A Validation Study of the Web-Based Physical Activity Questionnaire Active-Q Against the GENEA Accelerometer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Valid physical activity assessment in epidemiological studies is essential to study associations with various health outcomes. OBJECTIVE: To validate the Web-based physical activity questionnaire Active-Q by comparing results of time spent at different physical activity levels with results from the GENEA accelerometer and to assess the reproducibility of Active-Q by comparing two admissions of the questionnaire. METHODS: A total of 148 men (aged 33 to 86 years) responded to Active-Q twice and wore the accelerometer during seven consecutive days on two occasions. Time spent on six different physical activity levels including sedentary, light (LPA), moderate (MPA), and vigorous (VPA) as well as additional combined categories of sedentary-to-light and moderate-to-vigorous (MVPA) physical activity was assessed. Validity of Active-Q was determined using Spearman correlation coefficients with 95% confidence intervals (CI) and the Bland-Altman method. Reproducibility was assessed using intraclass correlation coefficients (ICCs) comparing two admissions of the questionnaire. RESULTS: The validity correlation coefficients were statistically significant for time spent at all activity levels; sedentary (r=0.19, 95% CI: 0.04-0.34), LPA (r=0.15, 95% CI: 0.00-0.31), sedentary-to-light (r=0.35, 95% CI: 0.19-0.51), MPA (r=0.27, 95% CI: 0.12-0.42), VPA (r=0.54, 95% CI: 0.42-0.67), and MVPA (r=0.35, 95% CI: 0.21-0.48). The Bland-Altman plots showed a negative mean difference for time in LPA and positive mean differences for time spent in MPA, VPA and MVPA. The ICCs of test-retest reliability ranged between r=0.51-0.80 for the different activity levels in Active-Q. CONCLUSIONS: More moderate and vigorous activities and less light activities were reported in Active-Q compared to accelerometer measurements. Active-Q shows comparable validity and reproducibility to other physical activity questionnaires used today.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».