Comparability of Daily-Life Walking Speed Measured by Smartphone GPS and Ankle-Band Accelerometer: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Daily-life walking speed (DWS), which is a critical health indicator in older adults, can be measured using smartphone GPS technology. Although this method is becoming more widely accessible, it is restricted to outdoor walking. In contrast, accelerometers can capture walking speed indoors; however, there is limited information on the comparability of DWS data between these two techniques. Objective: In this study, we aimed to investigate the agreement and systematic error between DWS measured using the built-in GPS of a smartphone and an ankle-band accelerometer. Methods: Participants were recruited from a previously selected cohort of community-dwelling older adults. Their DWS was assessed using both a smartphone app and ankle band accelerometer. Data from the two devices were matched based on simultaneous recordings, and agreement between the walking speeds was evaluated using the intraclass correlation coefficient (ICC) and a Bland-Altman plot. Results: A total of 99 participants (38 men, 61 women; mean [SD] age 71.5 [4.9] y) were included, yielding 3652 paired data points. The mean (SD) DWS as measured by GPS was 1.30 (0.19) m/s, and this was significantly higher than the value of 1.12 (0.23) m/s measured by the accelerometer (P<.001). The ICC(2, 1) (95% CI) value was 0.523 (-0.022 to 0.765), and the ICC(2, k) value was 0.687 (-0.045 to 0.867). The Bland-Altman plot revealed a fixed error of 0.18 m/s with 95% limits of agreement ranging from -0.49 m/s to 0.13 m/s in the GPS-measured walking speed compared to that measured by the ankle-band accelerometer. Conclusions: The GPS app consistently recorded a faster walking speed than the ankle-band accelerometer. The agreement between the measurements of the two devices was poor. The data suggest that a correction is necessary when comparing the DWS between these two devices.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».