The Use of Accelerometers in Young Children: A Methodological Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this scoping review was to examine publications using accelerometers in children aged 6 months to <6 years and report on current methodologies used for data collection and analyses. We examined device make and model, device placement, sampling frequency, data collection protocol, definition of nonwear time, inclusion criteria, epoch duration, and cut points. Five online databases and three gray literature databases were searched. Studies were included if they were published in English between January 2009 and March 2021. A total of 627 articles were included for descriptive analyses. Of the reviewed articles, 75% used ActiGraph devices. The most common device placement was hip or waist. More than 80% of articles did not report a sampling frequency, and 7-day protocols during only waking hours were the most frequently reported. Fifteen-second epoch durations and the cut points developed by Pate et al. in 2006 were the most common. A total of 203 articles did not report which definition of nonwear time was used; when reported, “20 minutes of consecutive zeros” was the most frequently used. Finally, the most common inclusion criteria were “greater or equal to 10 hr/day for at least 3 days” for studies conducted in free-living environments and “greater than 50% of the school day” for studies conducted in preschool or childcare environments. Results demonstrated a major lack of reporting of methods used to analyze accelerometer data from young children. A list of recommended reporting practices was developed to encourage increased reporting of key methodological details for research in this area.
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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 | 0,041 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».