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Enregistrement W2029240804 · doi:10.1139/h11-016

Test–retest reliability of a portable monitor to assess energy expenditure

2011· article· en· W2029240804 sur OpenAlexafffundvenue
Anne‐Sophie Brazeau, Antony D. Karelis, Diane Mignault, Marie-Josée Lacroix, Denis Prud’homme, Rémi Rabasa‐Lhoret

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalMontreal Clinical Research InstituteHEC Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnergy expenditureIntraclass correlationReliability (semiconductor)Physical activityActivity monitorMedicinePhysical therapyMetabolic equivalentPsychologyInternal medicinePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of the SenseWear Armband (SWA) to estimate energy expenditure (EE) in adults is established. However, except for resting metabolic rate, the test-retest reliability of the SWA for the estimation of EE in adults is unknown. To explore reliability, 34 healthy adults (50% women; age, 26.7 ± 6.1 years; body mass index, 23.6 ± 3.3 kg·m(-2)) completed a 2-day study protocol. During 13 h of direct supervision, subjects completed, each day, 60 min of lying awake rest, 30 min of structured sedentary activity, 45 min of walking circuit, and 45 min of ergocycling at 50% of their peak oxygen uptake. For the remaining 10 h, subjects remained seated. The SWA showed significant intraclass correlations between the 2 days of testing for the overall 13 h of direct supervision (r = 0.97; p < 0.001), the lying awake rest (r = 0.98; p < 0.001), the structured sedentary activity (r = 0.62; p < 0.05), the walking circuit (r = 0.95; p < 0.001), and the standardized physical activity (r = 0.85; p < 0.001). The results of this study indicate that the SWA is a reliable tool to estimate EE during multiple activities. These data provide additional evidence of the usefulness of the SWA in monitoring EE in healthy adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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