Criterion Validity of Commonly Used Sedentary Behavior Questionnaires to Measure Total Sedentary Time in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background : Self-report questionnaires are a fast and cost-efficient method to determine habitual sedentary time (sitting/lying time while awake), but their accuracy versus thigh-worn accelerometry (criterion), which can distinguish between sitting and standing postures, is unclear. While the validity of sedentary questionnaires has previously been evaluated, they have not been investigated simultaneously in the same sample population. We tested the hypothesis that common sedentary questionnaires underpredict habitual sedentary time compared with an objective, monitor-based assessment. Methods : Ninety-three participants (30 ± 18 years, 59 females) wore the activPAL inclinometer on the midthigh 24 hr per day for 6.9 ± 0.4 days and completed the SIT-Q, Sedentary Behavior Questionnaire (SBQ), International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), and Physical Activity and Sedentary Behavior Questionnaire (PASB-Q). Results : In comparison to the activPAL (9.9 ± 1.9 hr/day), the SIT-Q measured more time (12.9 ± 5.4 hr/day), but the SBQ (7.5 ± 3.3 hr/day), IPAQ (7.4 ± 3.0 hr/day), and PASB-Q (6.6 ± 3.0 hr/day) measured less time (all p < .001). The SIT-Q was positively and weakly correlated (ρ = .230 [95% confidence interval: .020, .422], p = .028) with the activPAL, but the SBQ, IPAQ, and PASB-Q were not (all p s > .760). Equivalence testing demonstrated poor equivalence for the SIT-Q (±40%), SBQ (±31%), IPAQ (±36%), and PASB-Q (±29%). The SIT-Q (β = −1.36), SBQ (β = −0.97), and IPAQ (β = −0.78) exhibited a negative proportional bias (all p s < .002). Conclusions : In summary, the SIT-Q, SBQ, IPAQ, and PASB-Q demonstrated poor validity. Researchers and health promoters should be cautious when implementing these self-report sedentary time questionnaires, as they may not reflect the true sedentary activity and negatively impact study results.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».