Public health monitoring of behavioural risk factors in USA: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic's restrictions had a significant impact on behavioural markers such as physical, sedentary and sleep activity. The Behavioral Risk Factor Surveillance System is a key data source for public health surveillance in the USA but is limited by subjectivity and data quality, and new-generation data sources like Fitbits face challenges with battery life and data access. This research study aims to use zero-effort technology and IoT-based big data to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on population-level behavioural changes in USA. Methods The study used a proposed methodology to analyze data from 470 households in New Mexico, USA, using the DYD dataset from Donate your Data initiative by ecobee (a smart thermostat company). The Microsoft Azure data lake is used for the storage of raw data and the Azure databricks is used for data pre-processing, processing, and analysis. The Gaussian mixture model is used to identify sleep parameters by segmenting the sleep cycle records into different clusters. The quantity of sleep is measured by a motion sensor based on the absence of movement, and an increase in sensor activation indicates longer duration of household occupancy. Results The findings show significant changes at the household and population level for the selected behavioural health indicators (sleep-time, wake-up time, time spent indoors, time spent outdoors) during COVID-19 pandemic, which could be attributed to the policy changes implemented to curb the spread of COVID-19. The study findings are shown by 1) heatmap visualizations at the household level showing trends for the selected indicators during the Covid-19 pandemic; and 2) statistical analysis indicating a significant difference in selected behavioural health indicators before and during the pandemic. Conclusions These innovative data analytics have the potential to provide real-time insights and alert system activation to monitor, promote, and improve public health. Key messages • Sleep health analysis using IoT data is a novel method of measuring public health indicators objectively using zero effort technology. • The available evidence from this study can further offer surveillance systems with near-real-time behavioral markers; alert system activation; and measure short- and long-term impact policy changes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».