Formative Evaluation of Consumer-Grade Activity Monitors Worn by Older Adults: Test-Retest Reliability and Criterion Validity of Step Counts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess whether commercial-grade activity monitors are appropriate for measuring step counts in older adults, it is essential to evaluate their measurement properties in this population. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate test-retest reliability and criterion validity of step counting in older adults with self-reported intact and limited mobility from 6 commercial-grade activity monitors: Fitbit Charge, Fitbit One, Garmin vívofit 2, Jawbone UP2, Misfit Shine, and New-Lifestyles NL-1000. METHODS: For test-retest reliability, participants completed two 100-step overground walks at a usual pace while wearing all monitors. We tested the effects of the activity monitor and mobility status on the absolute difference in step count error (%) and computed the standard error of measurement (SEM) between repeat trials. To assess criterion validity, participants completed two 400-meter overground walks at a usual pace while wearing all monitors. The first walk was continuous; the second walk incorporated interruptions to mimic the conditions of daily walking. Criterion step counts were from the researcher tally count. We estimated the effects of the activity monitor, mobility status, and walk interruptions on step count error (%). We also generated Bland-Altman plots and conducted equivalence tests. RESULTS: . Considering test-retest reliability, there was an effect of the activity monitor (P<.001). The Fitbit One (1.0%, 95% CI 0.6% to 1.3%), the New-Lifestyles NL-1000 (2.6%, 95% CI 1.3% to 3.9%), and the Garmin vívofit 2 (6.0%, 95 CI 3.2% to 8.8%) had the smallest mean absolute differences in step count errors. The SEM values ranged from 1.0% (Fitbit One) to 23.5% (Jawbone UP2). Regarding criterion validity, all monitors undercounted the steps. Step count error was affected by the activity monitor (P<.001) and walk interruptions (P=.02). Three monitors had small mean step count errors: Misfit Shine (-1.3%, 95% CI -19.5% to 16.8%), Fitbit One (-2.1%, 95% CI -6.1% to 2.0%), and New-Lifestyles NL-1000 (-4.3%, 95 CI -18.9% to 10.3%). Mean step count error was larger during interrupted walking than continuous walking (-5.5% vs -3.6%; P=.02). Bland-Altman plots illustrated nonsystematic bias and small limits of agreement for Fitbit One and Jawbone UP2. Mean step count error lay within an equivalence bound of ±5% for Fitbit One (P<.001) and Misfit Shine (P=.001). CONCLUSIONS: Test-retest reliability and criterion validity of step counting varied across 6 consumer-grade activity monitors worn by older adults with self-reported intact and limited mobility. Walk interruptions increased the step count error for all monitors, whereas mobility status did not affect the step count error. The hip-worn Fitbit One was the only monitor with high test-retest reliability and criterion validity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».