Validation of an Open-Source Smartwatch for Continuous Monitoring of Physical Activity and Heart Rate in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Consumer-grade wrist-based wearable devices have grown in popularity among researchers to continuously collect metrics such as physical activity and heart rate. However, manufacturers rarely disclose the preprocessing sensor data algorithms, and user-generated data are typically shared leading to data governance issues. Open-source technology may address these limitations. This study evaluates the validity of the Bangle.js2 for step counting and heart rate during lab-based validation and agreement with other wearable devices (steps: Fitbit Charge 5; heart rate: Polar H10) in free-living conditions. A custom open-source application was developed to capture the sensor data from the Bangle.js2. Participants (n = 47; 25 males; 27 ± 11 years) were asked to complete a lab-based treadmill validation (3 min stages at 2, 3, 4, and 5 mph) and stair climbing procedure followed by a 24 h free-living period. The Bangle.js2 demonstrated systematic undercounting of steps at slower walking speeds with acceptable error achieved at 5 km/h. During free-living conditions, the Bangle.js2 demonstrated strong agreement with the Fitbit Charge 5 for per-minute step counting (CCC = 0.90) and total steps over 24 h (CCC = 0.96). Additionally, the Bangle.js2 demonstrated strong agreement with the Polar H10 for minute-averaged heart rate (CCC = 0.78). In conclusion, the Bangle.js2 is a valid open-source hardware and software solution for researchers interested in step counting and heart rate monitoring in free-living conditions.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».