Comparison of Fitbit One and ActivPAL3TM in Adults With Multiple Sclerosis in a Free-Living Environment
Notice bibliographique
Résumé
Walking is the most common and preferred way for people with multiple sclerosis (MS) to be active. Consumer-grade wearable activity monitors may be used as a tool to assist people with MS to track their walking by counting the number of steps. The authors evaluated the validity of Fitbit One activity tracker in individuals with MS by comparing step counts measured over a 7-day period against ActivPAL3 TM (AP). Twenty-five ambulatory adults with MS with an average age 51.7 (10.2) years and gait speed 0.98 (0.47) m/s, median Expanded Disability Status Scale 5.5 (2.5–6.5), and 15 years post-MS diagnosis wore Fitbit One (using both waist and ankle placement) and AP for 7 consecutive days. Validity of Fitbit One for measuring step counts against AP was assessed using intraclass correlation coefficients (ICCs), Bland–Altman plots, and t tests. Regardless of wearing location (waist or ankle), there was good agreement between steps recorded by Fitbit One and AP (ICC: .86 [.82, .90]). The ankle-worn Fitbit measured steps more accurately (ICC: .91 [.81, .95]) than the waist-worn Fitbit (ICC: .81 [.62, .85]) especially in individuals ( n = 12) who walked slowly (gait speed = 0.74 m/s). Fitbit One as a user-friendly, inexpensive, consumer-grade activity tracker can accurately record steps in persons with MS in a free-living environment.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».