▷ App controles de alcoholemia | Actualizado octubre 2024

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Hemos llegado a confiar en los teléfonos inteligentes para casi todo, desde la gestión de la productividad hasta para llamar a un taxi. Aunque hay muchos enfoques para beber menos alcohol, en estos tiempos te estarás preguntando “¿hay una aplicación para eso?”. Sí: Resulta que hay varias aplicaciones para la sobriedad. Ya sea que esté buscando una nueva forma de monitorear su consumo de alcohol, una rehabilitación a gran escala desde su casa, o el acceso a una comunidad más grande, ahora hay una serie de excelentes opciones digitales. A continuación, seis aplicaciones que pueden ayudarle a reducir o dejar de beber (sin ningún orden en particular).
BACTrack te permite saber cuál es tu situación. Sólo tienes que soplar en el alcoholímetro digital con Bluetooth y esta aplicación que calcula el nivel de alcohol en sangre te dirá tu nivel exacto. Esto puede ayudarle a controlar la cantidad que está bebiendo y recordarle cuándo debe bajar el ritmo.
Tanto si quieres dejar de beber alcohol por completo como si sólo quieres reducirlo, saber cuánto tiempo ha pasado desde tu última bebida puede ser muy útil. Quit That! es una forma sencilla y directa de hacerlo. La aplicación te proporciona contadores detallados y actualizados para motivarte a seguir el camino. Incluso calcula cuánto dinero te ahorras cada día por no beber.

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Cuando abrí por primera vez, tuve que leer el manual para entender el cambio entre el modo de aplicación y el modo manual. No estoy seguro de por qué no es sólo un modo juntos. Además, la aplicación no parece estar optimizado para los nuevos iPhones. Tengo un iPhone 11 y cuando lo conecto a la aplicación hay una opción en la parte superior para “deslizar para probar a tus amigos”, pero está un poco escondida bajo la muesca superior y no funciona ningún deslizamiento. En general parece una aplicación limpia, sólo necesita algo de optimización y me encanta el dispositivo.
Es divertido usarlo en casa para ver exactamente cómo procesa mi cuerpo el alcohol. Me encanta devolver esos tragos dobles de whisky, y parece que siempre mantengo mi bebida por encima del resto en las fiestas también. Sin embargo, ahora que puedo ver dónde estoy en el mundo “real”… …probablemente debería empezar a admitir que estoy más ebrio de lo que realmente siento que estoy. Fui estúpido al confiar en mis sentimientos en el pasado (ahora todos esos viajes en coche que hice, etc… me llenan de remordimientos aunque no haya pasado nada). También esto es un MUST HAVE PARA FIESTA Y VIAJES DE NEGOCIOS. Es divertidísimo para usar con amigos y compañeros de trabajo y después de todas las risas tu grupo tiende a tomar mejores decisiones sin necesidad de estar pegado en el barro por la noche. El uso del alcoholímetro BACTrack ya debe haber salvado vidas. Soy un gran peso pesado cuando se trata de manejar muchas, MUCHAS bebidas, pero este alcoholímetro no miente, soy más humano que los demás o incluso creo que lo soy. Beban con responsabilidad amigos. ¡Salud!

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Los conjuntos de datos generados durante y/o analizados durante el presente estudio están disponibles a través del autor correspondiente previa solicitud razonable, pero pueden requerir acuerdos de intercambio de datos con la empresa privada (BACtrack, San Francisco, CA) que originalmente recogió las mediciones de su aplicación móvil.
El código ML se proporciona en github (https://github.com/kaschbacher/bac). Las visualizaciones de los patrones temporales y geográficos de los niveles de BrAC se generaron a través de Python (código abierto), R (código abierto), plotly (Montreal, Canadá), Highcharts (Vik i Sogn, Noruega) y MapBox API (San Francisco, CA). Para visualizar los grupos geográficos primarios de las observaciones de BrAC, se utilizó un análisis de K-means (Python, sklearn.cluster.KMeans). Los análisis estadísticos se realizaron utilizando Python (statsmodels.api y sklearn) para los modelos lineales generales o Redshift Postgres SQL para los descriptivos. Los cálculos de las distancias entre los puntos de geolocalización posteriores se realizaron en Redshift Postgres SQL. Se utilizaron AWS S3, Redshift Postgres SQL y Spectrum para construir la base de datos. Se pueden encontrar más detalles sobre las variables y los parámetros en las descripciones de los métodos, en la información complementaria y en la base de código de github a la que se hace referencia aquí.