Converting Raw Accelerometer Data to Activity Counts Using Open-Source Code: Implementing a MATLAB Code in Python and R, and Comparing the Results to ActiLife
Notice bibliographique
Résumé
Background: Closed-source software for processing and analyzing accelerometer data provides little to no information about the algorithms used to transform acceleration data into physical activity indicators. Recently, an algorithm was developed in MATLAB that replicates the frequently used proprietary ActiLife activity counts. The aim of this software profile was (a) to translate the MATLAB algorithm into R and Python and (b) to test the accuracy of the algorithm on free-living data. Methods: As part of the INTErventions, Research, and Action in Cities Team, data were collected from 86 participants in Victoria (Canada). The participants were asked to wear an integrated global positioning system and accelerometer sensor (SenseDoc) for 10 days on the right hip. Raw accelerometer data were processed in ActiLife, MATLAB, R, and Python and compared using Pearson correlation, interclass correlation, and visual inspection. Results: Data were collected for a combined 749 valid days (>10 hr wear time). MATLAB, Python, and R counts per minute on the vertical axis had Pearson correlations with the ActiLife counts per minute of .998, .998, and .999, respectively. All three algorithms overestimated ActiLife counts per minute, some by up to 2.8%. Conclusions: A MATLAB algorithm for deriving ActiLife counts was implemented in R and Python. The different implementations provide similar results to ActiLife counts produced in the closed source software and can, for all practical purposes, be used interchangeably. This opens up possibilities to comparing studies using similar accelerometers from different suppliers, and to using free, open-source software.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,013 |
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 ».