Process and Treatment of Pedometer Data Collection for Youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pedometry methods for collecting data in young populations are advancing, but it is unclear how many days of data are enough for population monitoring. METHODS: Using random-digit dialing, 11,669 5- to 19-yr-olds were recruited into the Canadian Physical Activity Levels among Youth study and mailed a data collection package. Pedometers were worn for 7 d, and steps counts were logged daily. Reactivity was assessed by examining estimates from the pattern of pedometer data across days (arranged from first day of collection to last) using a repeated-measures ANOVA. Intraclass correlations (ICC) were computed for the first day and consecutive additional days (compared with the criterion estimate based on the whole week) to determine the minimal number of days required to achieve a reliability ICC of 0.70, 0.80, and 0.90. RESULTS: Most children (990%) wore the pedometer for 7 d. Mean steps per day differed across consecutive days (F = 52.7, P = 0.000); however, no difference occurred between the first and the second day of monitoring. Furthermore, no difference was observed between the first and either the third or the fourth day when monitoring commenced on a Monday or a Tuesday. Therefore, there was no clear evidence of reactivity. The first day provided a good representation of steps per day relative to the whole week in terms of both reliability (ICC = 0.79) and validity (relative absolute percent error [APE] =2.5%), and these improved with additional days (2 d, ICC > 0.85; > or = 3 d, ICC > 0.90; and > or = 3 d, APE < 1%). CONCLUSIONS: The Canadian Physical Activity Levels among Youth demonstrates the feasibility of national surveillance of physical activity using pedometers.Two days are sufficient to determine steps per day, and a single day appears defensible in terms of population monitoring if minimal standards for reliability are acceptable.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».