Detection of High-Intensity Interval Training in Accelerometer Data
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval training (HIIT) may lead to superior cardiometabolic benefits compared to moderate-intensity continuous training (MICT) and inactive individuals may prefer HIIT over MICT. Adherence to HIIT in a free-living environment is now a much-needed area of investigation. Accelerometers provide an objective measure of physical activity, but the detection of HIIT in accelerometer data has not previously been evaluated. PURPOSE: To devise and test a HIIT detecting algorithm. METHODS: Eight participants with prediabetes (age = 43±10 years; BMI = 31±6) participated in a 10 day, supervised HIIT intervention and were then asked to maintain HIIT over one month of independent free-living exercise. Accelerometer data was collected for three days during the intervention and for seven consecutive days after one-month of independent exercise. An algorithm that relied on Freedson cut points and was based on the alternating pattern of high and low peaks characteristic of HIIT in accelerometer data was developed. When analyzing the data using Freedson cut points, many bouts of HIIT were missed, even on supervised training days. Specifically, the brief bursts of vigorous physical activity (VPA) were not being detected due to not meeting Freedson cut point in magnitude and/or duration. As a result, a second algorithm that did not rely on Freedson cut points was created that systematically cycles through possible cut points while detecting the high-low HIIT pattern. RESULTS: The two algorithms were run on participants’ one-month free-living accelerometry data. Using Freedson cut points, 19 bouts and a total of 128 minutes of HIIT were detected in the data. With the second algorithm, 22 bouts and 356 min were detected. Visual data inspection confirmed these results. A paired t-test for number of minutes detected per participant showed a significant difference between algorithms at p = 0.02. CONCLUSION: Algorithms for the automatic detection of HIIT in accelerometer data were developed. A limitation is in defining when a person is engaged in VPA. The present data suggests Freedson cut points used primarily to analyze continuous bouts of activity may not allow for the accurate detection of HIIT in a sample of inactive individuals with prediabetes. Supported by UBC internal research fund
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».