Quality control and data reduction procedures for accelerometry-derived measures of physical activity.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article describes four key quality control and data reduction issues that researchers should consider when using accelerometry to measure physical activity: monitor reliability, spurious data, monitor wear time, and number of valid days required for analysis. DATA SOURCE AND METHODS: Exploratory analyses were conducted on an unweighted subsample (n=987) of the accelerometry data from the Canadian Health Measures Survey. Participants were asked to wear an accelerometer for 7 consecutive days. Calibration, reliability, biological plausibility and compliance issues were explored using descriptive statistics. RESULTS: Ongoing calibration is an effective method for identifying malfunctioning accelerometers. The percentage of files deemed viable for analysis depends on participant compliance, the allowable interruption period chosen and the minimum wear-time-per-day criterion. A 60-minute allowable interruption period and 10-hours-per-day wear time criteria resulted in 95% of the subsample having at least 1 valid day, and 84% having at least 4 valid days. INTERPRETATION: Before the derivation of physical activity outcomes, accelerometry data should undergo standardized quality control and data reduction procedures to prevent mis-representation of the results. Incomplete accelerometry data should be handled carefully, and strategies to improve compliance in the field are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,299 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».