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Enregistrement W4408188348 · doi:10.2196/58715

Preadolescent Children Using Real-Time Heart Rate During Moderate to Vigorous Physical Activity: A Feasibility Study

2025· article· en· W4408188348 sur OpenAlexvenueno aff
Lincoln Lu, Danielle E. Jake‐Schoffman, Hannah A. Lavoie, Maedeh Agharazidermani, Kristy Elizabeth Boyer

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityHeart rateMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the global burden of insufficient physical activity (PA) in children, effective behavioral interventions are needed to increase PA levels. Novel technologies can help expand the reach and accessibility of these programs. Despite the potential to use heart rate (HR) to target moderate- to vigorous-intensity PA (MVPA), most HR research to date has focused on the accuracy of HR devices or used HR for PA surveillance rather than as an intervention tool. Furthermore, most commercial HR sensors are designed for adults, and their suitability for children is unknown. Further research about the feasibility and usability of commercial HR devices is required to understand how children may use HR during PA. OBJECTIVE: This study aimed to explore the use of a chest-worn HR sensor paired with a real-time HR display as an intervention tool among preadolescent children and the usability of a custom-designed app (Connexx) for viewing real-time HR. METHODS: We developed Connexx, an HR information display app with an HR analytics portal to view HR tracking. Children were recruited via flyers distributed at local public schools, word of mouth, and social media posts. Eligible participants were children aged 9 to 12 years who did not have any medical contraindications to MVPA. Participants took part in a single in-person study session where they monitored their own HR using a commercial HR sensor, learned about HR, and engaged in a series of PAs while using the Connexx app to view their real-time HR. We took field note observations about participant interactions with the HR devices. Participants engaged in a semistructured interview about their experience using Connexx and HR during PA and completed the System Usability Scale (SUS) about the Connexx app. Study sessions were audio and video recorded and transcribed verbatim. RESULTS: A total of 11 participants (n=6, 55% male; n=9, 82%, non-Hispanic White) with an average age of 10.4 (SD 1.0) years were recruited for the study. Data from observations, interviews, and SUS indicated that preadolescent children can use real-time HR information during MVPA. Observational and interview data indicated that the participants were able to understand their HR after a basic lesson and demonstrated the ability to make use of their HR information during PA. Interview and SUS responses demonstrated that the Connexx app was highly usable, despite some accessibility challenges (eg, small display font). Feedback about usability issues has been incorporated into a redesign of the Connexx app, including larger, color-coded fonts for HR information. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that preadolescent children understood their HR data and were able to use it in real time during PA. The findings suggest that future interventions targeting MVPA in this population should test strategies to use HR and HR monitoring as direct program targets.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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