Validity of low-cost measures for global surveillance of physical activity in pre-school children: The SUNRISE validation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To validate parent-reported child habitual total physical activity against accelerometry and three existing step-count thresholds for classifying 3 h/day of total physical activity in pre-schoolers from 13 culturally and geographically diverse countries. Design Cross-sectional validation study. Methods We used data involving 3- and 4-year-olds from 13 middle- and high-income countries who participated in the SUNRISE study. We used Spearman's rank-order correlation, Bland–Altman plots, and Kappa statistics to validate parent-reported child habitual total physical activity against activPAL™-measured total physical activity over 3 days. Additionally, we used Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve analysis to validate existing step-count thresholds (Gabel, Vale, and De Craemer) using step-counts derived from activPAL™. Results Of the 352 pre-schoolers, 49.1 % were girls. There was a very weak but significant positive correlation and slight agreement between parent-reported total physical activity and accelerometer-measured total physical activity (r: 0.140; p = 0.009; Kappa: 0.030). Parents overestimated their child's total physical activity compared to accelerometry (mean bias: 69 min/day; standard deviation: 126; 95 % limits of agreement: −179, 316). Of the three step-count thresholds tested, the De Craemer threshold of 11,500 steps/day provided excellent classification of meeting the total physical activity guideline as measured by accelerometry (area under the ROC curve: 0.945; 95 % confidence interval: 0.928, 0.961; sensitivity: 100.0 %; specificity: 88.9 %). Conclusions Parent reports may have limited validity for assessing pre-schoolers' level of total physical activity. Step-counting is a promising alternative – low-cost global surveillance initiatives could potentially use pedometers for assessing compliance with the physical activity guideline in early childhood.
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 | 0,023 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».