velhos. Tempo >14 segundos indica risco elevado de quedas.

Ainsworth BE, et al. (2011)

"2011 Compendium of Physical Activities: A Second Update of Codes and MET Values"

Medicine & Science in Sports & Exercise 2011;43(8):1575-1581

Referência abrangente listando valores de MET para mais de 800 atividades. Valores específicos para caminhada: 2,0 METs (muito lento, <3,2 km/h), 3,0 METs (moderado, 4,0-4,8 km/h), 3,5 METs (vigoroso, 5,6 km/h), 5,0 METs (muito vigoroso, 7,2 km/h).

Ainsworth BE, et al. (2024)

"The 2024 Adult Compendium of Physical Activities: An Update of Activity Codes and MET Values"

Journal of Sport and Health Science 2024 (online ahead of print)

Atualização mais recente do Compêndio, incorporando novas atividades e valores de MET revistos com base em investigação recente. Referência essencial para cálculos de gasto energético.

Fukuchi RK, et al. (2019)

"Effects of walking speed on gait biomechanics in healthy participants: a systematic review and meta-analysis"

Systematic Reviews 2019;8:153

Meta-análise abrangente dos efeitos da velocidade de caminhada em parâmetros espaço-temporais, cinemática e cinética. Tamanhos de efeito moderados a grandes demonstram que a velocidade altera fundamentalmente a mecânica da marcha.

Mirelman A, et al. (2022)

"Present and future of gait assessment in clinical practice: Towards the application of novel trends and technologies"

Frontiers in Medical Technology 2022;4:901331

Revisão de tecnologia vestível e aplicações de IA para avaliação clínica da marcha, incluindo parâmetros espaço-temporais, cinemática e escalas clínicas (UPDRS, SARA, Dynamic Gait Index).

Mann RA, et al. (1986)

"Comparative electromyography of the lower extremity in jogging, running, and sprinting"

American Journal of Sports Medicine 1986;14(6):501-510

Estudo EMG clássico diferenciando mecânica de caminhada de corrida. A caminhada tem 62% de fase de apoio vs 31% na corrida; diferentes padrões de ativação muscular demonstram biomecânica fundamentalmente diferente.

Straczkiewicz M, et al. (2023)

"A 'one-size-fits-most' walking recognition method for smartphones, smartwatches, and wearable accelerometers"

npj Digital Medicine 2023;6:29

Algoritmo universal de reconhecimento de caminhada alcançando 0,92-0,97 de sensibilidade através de diferentes tipos de dispositivos e localizações corporais. Validado com 20 conjuntos de dados públicos, permitindo acompanhamento consistente de atividade através de plataformas.

Porciuncula F, et al. (2024)

"Wearable Sensors in Other Medical Domains with Application Potential for Orthopedic Trauma Surgery"

Sensors 2024;24(11):3454

Revisão de aplicações de sensores vestíveis para medir velocidade de caminhada em mundo real, contagens de passos, forças de reação do solo e amplitude de movimento usando acelerómetros, giroscópios e magnetómetros.

Ungvari Z, et al. (2023)

"The multifaceted benefits of walking for healthy aging: from Blue Zones to molecular mechanisms"

GeroScience 2023;45:3211–3239

Revisão abrangente mostrando que 30 min/dia de caminhada × 5 dias reduz o risco de doença. Efeitos anti-envelhecimento na função circulatória, cardiopulmonar e imunitária. Reduz o risco de doença cardiovascular, diabetes e declínio cognitivo.

Karstoft K, et al. (2024)

"The health benefits of Interval Walking Training"

Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism 2024;49(1):1-15

Revisão do Treino de Caminhada Intervalado (IWT) alternando caminhada rápida e lenta. Melhora a aptidão física, força muscular e controlo glicémico em diabetes tipo 2 melhor do que caminhada moderada contínua.

Morris JN, Hardman AE (1997)

"Walking to health"

Sports Medicine 1997;23(5):306-332

Revisão clássica estabelecendo que caminhar a >70% FC máx desenvolve aptidão cardiovascular. Melhora o metabolismo do HDL e a dinâmica de insulina/glucose. Base da caminhada como intervenção de saúde.