Single Versus Multiple Monitoring Periods for Accelerometer-Measured Physical Activity in Medial Knee Osteoarthritis and Asymptomatic Controls
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : 1) To compare group-level physical activity calculated from a single versus multiple non-consecutive, one-week accelerometer monitoring periods in individuals with medial-compartment knee osteoarthritis and asymptomatic controls; and 2) to examine agreement among these estimates of physical activity at the individual-level. Methods : Accelerometer data from 38 individuals with knee osteoarthritis and 47 asymptomatic individuals was collected during three non-consecutive monitoring periods over one year. General linear models examined the effects of number of sessions averaged (one, two, or three) and group on light and moderate-to-vigorous intensity physical activity, step count, and sedentary behavior. Bland Altman analyses examined agreement between one-, two-, and/or three-session averages. Results : There were no sessions by group interactions. There was a main effect of sessions for sedentary behavior that was borderline significant when expressed as percent wear time. Limits of agreement indicated that two-session average versus single-session metrics could differ by ±50 minutes for light physical activity, ±20 minutes for moderate-to-vigorous physical activity, and ±2100 steps per day. Conclusions : These data suggest that objective physical activity monitoring practices might differ between clinical research, where group data are compared, and clinical decision making, where individual data are compared. Good estimates of group level differences in step count, light, and moderate-to-vigorous physical activity were found using a single session of accelerometer data, but a single session of sedentary behavior data should take wear time into account. The large limits of agreement indicate that multiple sessions may be needed to compare these metrics among or within individuals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».