Step-Based Metrics and Overall Physical Activity in Children With Overweight or Obesity: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Best-practice early interventions to increase physical activity (PA) in children with overweight and obesity should be both feasible and evidence based. Walking is a basic human movement pattern that is practical, cost-effective, and does not require complex movement skills. However, there is still a need to investigate how much walking-as a proportion of total PA level-is performed by children who are overweight and obese in order to determine its utility as a public health strategy. OBJECTIVE: This study aimed to (1) investigate the proportion of overall PA indicators that are explained by step-based metrics and (2) study step accumulation patterns relative to achievement of public health recommendations in children who are overweight and obese. METHODS: A total of 105 overweight and obese children (mean 10.1 years of age [SD 1.1]; 43 girls) wore hip-worn accelerometers for 7 days. PA volumes were derived using the daily average of counts per 15 seconds, categorized using standard cut points for light-moderate-vigorous PA (LMVPA) and moderate-to-vigorous PA (MVPA). Derived step-based metrics included volume (steps/day), time in cadence bands, and peak 1-minute, 30-minute, and 60-minute cadences. RESULTS: Steps per day explained 66%, 40%, and 74% of variance for counts per 15 seconds, LMVPA, and MVPA, respectively. The variance explained was increased up to 80%, 92%, and 77% by including specific cadence bands and peak cadences. Children meeting the World Health Organization recommendation of 60 minutes per day of MVPA spent less time at zero cadence and more time in cadence bands representing sporadic movement to brisk walking (ie, 20-119 steps/min) than their less-active peers. CONCLUSIONS: Step-based metrics, including steps per day and various cadence-based metrics, seem to capture a large proportion of PA for children who are overweight and obese. Given the availability of pedometers, step-based metrics could be useful in discriminating between those children who do or do not achieve MVPA recommendations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02295072; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02295072.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».