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Enregistrement W3004569304 · doi:10.2196/14370

Measurement of Physical Activity and Sedentary Behavior by Accelerometry Among a Nationwide Sample from the KiGGS and MoMo Study: Study Protocol

2020· article· en· W3004569304 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander Burchartz, Kristin Manz, Bastian Anedda, Claudia Niessner, Doris Oriwol, Steffen Schmidt, Alexander Wöll

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRobert Koch InstitutBundesministerium für GesundheitBundesministerium für Bildung und ForschungKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of Technology
Mots-clésSample (material)Physical activityProtocol (science)PsychologySedentary behaviorMedicineGerontologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Currently, no nationwide objective physical activity data exists for children and adolescents living in Germany. The German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents (KiGGS) and the Motorik-Modul study (MoMo) is a national cohort study that has incorporated accelerometers in its most recent data collection wave (wave 2, since 2014). This wave 2 marks the first nationwide collection of objective data on the physical activity of children and adolescents living in Germany. OBJECTIVE: The purpose of this protocol is to describe the methods used in the KiGGS and MoMo study to capture the intensity, frequency, and duration of physical activity with accelerometers. METHODS: Participants (N=11,003, aged 6 to 31 years) were instructed to wear an ActiGraph GT3X+ or wGT3X-BT accelerometer laterally on the right hip. Accelerometers were worn on consecutive days during waking hours, including at least 4 valid weekdays and 1 weekend day (wear time >8 hours) in the evaluation. A nonwear time protocol was also implemented. RESULTS: Data collection was completed by October 2017. Data harmonization took place in 2018. The first accelerometer results from this wave were published in 2019, and detailed analyses are ready to be submitted in 2020. CONCLUSIONS: This study protocol provides an overview of technical details and basic choices when using accelerometers in large-scale epidemiological studies. At the same time, the restrictions imposed by the specified filters and the evaluation routines must be taken into account. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14370.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,011

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.

Tête enseignante Opus0,432
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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