Development And Validation Of A Smartphone As An Accelerometer-based Physical Activity Monitor
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) is a complex behaviour that plays an important role in human health. Numerous subjective and objective methods are utilized to assess free-living PA behaviours with varying success, but accelerometer-based PA monitors, which estimate the rate of energy expenditure due to PA (PAEE) in kcal per minute or metabolic equivalents (METS), have become a tool of choice in these studies. The latest generation of smartphones possess triaxial accelerometers, and are now receiving attention as possible PA monitors. The many features of smartphones may allow researchers to collect objective PAEE data more easily and for longer periods of time, while decreasing participant burden. PURPOSE: To determine whether or not a smartphone could be used as an accelerometer-based PA monitor for walking and running. METHODS: A software application was developed for the smartphone, which enabled the device to collect acceleration data and email these data to the researcher. Twenty-five healthy adults (11 males, 14 females) walked and ran at various speeds (2.5-7.0mph) on a treadmill while acceleration data and criterion measurements of PAEE (METS) were collected. Using panel regressions, a model was developed that transformed variables calculated from the acceleration data into estimates of activity type (walking or running), speed (mph), and PAEE (METS). The variables included standard deviation (vertical), root mean square (medio-lateral), and vector counts per minute. Accuracy was assessed through comparison with known types, speeds, and criterion measurements of PAEE. RESULTS: The model accuracy in identifying activity type was 99.0%. Estimated walking speed had a mean error of 0.011mph (SDERROR = 0.353mph), and running speed had a mean error of -0.017mph (SDERROR = 0.639mph). Estimated PAEE of walking had a mean error of 0.339METS (SDERROR = 0.663METS), and running had a mean error of -0.434METS (SDERROR = 1.16METS). CONCLUSION: The results of this study indicate that a smartphone can be used as an accelerometer-based PA monitor for treadmill walking and running in healthy adults, providing estimates of PAEE with accuracies similar to those published for other devices. Further development of this technology may improve the research tools used in studies of free-living PA behaviours.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».