Comparison of ActiGraph CentrePoint Insight Watch Placement on Dominant and Nondominant Wrists in Young Adults in Free-Living Conditions: Observational Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the continuous evolution of technology, wearable accelerometers have become one of the most popular means of measuring daily physical activity (PA) levels. Despite the conventional use of the nondominant wrist as a device placement in numerous PA studies, the impact of wrist-worn accelerometer placement on PA data outcomes remains uncertain. Objective: This study aimed to examine the degree of agreement between accelerometry data collected from CentrePoint Insight Watches (CPIWs; ActiGraph) worn on the dominant and nondominant wrists of young adults in free-living conditions. Methods: Twenty-nine participants (mean age 20.2, SD 1.6 years; 23 females) simultaneously wore an ActiGraph CPIW on both dominant and nondominant wrists for 7 consecutive days during waking hours. A sampling frequency of 32 Hz and Montoye 2020 cut-points were used to categorize activity intensity based on counts per minute. Data validity criteria included (1) ≥600 minutes per day of monitor wear time for both wrists, (2) a daily wear time difference of <1% of the average wear time between the dominant and nondominant wrists, and (3) a minimum of 3 valid days of monitor wear for both wrists. Bland-Altman plots and intraclass correlation coefficient (ICC) analyses were performed to compare the accelerometry data between the two device placements. Results: Average daily monitor wear time was 789.6 (SD 86.1) minutes per day for the dominant wrist and 793.0 (SD 91.8) minutes per day for the nondominant wrist. All accelerometer variables, including sedentary time (ST), light PA, moderate-to-vigorous PA (MVPA), steps, triaxial counts, and vector magnitude (VM), showed good-to-excellent levels of reliability between the two measurements (ICC >0.88 for all; P<.001). Bland-Altman analysis calculated mean bias and SD between the two device placements as follows: ST (-18.8, SD 27.6 min/d), light PA (2.7, SD 15.9 min/d), MVPA (12.7, SD 26.7 min/d), steps (218.1, SD 476.6 counts/d), x-axis (99.4, SD 188.8 counts/min), y-axis (73.9, SD 147.0 counts/min), z-axis (107.6, SD 183.5 counts/min), and VM (161.2, SD 273.4 counts/min). Bland-Altman plots revealed that the upper and lower limits of agreement across most variables were considerably wide. Conclusions: Our findings partially align with previous research, demonstrating higher MVPA and step counts on the dominant wrist, while the nondominant wrist produced a higher level of ST. Despite the acceptable level of reliability between the two placements based on ICC analyses, the dominant wrist tended to produce greater outcomes as the intensity of PA increased, highlighting the need for careful consideration when determining the wear location of CPIWs and interpreting data outcomes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».