Generation of a Free-Living Ground-Truth Validation Dataset for Wearable Measures of Physical Activity, Sedentary Behavior, Sleep, and Heart Rate in Adults (OxWEARS): Protocol for a Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Wearable devices enable continuous measurement of physical activity, sedentary behavior, sleep, and heart rate under free-living conditions. However, most validation studies rely on small, homogeneous samples; are conducted under laboratory conditions; or lack gold standard ground-truth measurements, limiting the generalizability and accuracy of derived metrics. There is a pressing need for open-access, large-scale, free-living validation datasets that include multisensor data from diverse body locations and participant demographics to aid in model development. Objective: The Oxford Wearable ECG, Activity, Circadian Rhythm, and Sleep Validation Study (OxWEARS) aims to (1) validate accelerometer-based measurement of physical behaviors across 5 body sites against annotated camera data; (2) validate measurements of sleep and sleep staging from 5 different body sites against polysomnography; (3) validate wrist-worn photoplethysmography heart rate measurements against chest-worn electrocardiogram; and (4) generate a comprehensive, annotated, and anonymized dataset for open-access research use. Methods: This cross-sectional study will recruit approximately 160 adults (aged ≥40 years) stratified by age, sex, and BMI from the Oxford BioBank. Over 3 days and 4 nights, participants will wear sensors on the wrists, chest, hip, thigh, and ankle. Ground-truth measures will be obtained from a chest electrocardiogram patch for heart rate, a first-person camera for activity annotation, an ankle-worn accelerometer for step count, and at-home polysomnography for sleep. An under-mattress sensor will collect measures of sleep, respiration rate, and bedtime, and a subjective sleep diary will also be obtained. Signals from different wear locations will be compared against the ground truth using precision, recall, F1-score, κ, and agreement metrics. Results: Recruitment commenced in November 2024, with 15 participants enrolled by May 2025. Overall, 50% of eligible adults contacted were happy to consent to the study, with excellent compliance with the protocol observed to date. Data collection is ongoing and expected to conclude in 2026, with the final annotated dataset made publicly available as soon as possible thereafter. Conclusions: The OxWEARS study will generate an openly accessible dataset containing more than 10,000 annotated hours from a stratified sample of adults. This will directly support scalable, generalizable human activity recognition efforts, while also enabling robust development and benchmarking of wearable-derived health metrics.
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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».