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Enregistrement W4405539364 · doi:10.2196/59159

Using a Consumer Wearable Activity Monitoring Device to Study Physical Activity and Sleep Among Adolescents in Project Viva: Cohort Study

2024· article· en· W4405539364 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole Bornkamp, Marie‐France Hivert, Emily Oken, Peter James

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésPreprintWearable computerCohortPhysical activitySleep (system call)Cohort studyWearable technologyMedicinePsychologyGerontologyComputer sciencePhysical therapyEmbedded systemWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The increasing prevalence of physical inactivity and insufficient sleep in adolescents likely contribute to worsening cardiometabolic and mental health. However, obtaining accurate behavioral measures is a challenge. Consumer wearable devices offer a user-friendly method to assess physical activity and sleep. Objective: This study aimed to describe the process and the preliminary results of physical activity and sleep collected using a consumer wearable Fitbit device in an adolescent cohort. Methods: We provided Fitbit Charge 2 or Charge 3 wrist-worn activity monitors to adolescent participants in Project Viva, a Boston, Massachusetts area cohort, from 2017 to 2022. We invited participants to wear the devices for ≥7 days for 24 hours a day to measure their physical activity, heart rate, and sleep, and allowed them to keep the device as a participation incentive. Results: We collected over 7 million minutes of physical activity, heart rate, and sleep data from 677 participants, 53% (356/677) of whom were female. The mean (SD) age of participants was 17.7 (0.7) years. Among the 677 participants, 65% (n=439) were non-Hispanic White, 14% (n=947) were non-Hispanic Black, 10% (n=69) were Hispanic, 3.2% (n=22) were non-Hispanic Asian, and 7.8% (n=53) belonged to other races. Participants demonstrated a high adherence to the research protocol, with the mean (SD) wear duration of 7.5 (1.1) days, and 90% of participants (612/677) had 5 or more days wearing the device for >600 minutes/day. The mean (SD) number of steps was 8883 (3455) steps/day and the mean (SD) awake sedentary time was 564 (138) minutes/day. Male participants were more often engaged in very active (27 minutes/day) and moderately active physical activity (29 minutes/day) compared with female participants (15 and 17 minutes/day, respectively). Over 87% (588/677) of participants had sleep data available for 5 or more days, among whom the average nightly sleep duration was 7.9 (SD 0.9) hours. Conclusions: This study demonstrated the feasibility of using consumer wearable devices to measure physical activity and sleep in a cohort of US adolescents. The high compliance rates provide valuable insights into adolescent behavior patterns and their influence on chronic disease development and mental health outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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