Wearable Device Validity in Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate Across Age, Gender, and Body Mass Index: Data Analysis From a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper examined whether the criterion validity of step count (SC), energy expenditure (EE), and heart rate (HR) varied across studies depending on the average age, body mass index (BMI), and predominant gender of participants. METHODS: Data from 1536 studies examining the validity of various wearable devices were used. Separate multilevel regression models examined the associations among age, gender, and BMI with device criterion validity assessed using mean absolute percent error (MAPE) at the study level. RESULTS: MAPE values were reported in 970 studies for SC, 328 for EE, and 238 for HR, respectively. There were several significant differences in MAPE between age, gender, and BMI categories for SC, EE, and HR. SC MAPE was significantly different for older adults compared with adults. Compared with studies among normal-weight populations, MAPE was greater among studies with overweight samples for SC, HR, and EE. Comparing studies with more women than men, MAPE was significantly greater for EE and HR. CONCLUSIONS: There are important differences in the criterion validity of commercial wearable devices across studies of varying ages, BMIs, and genders. Few studies have examined differences in error between different age groups, particularly for EE and HR.
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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 | 0,036 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».