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Enregistrement W4321639844 · doi:10.2196/42461

Physical Activity Surveillance in Children and Adolescents Using Smartphone Technology: Systematic Review

2023· review· en· W4321639844 sur OpenAlexvenueno aff
Nur Izzatun Nasriah Nasruddin, JOSEPH JOHN MURPHY, Miranda Elaine Glynis Armstrong

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMajlis Amanah Rakyat
Mots-clésCINAHLMEDLINEMedicineApp storeAndroid (operating system)ScopusSmartphone applicationWeb of scienceFamily medicinePsychological interventionGerontologyMultimediaWorld Wide WebMeta-analysisComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-reported physical activity (PA) questionnaires have traditionally been used for PA surveillance in children and adolescents, especially in free-living conditions. Objective measures are more accurate at measuring PA, but high cost often creates a barrier for their use in low- and middle-income settings. The advent of smartphone technology has greatly influenced mobile health and has offered new opportunities in health research, including PA surveillance. OBJECTIVE: This review aimed to systematically explore the use of smartphone technology for PA surveillance in children and adolescents, specifically focusing on the use of smartphone apps. METHODS: A literature search was conducted using 5 databases (PubMed, Scopus, CINAHL, MEDLINE, and Web of Science) and Google Scholar to identify articles relevant to the topic that were published from 2008 to 2023. Articles were included if they included children and adolescents within the age range of 5 to 18 years; used smartphone technology as PA surveillance; had PA behavioral outcomes such as energy expenditure, step count, and PA levels; were written in English; and were published between 2008 and 2023. RESULTS: We identified and analyzed 8 studies (5 cross-sectional studies and 3 cohort studies). All participants were aged 12-18 years, and all studies were conducted in high-income countries only. Participants were recruited from schools, primary care facilities, and voluntarily. Five studies used mobile apps specifically and purposely developed for the study, whereas 3 studies used mobile apps downloadable from the Apple App Store and Android Play Store. PA surveillance using these apps was conducted from 24 hours to 4 weeks. CONCLUSIONS: Evidence of PA surveillance using smartphone technology in children and adolescents was insufficient, which demonstrated the knowledge gap. Additional research is needed to further study the feasibility and validity of smartphone apps for PA surveillance among children and adolescents, especially in low- and middle-income countries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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