Standardized Methods for Evaluating Physical and Eating Behaviors: The WEALTH Cross-Sectional Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: The accurate measurement of physical behaviors (PBs) and eating behaviors (EBs) is critical for designing, monitoring, and implementing public health guidelines and intervention strategies. The objective of the Wearable Sensor Assessment of Physical and Eating Behaviours (WEALTH) project was to develop standardized methods to identify daily PBs and EBs from wearable research- and consumer-grade sensors and evaluate the interaction and contexts of these behaviors. Objective: The aim of this paper is to describe the study design and methods and report on the descriptive characteristics of the participants. Methods: Within the framework of the WEALTH project, a cross-sectional study (spring 2023 to spring 2024) was completed in 5 European research centers in the Czech Republic, France, Germany, and Ireland. In each center, participants attended a research lab, completed an online questionnaire, and provided measures of anthropometry and handgrip strength. The participants were then fitted with 2 research-grade and 2 consumer-grade devices and participated in a standardized semistructured lab-based activity protocol. The latter was specifically designed to collect labeled data that simulated common PBs and EBs typical for a daily routine. Participants were then followed during a 9-day free-living data collection period, which combined the assessment of PB and EB via wearable devices and time-based, event-based, and self-initiated ecological momentary assessments (EMAs). The EMA surveys were complemented by three 24-hour dietary recalls, using validated web-based programs. Upon the completion of the survey protocol, participants completed a questionnaire that assessed the feasibility of the procedures. Results: The final sample includes 627 participants, of whom 44% (n=275) were male. The mean age was 32.7 (SD 13.3) years, and the mean body mass index was 24.5 (SD 4.0) kg/m². The WEALTH study data will be used to develop machine learning (ML) models for classifying daily activities from wrist and hip-worn accelerometer data, evaluate EMA methods for studying interactions between PB and EB, and evaluate the feasibility and compliance of the methods. Data processing and ML model development are currently underway, with primary results expected to be published in 2026. Conclusions: The output of the WEALTH project will be provided via a repository and a comprised toolbox of publicly available labeled data, ML models for behavior classification from accelerometer data, and a methodology to simultaneously capture EB and PB, thereby producing an integrated data collection system to support future research.
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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 | 0,027 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,011 |
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 ».