A comparison of indirect versus direct measures for assessing physical activity in the pediatric population: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate assessment of physical activity (PA) in children and adolescents is required to establish PA levels, monitor changes and inform public healthy policy. This study systematically reviews the literature to determine the extent of agreement between indirect (e.g., questionnaire) and direct (e.g., accelerometry) assessments of PA in pediatric populations (<or=19 years). METHODS: Literature was identified through searching electronic databases (e.g., MEDLINE, EMBASE), websites of relevant organizations and conference abstracts until April 2007. Studies were included if they collected indirect and direct measures of PA in pediatric populations and were reported in English. Quality of included studies was appraised using a modified Downs and Black tool. RESULTS: A total of 83 studies were included; 24 describing comparable data and 59 including a correlation analysis. The majority of correlations reported between indirect and direct measures were low-to-moderate (range: -0.56 to 0.89). Overall, 72% of the indirect measures overestimated the directly measured values. Combined gender, as well as male- and female-only data comparing indirect measures to accelerometery, heart rate monitoring or direct observation, all reported an overestimation by indirect method. A similar trend was observed in combined gender data comparing indirect measures with doubly labelled water; however, the opposite trend was observed in the male- and female-only data with a slight underestimation by indirect measure. CONCLUSIONS: Substantial discrepancies and moderate correlations between indirect methods and direct measures of assessing PA in pediatric populations are of concern, especially when trying to establish relationships with health outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».