Using Accelerometer/GPS Data to Validate a Neighborhood-Adapted Version of the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)
Notice bibliographique
Résumé
Despite continued interest in neighborhood correlates of physical activity, few self-report questionnaires exist that capture neighborhood-based physical activity. Furthermore, there is little evidence about the measurement validity of self-report measures of neighborhood-based physical activity. Notably, self-reported neighborhood physical activity has not been validated against combined accelerometer and global positioning system (GPS)–assessed physical activity. Thus, the purpose of this study was to estimate the concurrent validity of a recently adapted tool for capturing self-reported neighborhood-based physical activity (i.e., the Neighborhood International Physical Activity Questionnaire; N-IPAQ). Adults ( n = 75) from four Calgary (Alberta, Canada) neighborhoods wore an accelerometer and GPS monitor for 7 consecutive days after which they self-reported their physical activity from the past week using the N-IPAQ. Bland-Altman plots and Spearman correlations estimated the concurrent validity between N-IPAQ and accelerometer/GPS physical activity (estimated for the administrative boundary, 400-m and 800-m radial buffers). The mean (95% Confidence Interval [CI]) difference between the N-IPAQ and accelerometer/GPS estimated total daily minutes of physical activity differed for the 400-m (1.9 min, −26.2 to 29.9), 800-m (10.6 min, −16.0 to 37.1), and administrative boundary buffers (14.7 min, −11.5 to 41.0). The strongest Spearman correlations were found between the N-IPAQ and 800-m radial buffer accelerometer-captured vigorous-intensity physical activity ( r = .41 [95% CI: .18 to .60]), and the N-IPAQ and administrative boundary accelerometer-captured vigorous-intensity physical activity ( r = .43 [95% CI: .20 to .62]). Our findings suggest that the N-IPAQ provides good estimates of neighborhood-based physical activity and could be used when investigating neighborhood correlates of physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».