Validity of the Apple iPhone®/iPod Touch® as an Accelerometer-Based Physical Activity Monitor: A Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The popularity of smartphones has led researchers to ask if they can replace traditional tools for assessing free-living physical activity. Our purpose was to establish proof-of-concept that a smartphone could record acceleration during physical activity, and those data could be modeled to predict activity type (walking or running), speed (km·h-1), and energy expenditure (METs). METHODS: An application to record and e-mail accelerations was developed for the Apple iPhone®/iPod Touch®. Twenty-five healthy adults performed treadmill walking (4.0 km·h-1 to 7.2 km·h-1) and running (8.1 km·h-1 to 11.3 km·h-1) wearing the device. Criterion energy expenditure measurements were collected via metabolic cart. RESULTS: Activity type was classified with 99% accuracy. Speed was predicted with a bias of 0.02 km·h-1 (SEE: 0.57 km·h-1) for walking, -0.03 km·h-1 (SEE: 1.02 km·h-1) for running. Energy expenditure was predicted with a bias of 0.35 METs (SEE: 0.75 METs) for walking, -0.43 METs (SEE: 1.24 METs) for running. CONCLUSION: Our results suggest that an iPhone/iPod Touch can predict aspects of locomotion with accuracy similar to other accelerometer-based tools. Future studies may leverage this and the additional features of smartphones to improve data collection and compliance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».