Mesure de l’activité physique par accélérométrie : validation et précision de la mesure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les accéléromètres sont actuellement les appareils les plus utilisés pour mesurer le niveau d’activité physique, et ce, parce qu'ils évaluent les niveaux d'activité physique de façon objective. Toutefois, les mouvements humains sont difficiles à mesurer, et de nombreuses limitations doivent être prises en considération pour la bonne utilisation des accéléromètres. Les études présentées s’intéressent donc à la validité de la fonction podomètre des accéléromètres ainsi qu’à la validation de la composante accéléromètre d’un nouvel appareil multicapteur (SenseDoc). Méthode : Les sujets ayant participé à la première étude, qui consistait en la validation de la fonction podomètre des accéléromètres, ont marché sur un tapis roulant à trois vitesses différentes (2,5 km/h, 3,5 km/h et 4,8 km/h) pendant 5 minutes par palier. Un accéléromètre (ActiGraph GT3X) porté à la ceinture a enregistré le nombre de pas tandis qu'une caméra a enregistré la marche des participants. Pour la seconde étude, les participants portaient un accéléromètre Actigraph et un SenseDoc à la hanche. Les données brutes des accéléromètres et la mesure de la consommation d’oxygène par calorimétrie indirecte ont été mesurées lors de 14 activités réalisées en laboratoire allant de sédentaires à vigoureuses. Résultats : La première étude indique que les accéléromètres ont détecté seulement 53 % des pas à 2,5 km/h, 82 % à 3,5 km/h et 91 % à 4,8 km/h pour les personnes non obèses. Pour les personnes obèses, l'accéléromètre a détecté 47 % des pas à 2.5 km/h, 67 % à 3.5 km/h et 100 % à 4.8 km/h, des résultats significativement différents des personnes non obèses. La seconde étude confirme pour sa part que le SenseDoc est un outil valide de mesure du niveau d’activité physique. Les accéléromètres possèdent une bonne capacité prédictive de la dépense énergétique avec des valeurs de R carré de 0,84 et 0,80 respectivement pour l'Actigraph et le SenseDoc. Conclusion : À vitesse de marche lente, les accéléromètres sous-estiment le nombre de pas, et ce, dans une plus large mesure chez les personnes obèses que chez les personnes non obèses. Également, une méthode valide et transparente de transformation de données brutes d’accélérométrie a été divulguée dans l’étude avec le SenseDoc. Les travaux présentés dans ce mémoire visent à améliorer l’utilisation en milieu clinique et en recherche des accéléromètres et ouvrent la voie à une plus grande uniformité entre les études utilisant différents types d’accéléromètres.
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 | 0,038 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».