The Stryd Foot Pod Is a Valid Measure of Stepping Cadence During Treadmill Walking and Running
Notice bibliographique
Résumé
Stepping cadence is an important determinant of activity intensity, with faster stepping associated with the most health benefits. The Stryd monitor provides real-time feedback on stepping cadence. The limited existing literature has neither validated the Stryd across slow walking to fast running speeds nor strictly followed statistical guidelines for monitor validation studies. We assessed the criterion validity of the Stryd monitor to detect stepping cadence across multiple walking and jogging/running speeds. It was hypothesized that the Stryd monitor would be an accurate measure of stepping cadence across all measured speeds. Forty-six participants (23 ± 5 years, 26 females) wore the Stryd monitor on their shoelaces during a 10-stage progressive treadmill walking (Speeds 1–5) and jogging/running (Speeds 6–10) protocol (criterion: manually counted video-recorded cadence; total stages: 438). Standardized guidelines for physical activity monitor statistical analyses were followed. A two-way repeated-measure analysis of variance revealed the Stryd monitor recorded a slightly higher cadence (<1 steps/min difference, all p < .001) at 2 miles/hr (92.1 ± 6.2 steps/min vs. 91.5 ± 6.4 steps/min, p < .001), 2.5 miles/hr (101.3 ± 6.1 steps/min vs. 100.7 ± 6.4 steps/min), and 3.5 miles/hr (117.4 ± 5.9 steps/min vs. 117.0 ± 6.0 steps/min). However, equivalence testing demonstrated high equivalence of the Stryd and manually counted cadence (equivalence zone required: ≤± 2.6%) across all speeds. The Stryd activity monitor is a valid measure of stepping cadence across walking, jogging, and running speeds. By providing real-time cadence feedback, the Stryd monitor has strong potential to help guide the general public monitor their stepping intensity to promote more habitual activity at faster cadences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».