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Enregistrement W4313335010 · doi:10.2196/42258

Smartphone Global Positioning System–Based System to Assess Mobility in Health Research: Development, Accuracy, and Usability Study

2022· article· en· W4313335010 sur OpenAlexvenueno aff
Robert P. Spang, Christine Haeger, Sandra Mümken, Max Brauer, Jan‐Niklas Voigt‐Antons, Paul Gellert

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universität BerlinBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftJoint Programming Initiative More Years, Better Lives
Mots-clésUsabilityGlobal Positioning SystemComputer scienceAndroid (operating system)BluetoothProtocol (science)CorrectnessEmbedded systemReal-time computingHuman–computer interactionOperating systemWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As global positioning system (GPS) measurement is getting more precise and affordable, health researchers can now objectively measure mobility using GPS sensors. Available systems, however, often lack data security and means of adaptation and often rely on a permanent internet connection. OBJECTIVE: To overcome these issues, we aimed to develop and test an easy-to-use, easy-to-adapt, and offline working app using smartphone sensors (GPS and accelerometry) for the quantification of mobility parameters. METHODS: An Android app, a server backend, and a specialized analysis pipeline have been developed (development substudy). Parameters of mobility by the study team members were extracted from the recorded GPS data using existing and newly developed algorithms. Test measurements were performed with participants to complete accuracy and reliability tests (accuracy substudy). Usability was examined by interviewing community-dwelling older adults after 1 week of device use, followed by an iterative app design process (usability substudy). RESULTS: -score=0.975) in distinguishing dwelling periods from moving intervals. The accuracy of the stop/trip classification is fundamental to second-order analyses such as the time out of home, as they rely on a precise discrimination between the 2 classes. The usability of the app and the study protocol was piloted with older adults, which showed low barriers and easy implementation into daily routines. CONCLUSIONS: Based on accuracy analyses and users' experience with the proposed system for GPS assessments, the developed algorithm showed great potential for app-based estimation of mobility in diverse health research contexts, including mobility patterns of community-dwelling older adults living in rural areas. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s12877-021-02739-0.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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