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Enregistrement W4214540636 · doi:10.2196/33312

A Web-Based, Time-Use App To Assess Children’s Movement Behaviors: Validation Study of My E-Diary for Activities and Lifestyle (MEDAL)

2022· article· en· W4214540636 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Yi Xuan Tan, Airu Chia, Bee Choo Tai, Natarajan Padmapriya, Claire Goh, Lynette Pei‐Chi Shek, Seang‐Mei Saw, Mary Foong‐Fong Chong, Falk Müller‐Riemenschneider

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationAccelerometerMedalActigraphyPhysical activityPhysical therapyMedicineSpearman's rank correlation coefficientPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychometricsStatisticsCircadian rhythmDevelopmental psychologyMathematicsGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Existing modes of collecting self-reported 24-hour movement information from children, including digital assessments, have not been demonstrated to be of acceptable validity when compared to objective measurements. My E-Diary for Activities and Lifestyle (MEDAL) is an interactive web-based diary developed to collect time-use information from children aged 10 years and older. OBJECTIVE: This study evaluated the validity of MEDAL for assessing children's movement behaviors by comparing self-reported and accelerometer-measured time spent in movement behavior among children in Singapore aged 10-11 years. METHODS: Funding for this study was obtained in October 2017, and data were collected between April and August 2020. Participants recorded their daily activities using MEDAL over 2 specified weekdays and 2 weekend days and wore an Actigraph accelerometer on their nondominant wrist throughout the study to objectively assess movement behaviors. Spearman correlation coefficient and intraclass correlation coefficient (ICC) were used to compare the accelerometer measurements and self-reports for each movement behavior. Bland-Altman plots were generated to investigate trends of bias in the self-reports. RESULTS: Among the participants aged 10-11 years (29/49, 59% boys), we observed that children reported lower light physical activity (LPA) and higher moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), inactivity, and night sleep than that measured by the accelerometer. There was a moderate-to-strong correlation between self-reported and accelerometer-measured MVPA (r=0.37; 95% CI 0.20-0.54), inactivity (r=0.36; 95% CI 0.18-0.54), and night sleep (r=0.58; 95% CI 0.43-0.74); the correlation for LPA was poor (r=0.19; 95% CI 0.02-0.36). Agreement was poor for all behaviors (MVPA: ICC=0.24, 95% CI 0.07-0.40; LPA: ICC=0.19, 95% CI 0.01-0.36; inactivity: ICC=0.29, 95% CI 0.11-0.44; night sleep: ICC=0.45, 95% CI 0.29-0.58). There was stronger correlation and agreement on weekdays for inactivity and night sleep; conversely, there was stronger correlation and agreement for MVPA and LPA on weekend days. Finally, based on Bland-Altman plots, we observed that with increasing MVPA, children tended to report higher MVPA than that measured by the accelerometer. There were no clear trends for the other behaviors. CONCLUSIONS: MEDAL may be used to assess the movement behaviors of children. Based on self-reports, the children are able to estimate their time spent in MVPA, inactivity, and night sleep although actual time spent in these behaviors may differ from accelerometer-derived estimates; self-reported LPA warrant cautious interpretation. Observable differences in reporting accuracy exist between weekdays and weekend days.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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