Method Article

Visualisierung der Intensitätsstufen Verringerung des Abstands zwischen selber gemeldet und körperlichen Aktivität nicht direkt gemessen

DOI:

10.3791/58997

⸱

March 7th, 2019

 ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Social Medicine and Prevention, University Medicine Greifswald, 2Institute for Medical Psychology, University Medicine Greifswald, 3Department of Internal Medicine B, University Medicine Greifswald, 4partner site Greifswald, DZHK (German Centre for Cardiovascular Research)

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dieses Protokoll beschreibt eine randomisierte kontrollierte Studie als eine Methode, um die Auswirkungen der eine video-Demonstration auf der intra-individuelle Unterschied zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte mäßig-starke körperliche Aktivität testen.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Körperliche Aktivität (PA) Bewertung braucht Werkzeuge, die kostengünstig und leicht zu verwalten sind. Gemeinsamen Fragebogen Fragen Zeitaufwand in leichte, moderate und kräftig PA. Durch individuell unterschiedliche Verständnis der PA Intensitätsstufen können jedoch Ungenauigkeiten auftreten. Alternativ verwendete direkte Maßnahmen (z. B. Beschleunigungssensoren) sind anfällig für Verzerrungen der Reaktivität und können nicht in der Lage, bestimmte Tätigkeiten zu erfassen. Im Vergleich zur Messung der Beschleunigungsmesser, Befragten berichten mehr Zeit verbracht in höherer Intensität PA. Eine Video, die PA Intensitätsstufen visualisiert könnte helfen, um dieses Problem zu überwinden. Dieser Bericht beschreibt das Design eine randomisierte kontrollierte Studie als eine Methode zur Untersuchung der Wirkung eines Videos über den Unterschied zwischen Selbstauskünften und direkt gemessenen PA Es wird vermutet, dass das Video die mittlere Differenz zwischen den beiden Maßnahmen reduziert. Personen aus der Allgemeinbevölkerung rekrutiert werden. Hüfte getragen Beschleunigungssensoren werden verwendet, um PA direkt Messdaten an sieben aufeinander folgenden Tagen zu sammeln. Danach werden Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip der experimentellen und der Kontrollgruppe zugeordnet. Die Experimentalgruppe erhält eine Videodemonstration auf PA Intensitätsstufen und anschließende PA Prüfung über selbstverwalteten computergestützten Fragebogen. Die Kontrollgruppe erhält nur PA-Bewertung. Danach werden die Daten verarbeitet, um den Unterschied zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte mäßig-starke körperliche Aktivität (MVPA) zwischen den Studiengruppen mit einem zwei-Stichproben-t-Test zu vergleichen. Diese Methode eignet sich für die Untersuchung der Wirkung eines vorhandenen oder selbst erstellten Videos auf der Differenz zwischen den beiden Messmethoden. Es kann nicht nur für Personen aus der Allgemeinbevölkerung, sondern für eine Vielzahl von anderen Populationen und Kontexten verwendet werden, wie genaue Maßnahmen erforderlich sind, um PA-Ebenen zu bewerten.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Beurteilung der körperlichen Aktivität (PA) erfolgt häufig durch Fragebögen, weil sie billig und leicht zu verwalten sind. Wie positive Assoziationen zwischen Mengen von höherer Intensität PA und Herz-Kreislauf-Gesundheit gut etablierte1,2,3, Fragen viele Fragebögen, Häufigkeit und Zeitaufwand in leichte, moderate und kräftig PA präsentiert Beispiele der jeweiligen Tätigkeiten4,5,6,7,8. Sie können jedoch durch Ungenauigkeit durch individuell unterschiedliche Verständnis der PA Intensität Ebenen9fehlerhaft sein. Beispiele für weitere, spezifische Aktivität können für Menschen mit verschiedenen körperlichen Verfassungen nicht bewahrheiten. Beispielsweise können übergewichtige oder adipöse Personen mehr ausgeübt als Personen mit normalem Gewicht fühlen, wenn die exaktere gleiche Tätigkeit ausführen. Direkte Maßnahmen auf der anderen Seite (z.B. Accelerometry) erfordern erhebliche Mengen an Zeit und Kosten und verfügen über begrenzte Gültigkeit aufgrund Reaktivität Bias10,11, Probe Auswahl Bias12und die mangelnde Fähigkeit zur bestimmte Aktivitäten13genau zu erfassen. Ein breites Spektrum an Studiengängen zeigte nur gering bis moderat Vereinbarungen zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte PA14,15,16. Die meisten Erkenntnisse zeigen, dass die Befragten mehr Zeit verbracht in höherer Intensität PA im Vergleich zu direkt gemessenen Daten melden. Während das Manuskript dient der Begriff "Lücke" zur Bezeichnung dieser Mangel an Übereinstimmung zwischen Accelerometry und Selbstauskünften PA.

Eine Video Berichte als Bestandteil einer computergestützten selbst ausgefüllten Fragebogen helfen könnte, die beiden Maßnahmen in Einklang zu bringen, durch die Erhöhung der Genauigkeit der. Eine video-Demonstration bietet die Möglichkeit, verschiedene Intensitätsstufen von PA zeigen, die schwer zu erklären, durch schriftlichen Text nur. Teilnehmer erhalten einen visuellen Bezug sie können vergleichen ihre Leistungsstufen mit und damit Fehlklassifikation des Lichts, moderate und kräftige PA reduziert werden kann. Bis jetzt gibt es im Zusammenhang mit der Mobilität und körperliche Funktionsfähigkeit überprüft für ältere Erwachsene17,18,19Videos, Bewertungen zu unterstützen. Unseres Wissens gibt es keine Video-gestützte Analysen, die als für leichte, moderate und kräftige PA Bezugsrahmen

Wir haben eine 3-minütiges Video, das zeigt, dass ein Mann mittleren Alters auf einem Laufband in einem Fitness-Center, beschreibt die Begriffe Licht, gemäßigt und kräftige PA und visualisiert gleichzeitig Symptome, im Zusammenhang mit dieser Intensität Ebenen entwickelt. Die hier beschriebene Methodik ist eine randomisierte kontrollierte Studie, die Wirkung von video-Demonstration auf die Lücke zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte mäßig intensive körperliche Aktivität (MVPA) zu testen. Darüber hinaus ist standardisierte Beurteilung der Somatometry (Höhe, Gewicht und Taille und Hüfte Umfang) durchgeführt, um zu untersuchen, ob Auswirkungen je nach Konstitution der Teilnehmer unterscheiden.

Die Methode empfiehlt sich, die Wirkung von jeder video-Demonstration zu testen, die EDV-gestützte PA Fragebogen Beurteilung mit dem Ziel der Verringerung der Kluft zwischen Selbstauskünften und direkt gemessenen PA unterstützen soll Die Methodik kann in verschiedenen Populationen und Kontexten verwendet werden, da genaue Maßnahmen erforderlich sind, um aktuelle und wechselnde PA Ebenen, Wirksamkeit von PA Interventionen und Assoziationen zwischen PA und Gesundheit Ergebnisse zu bewerten.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dieses Protokoll wurde von der Ethikkommission der Universität Greifswald Medizin (Anzahl BB 076/18; genehmigt. Juni 2018).

1. video Bau- und experimentelles design

  1. Wählen Sie eine öffentlich verfügbaren oder selbst produzierte Video basierend auf experimentellen konkret. Das Video sollte in den Selbstbericht Fragebogen Teilnehmer Verständnis unterstützen verwendeten Begriffe erklären. Das hier verwendete Video enthält erklärt und Visualisierung Symptome sowie benennen Beispiele für leichte, moderate und kräftig PA.
    1. Haben Sie in dem Video eine Person auf einem Laufband in einem Fitnesscenter geben, eine allgemeine Einführung in die verschiedenen Intensitätsstufen von PA.
    2. Lassen Sie die Person, die Unterschiede in der Herzfrequenz, Atemfrequenz und Fähigkeit, die normalerweise im Einklang mit den Intensitätsstufen sprechen erklären. Lassen Sie die Person, die gleichzeitig zeigen diese Symptome beim walking/laufen auf einem Laufband an die entsprechenden Tempo.
    3. Lassen Sie die Person geben Sie Beispiele für alltägliche Aktivitäten und individuelle Unterschiede in der Bewertung der PA Intensitätsstufen zu betonen.
      Hinweis: Das Video hier verwendet wurde in deutscher Sprache, basierend auf einem video-Clip von den Centers for Disease Control and Prevention (CDC)20produziert. Wenn Teilnehmer englische Muttersprachler sind, kann das originale-Video mit Schwerpunkt auf Minuten 01:46 um 03:25 verwendet werden. Die Person in dem heutigen Video ist ein etwa fünfzig Jahre alten, Normal-Gewicht, weißen Mann in guter körperlicher Verfassung. Siehe Abbildung 1 für eine grafische Darstellung des video-Struktur und Inhalt.
  2. Integrieren Sie das Video in einer selbstverwalteten Tablet-Computer-Umfrage direkt vor den PA-Fragebogen vorgelegt werden und stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer das Video überspringen können. Randomisieren Sie Präsentation des Videos 1:1.
    1. Integrieren Sie Fragen zu soziodemographischen und Gesundheit im Zusammenhang mit Variablen in die Umfrage wie gewünscht für die Beschreibung der Merkmale der Probe.
    2. In der vorliegenden Studie ist Selbstauskünften PA anhand einer modifizierten Version des internationalen körperliche Aktivität Fragebogen Kurzform (IPAQ-SF)4, deutsche Version21, Adressierung der letzten sieben Tage. Zwei Elemente Adressnummer Tage und jeweiligen Zeitaufwand in gemäßigten und kräftige PA. Die ursprünglichen Elemente zu Fuß werden mit Fragen zur leichten PA ersetzt, wie zu Fuß in unterschiedlicher Intensität Ebenen22 durchgeführt werden kann und zu Fuß nicht gleichbedeutend mit leichten PA durch Accelerometry gemessen ist. Soziodemographische und Gesundheit Variablen in die Erhebung einbezogen sind Geschlecht, Alter, schulische Ausbildung, Beschäftigung, aktuelle Leben gemeinsam mit einem Partner aktuelle Rauchen und Selbsteinschätzung der allgemeinen Gesundheit.

figure-protocol-1
Abbildung 1: Schematischer Aufbau des video-Demonstration der unterschiedlichen körperlichen Bewegungsstufen Intensität. Die wichtigsten Szenen des Videos mit den entsprechenden Einzelaufnahmen, Längen und Zusammenfassung des Inhalts werden dargestellt. Das Video basiert auf einen video-Clip von der CDC-20zur Verfügung gestellt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

2. die Leistungsberechnung

  1. Führen Sie eine Power-Analyse mit Hilfe entsprechenden Software um zu definieren, die Größe der Stichprobe notwendig, statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Gehören Sie eine Zwischenanalyse zugrunde liegenden Annahmen und frühe Beendigung der Studie zu überprüfen.
    1. Wählen Sie einen statistischen Test für die Forschungsfrage geeignet.
    2. Basierend auf die Literatur, die angenommene mittlere Differenz zwischen Fragebogen und Beschleunigungsmesser Daten in der Kontrollgruppe, d. h. die Divergenz zwischen Selbstauskünften und direkt gemessenen PA ohne Vorlage des Videos einstellen
    3. Legen Sie die angenommene mittlere Differenz zwischen Fragebogen und Beschleunigungsmesser Daten in der experimentellen Gruppe, d. h. die Divergenz zwischen Selbstauskünften und direkt gemessenen PA mit Aufnahme von video-Demonstration.
    4. Legen Sie die angenommenen Standardabweichung (SD) für beide Gruppen.
    5. Wählen Sie Leistung und Alpha-Niveau wie gewünscht.
  2. Basierend auf die Literatur und unter Berücksichtigung der spezifischen Studiendesign, entscheiden Sie über eine vermeintliche Drop-out-Rate abzurufenden die endgültige Zahl der Teilnehmer angeworben werden.
  3. Die Power-Analyse der vorliegenden Studie basiert auf einem zwei-Stichproben-t-Test unter der Annahme gleicher Varianz. Basierend auf einer vergleichbaren Stichprobe10, ist die angenommene mittlere Differenz zwischen Fragebogen und Beschleunigungsmesser Daten in der Kontrollgruppe 90 min pro Tag MVPA. Die angenommene mittlere Differenz in der experimentellen Gruppe ist 60 min pro Tag (SD in beiden Gruppen = 100 min pro Tag). Wie es wird vermutet, dass die Integration des Videos reduziert die Lücke zwischen den beiden Maßnahmen, einem einseitigen Signifikanzniveau von p =.05 gewählt (Kraft =.80. Ergebnisse der Leistungsberechnung einschließlich Zwischenanalyse ergab, dass eine Gesamtanzahl von 314 Teilnehmer für den Nachweis des experimentellen Effekts benötigt wird. Unter der Annahme einer Drop-out-Rate von etwa 10 %, ist es geplant, 350 Teilnehmer (Abbildung 2) zu rekrutieren.

figure-protocol-2
Abbildung 2: Schematische Darstellung der berechneten Teilnahme Strömung. n = Anzahl der Teilnehmer. Alle n beziehen sich auf die Ergebnisse der Berechnung macht. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

3. Teilnehmer Rekrutierung und Vorbereitung für die Datenerfassung

  1. Wählen Sie eine Anwerbung, Einstellung, genügend Zeit zur hand, der Beschleunigungssensor und zur Datenerfassung (z. B. in einem Einkaufszentrum oder am Arbeitsplatz) um Bemühungen der Teilnehmer gering zu halten und die Einhaltung der Studie steigern vorzubereiten erlaubt.
    1. Teilnehmer, die die Möglichkeit haben, selbständig zu Fuß zu rekrutieren (z. B. keine dauerhafte Nutzung eines Rollstuhls) und sind körperlich und kognitiv in der Lage, einen Fragebogen selbst melden. Achten Sie darauf, eine ähnliche Anzahl von männlichen und weiblichen Teilnehmern aller Altersgruppen innerhalb der gewünschten Altersbereich zu rekrutieren.
    2. Als Anreiz für die Teilnahme weisen darauf hin, dass Teilnehmer ein Feedback schreiben direkt gemessenen PA und sitzende Zeit nach Abschluss der Studiums erhalten werden. Verwenden Sie monetäre Anreize, wie gewünscht.
    3. Schriftliche Einwilligung von jeder Person vor ihrer Teilnahme.
  2. Zur objektiven Messung verwenden Sie einen drei-axial Beschleunigungsmesser auf der rechten Hüfte getragen werden. Alternative Geräte sollten einsetzbar aber die Speicherkapazität für die Datenerfassung an sieben aufeinander folgenden Tagen. Um tägliche PA möglichst genau zu erfassen, befolgen Sie die Anweisungen für das jeweilige Gerät verwendet.
    1. Haben Sie Beschleunigungssensoren mit elastischen Gurten in verschiedenen Größen vorbereitet und wählen Sie eine, die die Teilnehmer bequem passt.
    2. Geben Sie ausreichende Informationen zum Umgang mit dem Beschleunigungssensor entsprechend den Anweisungen des Herstellers des Geräts. Weisen Sie Teilnehmer zu starten, tragen das Gerät am nächsten Tag. Sicherstellen Sie, dass die Teilnehmer das Gerät tragen, während die wachen Stunden (d. h. jeden Tag nach dem Aufstehen bis zu gehen zu schlafen).
    3. Initialisieren Sie den Beschleunigungsmesser auf einem Computer mit der entsprechenden Software. Achten Sie darauf, die Tragedauer richtig einzurichten. Wählen Sie eine Abtastrate von 30 Hz-23. Falls zutreffend, wählen Sie Teilnehmer spezifische Informationen wie gewünscht ausfüllen (z. B. Körper Gewicht oder Geburtsdatum aus Gründen der Teilnehmer-Identifikation).
    4. Planen Sie jeden Teilnehmer für eine Beurteilung Sitzung Selbstauskünften PA und Somatometry zu erhalten. Stellen Sie sicher, diese Sitzung einen Tag nach dem letzten Beschleunigungsmesser tragen Tag stattfindet. Beschleunigungsmesser und Fragebogen Daten beziehen sich daher auf den gleichen Zeitraum. Ist dies nicht möglich, aus Zeitgründen, gebe eine maximale Verzögerung von zwei Tagen.
    5. Die Teilnehmer mit Ermutigung zu engagieren im normalen täglichen Aktivitäten und stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer erinnert den Beschleunigungsmesser zurückgeben, wenn für die Sitzung erscheinen zu entlassen.
      Hinweis: Diese Studie ist in Greifswald, einer Stadt in Vorpommern, einer ländlichen Gegend im Nordosten Deutschlands. Personen aus der allgemeinen Bevölkerung im Alter zwischen 40 und 75 Jahren rekrutieren proaktiv in einem Einkaufszentrum. Beschleunigungsmesser Feedback Briefe und Einkaufsgutscheine in Höhe von 10 Euro als Anreiz dienen. Teilnehmer sind angewiesen, das Gerät an sieben aufeinander folgenden Tagen zu tragen und um es für alle Wasser-Aktivitäten (z. B. Duschen oder Schwimmen) zu entfernen.

4. Teilnehmer Bewertung Sitzung

Hinweis: Führen Sie diese Sitzung innerhalb von drei Tagen nach der letzten Beschleunigungsmesser Tag tragen.

  1. Den Beschleunigungsmesser des Teilnehmers zu sammeln.
  2. Richten Sie einen neuen Teilnehmer in der Tablet-Computer-Umfrage und geben Sie die individuelle Identifikationsnummer des Teilnehmers.
  3. Der Tablet-Computer des Teilnehmers Selbstverwaltungs-Fragebogen beantworten zu übergeben.
  4. Wenn der Teilnehmer den Fragebogen ausgefüllt hat, den Tablet-Computer zu sammeln und weiter mit Messung des Somatometry.
    1. Bitten Sie die Teilnehmer ihre Schuhe ausziehen und auf geeichten Waagen für die Messung des Körpergewichts zu stehen. Geben Sie das Ergebnis in den Tablet-Computer.
    2. Bitten Sie die Teilnehmer direkt vor einem Spiegel mit den Zehen auf eine Markierung auf dem Boden für die Messung der Körpergröße aufzustehen. Geben Sie das Ergebnis in den Tablet-Computer.
    3. Bitten Sie die Teilnehmer, oberen Schichten von Kleidung für die Messung der Taille und Hüftumfang zu entfernen. Messen Sie die Taille Umfang auf halbem Weg zwischen der untersten Rippe und Beckenkamm. Messen Sie etwa zwei Zoll unten Beckenkamm Hüftumfang. Verwenden Sie den Spiegel, um genaue Positionierung des Bandes zu überprüfen. Geben Sie in den Ergebnissen in den Tablettcomputer.
  5. Danke und die Teilnehmer zu entlassen.

5. Download von Beschleunigungsmesser-Daten für die Bearbeitung und Erstellung von Feedback-Briefe

  1. Laden Sie die Daten aus dem Gerät mit der entsprechenden Software.
    1. Wählen Sie, um Daten aus der vertikalen Achse und wählen eine Epoche Länge von 10 s.
    2. Exportieren Sie die Daten in ein entsprechendes Programm zur Weiterverarbeitung. Wählen Sie nach der Ausgabe Metrik verwendet Schnittpunkte,-Tragezeit zu bestimmen und zu differenzieren zwischen PA Intensität Ebenen24,25.
      1. Definieren Sie-Tragedauer als mindestens 60 min. von aufeinander folgenden Null zählt, zulassend ≤2 min Grafen zwischen 0 und 10024.
      2. In einer Erwachsenen Probe (Alter 18 Jahre oder älter) klassifizieren Werte < 100 Impulse pro min als sitzende Zeit, Werte zwischen 100 und 2019 Zählern pro min als Licht PA, Werte zwischen 2020 und 5998 als moderate PA und Werte der 5999 oder mehrere Zählungen pro min als kräftige PA24.
  2. Importieren Sie alle relevante Variablen in ein Computer-Programm für eine computergesteuerte Feedback Brief mithilfe eines Algorithmus automatisch die einzelnen Daten in eine allgemeine Vorlage integrieren erstellt. Der Brief kann eine Reihe von Diagrammen visualisieren Beschleunigungsmesser-basierte PA Ergebnisse sowie sitzende Zeit wie gewünscht enthalten. Haben Sie jedes Diagramm durch einen Absatz von drei bis fünf Sätze Information über den Inhalt der Figuren und die jeweiligen gesundheitlichen Empfehlungen begleitet.
  3. Liefern Sie das Feedback schreiben so schnell wie möglich, nachdem der Teilnehmer die Studie abgeschlossen.
    Hinweis: Beschleunigungsmesser Feedback Buchstaben in der vorliegenden Studie enthalten drei Graphen. Das erste Diagramm visualisiert die täglichen Schritte über die Tragedauer. Das zweite Diagramm zeigt viel Zeit damit verbracht, sesshaft und in Licht, gemäßigt und kräftige PA täglich tragen. Das dritte Diagramm zeigt alle beobachteten 10-min-Anfälle von sesshaften Zeit zwischen 6 und 22:00 beispielhaft an einem Wochentag und an einem Tag am Wochenende. Empfehlungen zur PA werden nach den PA-Richtlinien der Weltgesundheitsorganisation für scheinbar gesunde Erwachsene2vorgestellt. Empfehlungen zur sesshaften Pausen sind basierend auf einschlägigen Studien26,27,28dargestellt.

6 statistische Analyse

  1. Deskriptive Statistik für alle Variablen zu berechnen.
  2. Definieren Sie einen Grenzwert für täglich Beschleunigungsmesser Tragezeit zu Verzerrungen in Beschleunigungsmesser Daten zu vermeiden.
  3. Erstellen Sie eine Variable, die die Lücke zwischen den beiden Maßnahmen präsentiert. Berechnen Sie die Variable als Selbstauskünften minus Beschleunigungsmesser abgeleitet min moderat-kräftige PA die Ergebnisse in einen Unterschied (Delta, ∆) Punkten. Verwenden Sie einen zwei-Stichproben-t-Test ermitteln die Differenz von Deltas zwischen experimentellen und kontrollieren Gruppe.
  4. Erstellen Sie ein Diagramm, um die Ergebnisse der wichtigsten Analyse wie gewünscht zu visualisieren.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die oben erläuterten Methoden beschreiben eine randomisierte kontrollierte Studie zu testen, ob eine video-Demonstration der PA Intensitätsstufen die Kluft zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte MVPA verringert. Eine Zwischenanalyse (n = 157) wurde zu beurteilen, ob die geschätzten Stichprobengröße von 314 Teilnehmer ausreichen, um unsere Hypothese ist geplant. Bis zu diesem Zeitpunkt schlossen 142 Teilnehmer das Studienprotokoll. Teilnehmer, die zu alt waren (n = 1) oder nicht tragen, die den Beschleunigungsmesser für ≥10 Stunden pro Tag auf ≥6 Tage (n = 10) wurden aus der Analyse ausgeschlossen. So Datenanalyse erfolgte mit Hilfe einer Stichprobe von 131 Teilnehmer, um ein Beispiel für repräsentative Ergebnisse zwischen den Individuen aus der allgemeinen Bevölkerung im Alter zwischen 40 und 75 Jahren zu geben.

Tabelle 1 zeigt deskriptive Statistik der Analyse Stichprobe (n = 131). Dieses Beispiels, 68 Teilnehmer (52 %) wurden randomisiert der Versuchsgruppe und 63 Teilnehmern (48 %) wurden für die Kontrollgruppe randomisiert. Die Experimentalgruppe erhielt eine video-Demonstration vor dem Ausfüllen des Fragebogens PA, während die Kontrollgruppe PA Bewertung nur erhielt. Es wurde vermutet, dass die video-Demonstration die Lücke zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte PA reduziert Vorläufige Ergebnisse der Zwischenanalyse ergab eine geringere formale mittlere Differenz in der Videogruppe (M = 21,8, SD = 108,9) im Vergleich zu Kontrollen (M = 41,0, SD = 117,4, t(129) = 0,97, p =.166, Abbildung 3 und Abbildung 4). Der p-Wert liegt zwischen der Bedeutung (p < 0,010) und Sinnlosigkeit (p > 0.269) Grenzen der Test-Simulationen. So kann das Studium fortzusetzen, wie geplant, bis die gesamte Stichprobe-Größe erreicht ist.

GesamtstichprobeKontrollgruppeVideogruppe
N13163 (48 %)68 (52 %)
Sex, Frauen85 (65 %)46 (73 %)39 (57 %)
Alter, Jahre60.1 ± 8,958.1 ± 9,661,9 ± 7,9
Strom im Zusammenleben mit einem Partner ja102 (78 %)51 (81 %)51 (75 %)
Schulische Ausbildung
< 10 Jahre20 (16 %)12 (19 %)8 (12 %)
10 Jahre64 (50 %)27 (44 %)37 (56 %)
> 10 Jahre44 (34 %)23 (37 %)21 (32 %)
Nicht angegeben (n = 3)
Beschäftigung
Vollzeit oder Teilzeit55 (42 %)33 (52 %)22 (32 %)
Irregulär23 (18 %)8 (13 %)15 (22 %)
Nicht erwerbstätige oder im Ruhestand53 (40 %)22 (35 %)31 (46 %)
Aktuelle Raucher, ja22 (17 %)12 (19 %)10 (15 %)
Body-mass-index
< 25 kg / m2 34 (26 %)23 (37 %)11 (16 %)
≥ 25 kg/m2 und < 30 kg / m2 55 (42 %)22 (35 %)33 (49 %)
≥ 30 kg/m2 42 (32)18 (29 %)24 (35 %)
Selbstberichteten allgemeine Gesundheit2.8 ± 0,72.8 ± 0,82.8 ± 0,6
Beschleunigungsmesser Tragezeit, min/Tag883.0 ± 82,8896.1 ± 74,4870.8 ± 88,7
Beschleunigungsmesser-basierte MVPA, min/Tag45,2 ± 27,744.1 ± 24,346,2 ± 30,7
Selbstberichteten MVPA, min/Tag77,2 ± 117,285.2 ± 119.068,0 ± 115,8

Tabelle 1: Eigenschaften von Teilnehmern in der vorläufige Zwischenauswertung probieren. N = Anzahl der Teilnehmer. MVPA = mäßige bis intensive körperlichen Aktivität. Daten sind als Mittelwert ± Standardabweichung für stetige Variablen sowie die Anzahl der Teilnehmer (%) dargestellt. für kategoriale Variablen. Body-mass-Index wurde auf der Tagung der Teilnehmer Bewertung aus objektiv gemessene Höhe und Körpergewicht berechnet. Selbstberichteten Allgemeinzustand wurde auf einer 5-Punkte-Skala von 1 "sehr gut" bis 5 "sehr schlecht" gemessen. Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte MVPA sowie Beschleunigungsmesser Tragezeit beziehen sich auf durchschnittliche Minuten pro Tag innerhalb von sieben Tagen.

figure-results-1
Abbildung 3: Unterschied zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte moderat-intensive körperliche Aktivität, die im Vergleich zwischen den Studiengruppen. Δ = Delta. MVPA = mäßige bis intensive körperlichen Aktivität. min/Tag = Minuten pro Tag. Die mittlere Unterschiede mit den entsprechenden 95 %-Konfidenzintervall der Kontrollgruppe (graues Quadrat) und die Videogruppe (blaue Raute) werden dargestellt. Meine Unterschiede wurden berechnet als Selbstauskünften minus Beschleunigungsmesser abgeleitet min MVPA. Die Daten beziehen sich auf vorläufige Ergebnisse der Zwischenanalyse (n = 131). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

figure-results-2
Abbildung 4: Bland Altman Grundstücke für die visuelle Darstellung der Differenz zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte mäßig-starke körperliche Aktivität in der Kontrollgruppe (A) und in dem Video Gruppe (B). MVPA = mäßige bis intensive körperlichen Aktivität. min/Tag = Minuten pro Tag. SD = Standardabweichung. Unterschiede wurden berechnet als Selbstauskünften minus Beschleunigungsmesser abgeleitet min MVPA. Ein perfekter Übereinstimmung zwischen den Maßnahmen wäre vorhanden, wenn alle Punkte auf einer horizontalen Linie auf der y-Achse (rote Linie) den Wert 0 gelogen. Die Daten beziehen sich auf vorläufige Ergebnisse der Zwischenanalyse (n = 131). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. 

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dieser Bericht beschreibt eine Methode zum Testen der Wirkung eine video-Demonstration auf die Lücke zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser-basierte PA Eine video-Demonstration der PA Intensitätsstufen Selbstbericht Bewertung vorausgegangen ist, könnte über Berichterstattung über MVPA reduziert werden. Dieses Protokoll kann verwendet werden, um die Wirkung von vorhandenen oder selbst erstellten Informationen video auf die Lücke zwischen Selbstauskünften PA Daten aus eine EDV-gestützte Bewertung und direkt gemessenen PA.

Die wichtigsten Schritte im Protokoll enthalten grundlegende Aspekte der Studie Wärmeleitung, die gewährleisten den Erhalt von genauen Daten, wie z. B. korrekte Beschleunigungsmesser Initialisierung und Herunterladen von Daten oder dafür sorgen, dass das Video von den Befragten nicht übersprungen werden kann. Darüber hinaus gibt es spezifischere Fragen über den Beschleunigungssensor, Zeitraum und die tägliche Tragedauer tragen. Zunächst sollte der Beschleunigungsmesser tragen Zeit und selbst berichteten Daten für den gleichen Zeitraum beziehen. Um Beschleunigungssensoren austeilen und das Datum der Bewertung einig scheint Sitzung unmittelbar nach Einstellung für Teilnehmer der geplanten Termin Einhaltung hilfreich. Zweitens können Teilnehmer nicht immer den Anweisungen für das Tragen der Beschleunigungsmesser erfüllen. Das Gerät kann getragen werden, für weniger als sieben Tage und/oder nur ein paar Stunden pro Tag, während spätere Berichte beziehen sich auf die gesamte Tragedauer. Somit kann über Berichterstattung über MVPA gebunden auftreten. Darüber hinaus können Tragezeit unterscheidet sich erheblich zwischen den Studiengruppen, Ergebnisse durch einseitige Beschleunigungsmesser-basierten MVPA Daten gefährdet werden. Inspektion der interim deskriptiven Statistik kann unzureichende Mengen Tragezeit aufdecken. Zum Beispiel unter den Teilnehmern, die das Studienprotokoll abgeschlossen (n = 142), nur 115 Teilnehmer das Gerät mindestens 10 Stunden auf jedem der sieben Tage trugen. Es gab drei Teilnehmer mit einer Tragezeit von 0 Minuten auf einen oder mehrere Tage. Ausreißer mit Ausnahme scheint notwendig, um sicherzustellen, dass die Daten repräsentativ für einen ganzen Tag, sowie der gesamten Betrachtungszeitraum sind. Obwohl die meisten Studien über Korrelationen zwischen Accelerometry und PA Fragebogendaten eine Tragedauer von ≥10 Stunden pro Tag an ≥4 Tagen pro Woche29verlangen, erfordern Untersuchungen auf die Lücke zwischen Maßnahmen eher konservativen Cut-off Werte. So beschlossen wir, Teilnehmer von der Analyse auszuschließen, die nicht den Beschleunigungsmesser für ≥10 Stunden pro Tag auf ≥6 Tage tragen.

Weitere Änderungen des Protokolls möglicherweise geeignet. Vorläufige Ergebnisse der deskriptiven Statistik siehe Tabelle 1 zeigen einen unausgewogenen Anteil von Männern und Frauen in unseren Gesamtstichprobe und zwischen den Studiengruppen. Meldet das video wirkt selbst differentiell bei Männern und Frauen, können insgesamt Videoeffekte voreingenommen sein. Basisvariablen (z. B. Geschlecht und Alter) müssen also bei der Randomisierung Algorithmus berücksichtigt werden. Darüber hinaus müssen die wichtigsten Analysemodell soziodemographischen und Gesundheit gehören im Zusammenhang mit Variablen als potentielle Confounder ein lineares Regressionsmodell anstelle von einem t-Test.

Hier beschriebenen Methodik zielt auf die Verringerung der Kluft zwischen Selbstauskünften und Beschleunigungsmesser abgeleitet PA mithilfe eines Videos zu Adresse Verständnis der PA Intensitätsstufen. Bleiben jedoch Besonderheiten, die jede Maßnahme, um diese Lücke zu beeinflussen. Zunächst Selbstauskünften PA Daten ist anfällig für Bias30 erinnern und durch soziale Erwünschtheit Bias31,32betroffen sein könnten. Zweitens-bias in Beschleunigungsmesser Daten besonders Ursprünge in verschiedenen Motivation, das Gerät zu tragen. Drittens: die Hüfte getragen Beschleunigungssensoren fehlen möglicherweise die Fähigkeit, genau zu erfassen, Radfahren und Schwimmen13. Zu guter Letzt Beschleunigungssensoren absoluten Beträge der Bewegung erfassen, während Berichte Konto für relative körperliche Anstrengung33,34,35. Unter Berücksichtigung dieser Faktoren kann die Visualisierung der Intensitätsstufen darstellen, nur eine von vielen Optionen, die Kluft zwischen Selbstauskünften und direkt gemessenen PA

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diese Forschung wurde unterstützt von der Universität Greifswald Medizin und DZHK (Deutschen Zentrums für Herz-Kreislauf-Forschung; Grand Nr. D347000002). Die Autoren danken Christian Goeze, Stefanie Tobschall und Clip-Film - Und Fernsehproduktion GmbH.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
BeschleunigungssensorenActiGraph, LLCActiGraph Modell GT3X+Dies ist das gebräuchlichste Gerät auf dem Markt. Ähnliche Produkte sind auch von anderen Anbietern erhältlich.
Access SoftwareMicrosoftDie Software wird für die Erstellung von computergestützten Feedback-Briefen verwendet.
Actilife SoftwareActiGraph, LLCSoftware zum Vorbereiten, Initialisieren, Herunterladen und Verarbeiten von Daten, die von den Beschleunigungsmessern erfasst werden.
GürtelActiGraph, LLCElastischer GürtelElastische Bänder zum Tragen von Beschleunigungssensoren an der Hüfte.
ComputersoftwareStataCorpDie Software Stata wird für statistische Analysen verwendet.
Digitale Waagen (Höhe)ADE GmbH & Co. KGMZ 10020Die Waage dient zur Messung der Körpergröße.
Digitale Waagen (Gewicht)Soehnle Industrial solutions GmbHSOEHNLE 7720Die Waagen werden zur Messung des Körpergewichts eingesetzt.
Excel SoftwareMicrosoftDie Software wird für Berechnungen von Beschleunigungsmesser-basierten Daten verwendet.
PASS Sample Size SoftwareNCSSPASS Sample Size 16Die Software wird für Power-Berechnungen verwendet.
TabletApple Inc.iPad MC769FD/ADer Tablet-Comupter wird für die Selbsteinschätzung verwendet.
USB-KabelActiGraph, LLCUSB-KabelUSB-Kabel für die Gerätekommunikation und das Aufladen von Beschleunigungsmessern.

References

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