Validation of the Kenz Lifecorder EX and ActiGraph GT1M accelerometers for walking and running in adults
Notice bibliographique
Résumé
Accelerometer-based activity monitors are commonly used by researchers and clinicians to assess physical activity. Recently, the Kenz Lifecorder EX (KL) and ActiGraph GT1M (AG) accelerometers have been made commercially available, but there is limited research on the validity of these devices. Therefore, we sought to validate step count, activity energy expenditure (EE), and total EE output from the KL and AG during treadmill walking and running. Ten male and 10 female participants performed 10 min treadmill walking and running trials, at speeds of 54, 80, 107, 134, 161, and 188 m.min-1. Step counts were hand tallied by 2 observers, and indirect calorimetry was used to validate the accelerometers' estimates of EE. AG total EE was calculated using the Freedson equation. Analysis of variance (ANOVA) and Pearson's correlations were used to analyze the data. At the slowest walking speed, the AG and KL counted 64% +/- 15% and 92% +/- 6% of the observed steps, respectively. At all other treadmill speeds, both activity monitors undercounted, compared with observed steps, by < or =3%. The KL underestimated activity EE at faster running speeds (p < 0.01), overestimated total EE at some walking speeds, and underestimated total EE at some running speeds (p < 0.01). The Freedson equation inaccurately measured total EE at most walking and running speeds. The KL and the AG are moderately priced accelerometers that provide researchers and clinicians with accurate estimates of step counts and activity EE at most walking and running speeds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».