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Enregistrement W2526813503 · doi:10.1139/apnm-2016-0303

Accelerometer thresholds: Accounting for body mass reduces discrepancies between measures of physical activity for individuals with overweight and obesity

2016· article· en· W2526813503 sur OpenAlexaffvenue
Lilian Raiber, Rebecca Christensen, Veronica Jamnik, Jennifer L. Kuk

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightAccelerometerBody mass indexObesityMedicinePhysical activityEnergy expenditureNormal weightPhysical therapyDemographyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore whether accelerometer thresholds that are adjusted to account for differences in body mass influence discrepancies between self-report and accelerometer-measured physical activity (PA) volume for individuals with overweight and obesity. We analyzed 6164 adults from the National Health and Nutrition Examination Survey between 2003-2006. Established accelerometer thresholds were adjusted to account for differences in body mass to produce a similar energy expenditure (EE) rate as individuals with normal weight. Moderate-, vigorous-, and moderate- to vigorous-intensity PA (MVPA) durations were measured using established and adjusted accelerometer thresholds and compared with self-report. Durations of self-report were longer than accelerometer-measured MVPA using established thresholds (normal weight: 57.8 ± 2.4 vs 9.0 ± 0.5 min/day, overweight: 56.1 ± 2.7 vs 7.4 ± 0.5 min/day, and obesity: 46.5 ± 2.2 vs 3.7 ± 0.3 min/day). Durations of subjective and objective PA were negatively associated with body mass index (BMI) (P < 0.05). Using adjusted thresholds increased MVPA durations, and reduced discrepancies between accelerometer and self-report measures for overweight and obese groups by 6.0 ± 0.3 min/day and 17.7 ± 0.8 min/day, respectively (P < 0.05). Using accelerometer thresholds that represent equal EE rates across BMI categories reduced the discrepancies between durations of subjective and objective PA for overweight and obese groups. However, accelerometer-measured PA generally remained shorter than durations of self-report within all BMI categories. Further research may be necessary to improve analytical approaches when using objective measures of PA for individuals with overweight or obesity.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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