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Enregistrement W2113224847 · doi:10.1186/s12966-015-0172-x

Improving wear time compliance with a 24-hour waist-worn accelerometer protocol in the International Study of Childhood Obesity, Lifestyle and the Environment (ISCOLE)

2015· article· en· W2113224847 sur OpenAlexaff
Catrine Tudor‐Locke, Tiago V. Barreira, John M. Schuna, Emily F. Mire, Jean‐Philippe Chaput, Mikael Fogelholm, Gang Hu, Rebecca Kuriyan, Anura V. Kurpad, Estelle V. Lambert, Carol Maher, José Maia, Victor Keihan Rodrigues Matsudo, Tim Olds, Vincent Onywera, Olga L. Sarmiento, Martyn Standage, Mark S. Tremblay, Pei Zhao, Timothy S. Church, Peter T. Katzmarzyk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesUniversity of South AustraliaWake Forest University
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyWaistMedicineObesityChildhood obesityClinical nutritionAccelerometerPhysical therapyGerontologyDemographyEnvironmental healthPopulationInternal medicineOverweightComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We compared 24-hour waist-worn accelerometer wear time characteristics of 9-11 year old children in the International Study of Childhood Obesity, Lifestyle and the Environment (ISCOLE) to similarly aged U.S. children providing waking-hours waist-worn accelerometer data in the 2003-2006 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). METHODS: Valid cases were defined as having ≥4 days with ≥10 hours of waking wear time in a 24-hour period, including one weekend day. Previously published algorithms for extracting total sleep episode time from 24-hour accelerometer data and for identifying wear time (in both the 24-hour and waking-hours protocols) were applied. The number of valid days obtained and a ratio (percent) of valid cases to the number of participants originally wearing an accelerometer were computed for both ISCOLE and NHANES. Given the two surveys' discrepant sampling designs, wear time (minutes/day, hours/day) from U.S. ISCOLE was compared to NHANES using a meta-analytic approach. Wear time for the 11 additional countries participating in ISCOLE were graphically compared with NHANES. RESULTS: 491 U.S. ISCOLE children (9.92±0.03 years of age [M±SE]) and 586 NHANES children (10.43 ± 0.04 years of age) were deemed valid cases. The ratio of valid cases to the number of participants originally wearing an accelerometer was 76.7% in U.S. ISCOLE and 62.6% in NHANES. Wear time averaged 1357.0 ± 4.2 minutes per 24-hour day in ISCOLE. Waking wear time was 884.4 ± 2.2 minutes/day for U.S. ISCOLE children and 822.6 ± 4.3 minutes/day in NHANES children (difference = 61.8 minutes/day, p < 0.001). Wear time characteristics were consistently higher in all ISCOLE study sites compared to the NHANES protocol. CONCLUSIONS: A 24-hour waist-worn accelerometry protocol implemented in U.S. children produced 22.6 out of 24 hours of possible wear time, and 61.8 more minutes/day of waking wear time than a similarly implemented and processed waking wear time waist-worn accelerometry protocol. Consistent results were obtained internationally. The 24-hour protocol may produce an important increase in wear time compliance that also provides an opportunity to study the total sleep episode time separate and distinct from physical activity and sedentary time detected during waking-hours. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01722500 .

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)0,131
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1310,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations212
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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