Pedometer Efficacy for Clinical Care in Pediatric Cardiology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity is essential to the long-term health of children living with cardiac disease. The simplicity and cost of pedometers make them an attractive alternative to accelerometers for monitoring the physical activity behaviors of these children. This study compared measures obtained from commercial-grade pedometers and accelerometers. METHODS: Pediatric cardiology outpatients (n = 41, mean age = 8.4 [3.7] y, 61% female) wore a pedometer and accelerometer daily for 1 week. Step counts and minutes of moderate to vigorous physical activity were compared between devices, accounting for age group, sex, and diagnostic severity, using univariate analysis of variance. RESULTS: While pedometer data were significantly correlated with accelerometers (r > .74, P < .001), measurements obtained were significantly different between devices. Overall, pedometers overestimated physical activity data. The overestimation of moderate to vigorous physical activity was significantly less among adolescents than younger age groups (P < .01, ηp2=.38). For step counts, there was a significant age by sex interaction observed where preschool and adolescent males tended to have greater differences between accelerometer and step count data than females (P < .01, ηp2=.33). Differences between devices were not associated with severity of diagnosis. CONCLUSIONS: The distribution of pedometers in a pediatric outpatient clinic was feasible, yet the data collected significantly overestimated physical activity, especially among younger children. Practitioners who want to introduce objective measurements as part of their physical activity counseling practice should use pedometers to monitor individual changes in physical activity and consider patient age before administering these devices for clinical care.
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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 | 0,012 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».