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Enregistrement W2620122924 · doi:10.1249/01.mss.0000518198.80679.4b

Comparison Of Accelerometer And Pedometer Measured Physical Activity In Rural Elementary Schools

2017· article· en· W2620122924 sur OpenAlexaff
Patrick Abi Nader, Evan Hilberg, John M. Schuna, Katherine B. Gunter

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedometerAccelerometerPhysical activityLimits of agreementBland–Altman plotPhysical therapyMedicineMathematicsStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schools are an ideal setting for physical activity (PA) promotion efforts. Objective methods to monitor moderate-to-vigorous PA (MVPA) have emphasized accelerometers, which can be cost prohibitive. To monitor the success of promotion efforts, schools need access to low-cost, valid and reliable tools. Using pedometers to count accumulated steps above 120 steps/min has been suggested as an alternative MVPA measure. PURPOSE: To determine if using the 120 steps/min threshold with pedometers to measure children’s MVPA at school provides equivalent MVPA estimates compared to research-grade accelerometers. METHODS: Children (n = 316, 52.8% boys) from six rural elementary schools (grades 1, 3, and 5) had their PA monitored at school over 4 consecutive days. Two PA monitors were placed on an elastic belt and positioned over each child’s right hip. Pedometer data were downloaded daily and accelerometer data were processed using the Evenson cutpoints in 15 s epochs. MVPA estimates from the monitors were compared with: 1) t-tests, 2) Pearson correlations, and 3) Bland-Altman plots. RESULTS: Pedometers measured (M ± SD) 17.5 ± 6.4 min of MVPA during the school day, while accelerometers measured 24.0 ± 9.0 min of MVPA (p < 0.001; Table 1). The correlation between pedometer- and accelerometer-determined MVPA was 0.64. Correlations for boys and girls were 0.63 and 0.67, respectively. Grade-level correlations ranged from 0.54 to 0.66. Bland-Altman plots indicated the limits of agreement ranged from -7.4 to 23.5 min of MVPA. CONCLUSION: Although pedometer-determined MVPA was moderately correlated with accelerometer-determined MVPA, the two measures do not appear to be equivalent. Further research should explore the potential to correct this discrepancy between devices.Table 1: School-based MVPA MinutesSupported by the National Institute of Food and Agriculture, U.S. Department of Agriculture, grant award number 2011-68001-30020.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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