The Sedentary Time and Activity Reporting Questionnaire (STAR-Q): Reliability and Validity Against Doubly Labeled Water and 7-Day Activity Diaries
Notice bibliographique
Résumé
We determined measurement properties of the Sedentary Time and Activity Reporting Questionnaire (STAR-Q), which was designed to estimate past-month activity energy expenditure (AEE). STAR-Q validity and reliability were assessed in 102 adults in Alberta, Canada (2009-2011), who completed 14-day doubly labeled water (DLW) protocols, 7-day activity diaries on day 15, and the STAR-Q on day 14 and again at 3 and 6 months. Three-month reliability was substantial for total energy expenditure (TEE) and AEE (intraclass correlation coefficients of 0.84 and 0.73, respectively), while 6-month reliability was moderate. STAR-Q-derived TEE and AEE were moderately correlated with DLW estimates (Spearman's ρs of 0.53 and 0.40, respectively; P < 0.001), and on average, the STAR-Q overestimated TEE and AEE (median differences were 367 kcal/day and 293 kcal/day, respectively). Body mass index-, age-, sex-, and season-adjusted concordance correlation coefficients (CCCs) were 0.24 (95% confidence interval (CI): 0.07, 0.36) and 0.21 (95% CI: 0.11, 0.32) for STAR-Q-derived versus DLW-derived TEE and AEE, respectively. Agreement between the diaries and STAR-Q (metabolic equivalent-hours/day) was strongest for occupational sedentary time (adjusted CCC = 0.76, 95% CI: 0.64, 0.85) and overall strenuous activity (adjusted CCC = 0.64, 95% CI: 0.49, 0.76). The STAR-Q demonstrated substantial validity for estimating occupational sedentary time and strenuous activity and fair validity for ranking individuals by AEE.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».