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Enregistrement W2765080021 · doi:10.2196/mhealth.8233

Fitbit Charge HR Wireless Heart Rate Monitor: Validation Study Conducted Under Free-Living Conditions

2017· article· en· W2765080021 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational University of Singapore
Mots-clésHeart rateActivity trackerIntraclass correlationHeart rate monitorMedicinePhysical therapyPhysical activityStatisticsBlood pressureInternal medicineMathematicsReproducibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many modern smart watches and activity trackers feature an optical sensor that estimates the wearer's heart rate. Recent studies have evaluated the performance of these consumer devices in the laboratory. OBJECTIVE: The objective of our study was to examine the accuracy and sensitivity of a common wrist-worn tracker device in measuring heart rates and detecting 1-min bouts of moderate to vigorous physical activity (MVPA) under free-living conditions. METHODS: Ten healthy volunteers were recruited from a large university in Singapore to participate in a limited field test, followed by a month of continuous data collection. During the field test, each participant would wear one Fitbit Charge HR activity tracker and one Polar H6 heart rate monitor. Fitbit measures were accessed at 1-min intervals, while Polar readings were available for 10-s intervals. We derived intraclass correlation coefficients (ICCs) for individual participants comparing heart rate estimates. We applied Centers for Disease Control and Prevention heart rate zone cut-offs to ascertain the sensitivity and specificity of Fitbit in identifying 1-min epochs falling into MVPA heart rate zone. RESULTS: We collected paired heart rate data for 2509 1-min epochs in 10 individuals under free-living conditions of 3 to 6 hours. The overall ICC comparing 1-min Fitbit measures with average 10-s Polar H6 measures for the same epoch was .83 (95% CI .63-.91). On average, the Fitbit tracker underestimated heart rate measures by -5.96 bpm (standard error, SE=0.18). At the low intensity heart rate zone, the underestimate was smaller at -4.22 bpm (SE=0.15). This underestimate grew to -16.2 bpm (SE=0.74) in the MVPA heart rate zone. Fitbit devices detected 52.9% (192/363) of MVPA heart rate zone epochs correctly. Positive and negative predictive values were 86.1% (192/223) and 92.52% (2115/2286), respectively. During subsequent 1 month of continuous data collection (270 person-days), only 3.9% of 1-min epochs could be categorized as MVPA according to heart rate zones. This measure was affected by decreasing wear time and adherence over the period of follow-up. CONCLUSIONS: Under free-living conditions, Fitbit trackers are affected by significant systematic errors. Improvements in tracker accuracy and sensitivity when measuring MVPA are required before they can be considered for use in the context of exercise prescription to promote better health.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,295 · 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