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Enregistrement W2612831016 · doi:10.1136/bmjsem-2017-000227

Comparison of two accelerometers for measuring physical activity and sedentary behaviour

2017· article· en· W2612831016 sur OpenAlexafffundabout
Ted Pfister, Charles E. Matthews, Qinggang Wang, Karen Kopciuk, Kerry S. Courneya, Christine M. Friedenreich

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryAlberta InnovatesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésAccelerometerPhysical activityComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A central aspect of physical activity and sedentary behaviour research is accurate exposure assessment in the context of disease outcomes. The primary objectives of this study were to evaluate the convergent validity and test-retest reliability of the ActiGraph GT3X+ and activPAL3 accelerometers. METHODS: Participants from the Breast Cancer and Exercise Trial in Alberta (n=266) wore both devices concurrently during waking hours for 7 days. Summary measures of time (hours/day) for physical activity and sedentary behaviour were compared between devices using Student's t-tests. Bland-Altman plots were used to assess or evaluate the mean differences and limits of agreement between monitors, and intraclass correlation coefficients (ICCs) were used to assess the test-retest reliability of two 7-day activity monitor administrations separated by 2 weeks (n=29). RESULTS: When comparing the ActiGraph Vector Magnitude (VM), which incorporates all three axes of movement (x, y, z), and the Vertical Axis (VT), which detects movement on the vertical or y-axis only, with the activPAL3, all measures of physical activity were statistically significantly different. The difference in measured time in sedentary behaviour was not statistically significant different when comparing the activPAL3 and ActiGraph (VT) estimates (p=0.47) but was statistically significant different for activPAL3 compared with ActiGraph (VM) (p<0.001). ICCs were high and consistent for each method across all behaviours, ranging from 0.87 to 0.93, with the exception of moderate activity and moderate-to-vigorous activity by the ActiGraph (VT) at 0.66 and 0.67, respectively. CONCLUSION: Despite small mean differences and comparable recordings by both devices at the group level, the precision of estimates between methods was low with wide limits of agreement, suggesting these devices may not be used interchangeably for measuring physical activity and sedentary behaviour using common data reduction methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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