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Enregistrement W3175384319 · doi:10.1096/fasebj.29.1_supplement.675.21

Quantifying Children's Self‐Paced Physical Activity: Rethinking Accelerometer Calibration

2015· article· en· W3175384319 sur OpenAlexaff
Asal Moghaddaszadeh, Veronica Jamnik, A. N. Belcastro

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimits of agreementTreadmillVO2 maxAnimal scienceMathematicsLinear regressionPhysical activityAnalytical Chemistry (journal)ChemistryStatisticsMedicinePhysical therapyNuclear medicineInternal medicineHeart rateBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose was to examine the ability of accelerometry (ACC) to estimate oxygen consumption (VO 2 ) for self‐paced physical activity (PA). Children's (n=15; 9.3±1.2 yrs.) VO 2 responses to paced treadmill (TM) activity and self‐paced PA using six games were determined using FITMATE. The vertical axis (V) and vector magnitude (VM) were used to quantify both paced and self‐paced PA with ACC (ActiGraph GT3X+ and expressed in counts/10sec). Linear regression and Bland‐Altman plots were used to compare VO 2 for continuous paced (TM) and intermittent self‐paced (games) PA by assessing ACC vertical axis (ACC‐V), ACC vector magnitude (ACC‐VM) and the relative contribution of each axes (using ANOVA; p=0.05). Paced (TM) PA showed positive relationships (r) for VO 2 plus ACC‐V and for VO 2 plus ACC‐VM of 0.90±0.03 and 0.89±0.05, respectively (p>0.05). Results for measured VO 2 showed higher VO 2 for self‐paced vs. paced (TM) PA between 100‐1000 cnts/10sec (ACC‐VM) (i.e., VO 2 at 300 cnts/10sec were 22 vs. 12 mLO 2 •kg ‐1 •min ‐1 , respectively (p<0.05). Thus, VO 2 estimates from TM‐derived equations (both ACC‐VM and ACC‐V) for self‐paced PA were under‐estimated compared to measured VO 2 for self‐paced PA (p<0.05); with low agreement (a dynamic bias especially as the intensity (>6METs) increased) as observed on Bland‐Altman plots. Comparing paced vs. self‐paced PA it was observed that the contribution of axis dominance to ACC‐VM for the two types of PA existed ‐ larger differences for paced (41±14%) and smaller differences for self‐paced (7±5%) (p<0.05). This study reveals that the poor estimates of VO 2 for intermittent self‐paced PA using equations from continuous paced TM PA is attributed to the presence of a dominant axis.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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