Assessing physical activity and sedentary behaviour in cardiac rehabilitation: Implications of using uniaxial versus vector magnitude accelerometer data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study compared the minutes/day of moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and sedentary time (ST) using the vertical axis (uniaxial) vs. vector magnitude (VM: triaxial) counts per minute data in cardiac rehabilitation (CR) patients. Methods: Accelerometry data was collected on 46 (14 women, mean age 62) CR patients. Patients wore an accelerometer for 9 days at the beginning (i.e., within the 1st three weeks), end, and 3-months after completing CR. For the current abstract, data is only available for baseline data collection. Results: Seperate paired sample t-tests were performed to examine whether there were differences in the minutes/day of MVPA and ST calculated using the uniaxial vs. VM data, respectively. Results showed there was a significant difference in both the minutes/day of MVPA [t(43) = -14.12, p = 0.00] and ST [t(43) = 10.46, p = 0.00] using uniaxial vs. VM data. Measurement of agreement between the minutes/day of (a) MVPA for the uniaxial vs. VM, and (b) ST for the uniaxial vs. VM, were exmained using Bland-Altman plots. Results showed that the uniaxial data underestimated participants' daily time in MVPA by 24 (+ 15) minutes and overestimated ST by 72 (+ 34) minutes compared to MVPA and ST calculated using VM data. Conclusion: Utilizing either uniaxial or VM data was found to significantly impact MVPA and sedentary behaviour outcome measures in CR patients. These findings highlight the impact different accelerometer data post-processing procedures can have on outcome measures in this population.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».