Quantifying Children's Self‐Paced Physical Activity: Rethinking Accelerometer Calibration
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».