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Enregistrement W4408635337 · doi:10.1080/09638288.2025.2479655

Validity of the Fitbit wearable activity monitor to estimate step counts in free-living conditions in ambulatory children and youth living with disability

2025· article· en· W4408635337 sur OpenAlexafffund
Christine Voss, Emily Bremer, Ritu Sharma, Kathleen A. Martin Ginis, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoAcadia UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJumpstartSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésActivity monitorAmbulatoryWearable computerActivities of daily livingActigraphyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychologyPhysical activityGerontologyMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess the validity of the Fitbit ChargeHR versus a research-grade accelerometer (ActiGraph GT3X) for estimating daily step counts in free-living conditions in ambulatory children and youth living with physical and non-physical disabilities. MATERIALS AND METHODS: = 2 with mobility aid) wore the GT3X ActiGraph accelerometer (hip) and the Fitbit ChargeHR (wrist) for seven days. Inter-device agreement in steps/day was assessed by intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman plots. A receiver operating curve (ROC) was used to determine a Fitbit step-count cut-point that corresponds to meeting physical activity guidelines (defined as ≥60 min of moderate-to-vigorous physical activity per day). RESULTS: < 0.001) between daily step counts measured by the two devices. Bland-Altman analyses revealed a mean difference ("bias") between the devices with the Fitbit recording, on average, 1,388 more steps/day than the accelerometer (Limits of Agreement (LoA) 1,741 to -4,518 steps per day). The ROC revealed a Fitbit cut-point of 12,272 steps/day corresponding to meeting guidelines. CONCLUSIONS: Fitbit ChargeHR devices tend to overestimate daily step counts, but may still provide useful estimates of step counts and patterns in children and youth living with disability.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,275 · 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'admission2
Résumé présentoui

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