Smartphone Global Positioning System–Based System to Assess Mobility in Health Research: Development, Accuracy, and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».