Capturing Ultraviolet Radiation Exposure and Physical Activity: Feasibility Study and Comparison Between Self-Reports, Mobile Apps, Dosimeters, and Accelerometers
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin cancer is the most prevalent cancer in Australia. Skin cancer prevention programs aim to reduce sun exposure and increase sun protection behaviors. Effectiveness is usually assessed through self-report. OBJECTIVE: It was the aim of this study to test the acceptance and validity of a newly developed ultraviolet radiation (UVR) exposure app, designed to reduce the data collection burden to research participants. Physical activity data was collected because a strong focus on sun avoidance may result in unhealthy reductions in physical activity. This paper provides lessons learned from collecting data from participants using paper diaries, a mobile app, dosimeters, and accelerometers for measuring end-points of UVR exposure and physical activity. METHODS: Two participant groups were recruited through social and traditional media campaigns 1) Group A-UVR Diaries and 2) Group B-Physical Activity. In Group A, nineteen participants wore an UVR dosimeter wristwatch (University of Canterbury, New Zealand) when outside for 7 days. They also recorded their sun exposure and physical activity levels using both 1) the UVR diary app and 2) a paper UVR diary. In Group B, 55 participants wore an accelerometer (Actigraph, Pensacola, FL, USA) for 14 days and completed the UVR diary app. Data from the UVR diary app were compared with UVR dosimeter wristwatch, accelerometer, and paper UVR diary data. Cohen kappa coefficient score was used to determine if there was agreement between categorical variables for different UVR data collection methods and Spearman rank correlation coefficient was used to determine agreement between continuous accelerometer data and app-collected self-report physical activity. RESULTS: The mean age of participants in Groups A (n=19) and B (n=55) was 29.3 and 25.4 years, and 63% (12/19) and 75% (41/55) were females, respectively. Self-reported sun exposure data in the UVR app correlated highly with UVR dosimetry (κ=0.83, 95% CI 0.64-1.00, P<.001). Correlation between self-reported UVR app and accelerometer-collected moderate to vigorous physical activity data was low (ρ=0.23, P=.10), while agreement for low-intensity physical activity was significantly different (ρ=-0.49, P<.001). Seventy-nine percent of participants preferred the app over the paper diary for daily self-report of UVR exposure and physical activity. CONCLUSIONS: This feasibility study highlights self-report using an UVR app can reliably collect personal UVR exposure, but further improvements are required before the app can also be used to collect physical activity data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle