Test-Retest Reliability of Home-Based Fitness Assessments Using a Mobile App (R Plus Health) in Healthy Adults: Prospective Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor physical fitness has a negative impact on overall health status. An increasing number of health-related mobile apps have emerged to reduce the burden of medical care and the inconvenience of long-distance travel. However, few studies have been conducted on home-based fitness tests using apps. Insufficient monitoring of physiological signals during fitness assessments have been noted. Therefore, we developed R Plus Health, a digital health app that incorporates all the components of a fitness assessment with concomitant physiological signal monitoring. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the test-retest reliability of home-based fitness assessments using the R Plus Health app in healthy adults. METHODS: A total of 31 healthy young adults self-executed 2 fitness assessments using the R Plus Health app, with a 2- to 3-day interval between assessments. The fitness assessments included cardiorespiratory endurance, strength, flexibility, mobility, and balance tests. The intraclass correlation coefficient was computed as a measure of the relative reliability of the fitness assessments and determined their consistency. The SE of measurement, smallest real difference at a 90% CI, and Bland-Altman analyses were used to assess agreement, sensitivity to real change, and systematic bias detection, respectively. RESULTS: The relative reliability of the fitness assessments using R Plus Health was moderate to good (intraclass correlation coefficient 0.8-0.99 for raw scores, 0.69-0.99 for converted scores). The SE of measurement and smallest real difference at a 90% CI were 1.44-6.91 and 3.36-16.11, respectively, in all fitness assessments. The 95% CI of the mean difference indicated no significant systematic error between the assessments for the strength and balance tests. The Bland-Altman analyses revealed no significant systematic bias between the assessments for all tests, with a few outliers. The Bland-Altman plots illustrated narrow limits of agreement for upper extremity strength, abdominal strength, and right leg stance tests, indicating good agreement between the 2 assessments. CONCLUSIONS: Home-based fitness assessments using the R Plus Health app were reliable and feasible in young, healthy adults. The results of the fitness assessments can offer a comprehensive understanding of general health status and help prescribe safe and suitable exercise training regimens. In future work, the app will be tested in different populations (eg, patients with chronic diseases or users with poor fitness), and the results will be compared with clinical test results. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2000030905; http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=50229.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».