Imputing accelerometer nonwear time in children influences estimates of sedentary time and its associations with cardiometabolic risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A limitation of measuring sedentary time with an accelerometer is device removal. The resulting nonwear time is typically deleted from the data prior to calculating sedentary time. This could impact estimates of sedentary time and its associations with health indicators. We evaluated whether using multiple imputation to replace nonwear accelerometer epochs influences such estimates in children. METHODS: 452 children (50% male) aged 10-13 were tasked with wearing an accelerometer (15 s epochs) for 7 days. On average, 8% of waking time was classified as nonwear time. Sedentary time was derived from a "nonimputed" dataset using the typical approach of deleting epochs that occurred during nonwear time, as well as from an "imputed" dataset. In the imputed dataset, each nonwear epoch was re-classified as being as sedentary or not using multiple imputation (5 iterations) which was informed by the likelihood of a wear time epoch being classified as sedentary or not using parameter estimates from a logistic regression model. Estimates of sedentary time and associations between sedentary time and health indicators (cardiometabolic risk factor and internalizing mental health symptoms Z-scores) were compared between the nonimputed and imputed datasets. RESULTS: On average, sedentary time was 33 min/day higher in the imputed dataset than in the nonimputed dataset (632 vs. 599 min/day). The association between sedentary time and the cardiometabolic risk factor Z-score was stronger in the imputed vs. the nonimputed dataset (β = 0.137 vs. β = 0.092 per 60 min/day change, respectively). These findings were more pronounced among children who had < 7 days with ≥10 h of wear time. CONCLUSION: Researchers should consider using multiple imputation to address accelerometer nonwear time, rather than deleting it, in order to derive more unbiased estimates of sedentary time and its associations with health indicators.
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 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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».