Name: ギャップを減らすため輝度レベルの可視化間自己報告し、身体活動の直接測定 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-03-07T14:45:00.000+00:00
Duration: 5 min 59 s
Description: 学ぶ、身体活動の強度レベルを可視化した動画が自己報告の精度を向上させるかを検証する無作為化比較試験の手法。アクセロメーターとの組み合わせにより、標準化された測定アプローチを提供します。

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本研究は、大学医学グライフスヴァルトと DZHK (ドイツ語センター心血管研究によって支持されました。グランド号D347000002)。著者は、クリスチャン ゲッツェ、ステファニー Tobschall、クリップ映画 - ウント Fernsehproduktion GmbH を感謝したいです。

このプロトコルは、大学医学グライフスヴァルト (番号 BB 076/18; の倫理委員会で承認されました2018 年 6 月)。
1. ビデオの建設と実験デザイン
<ol><li>特定の実験の質問に基づいて一般に公開または自主制作ビデオを選択します。ビデオでは、参加者の理解をサポートする自己レポートのアンケートで使用される用語を説明しなければなりません。ここで使用されるビデオと名前を光、中程度、および積極的な PA の例の他に、説明して現象の可視化を格納します。<ol>
<li>ビデオでは、PA の強度別に一般的な導入を与えるフィットネス センターでトレッドミルで人を持っています。</li>
		<li>心拍数、呼吸の頻度、および強度レベルに従って通常話をする機能の違いを説明する人を持っています。同時によるペースでトレッドミルでウォーキング/ランニングしながらこれらの症状を示す人があります。</li>
		<li>日常生活活動の例を与えるし、PA 強度レベルの評価における個人差を強調する人があります。 注: ここで使用されるビデオは、疾病と予防 (CDC)20センターからのビデオ クリップに基づいてドイツで生産されました。参加者は英語のネイティブ スピーカーである場合元のビデオは分 1:46、3:25 に重点を置いて使用可能性があります。現在ビデオの人は、良好な物理的形状の樹齢約 50 年、正常体重、白人男性。ビデオの構造とコンテンツを視覚的描写は、図 1を参照してください。</li>
	</ol>
</li>
	<li>PA アンケート前に直接提示し、参加者は、ビデオをとばすことができないかどうかを確認する自己投与タブレット コンピューター調査ビデオに統合します。ビデオの 1:1 のプレゼンテーションをランダムに。<ol>
<li>社会人口統計学と健康に関する質問を統合サンプルの特性の説明のため必要に応じて、調査に関連する変数。</li>
		<li>本研究では自己報告された PA は評価国際物理活動アンケートの短い形式 (IPAQ SF)4、21、ドイツ語版の修正版を使用して過去 7 日間に対処されます。2 つの項目に対処日数および穏健派と積極的な PA でそれぞれ時間歩行に関する元のアイテムは、別の強度レベル22で実行する可能性があります歩いて、歩いては加速度計を用いて光 PA に等価ではない光 PA に関する質問に置き換えられます。調査に含まれる社会人口統計学と健康変数、性別、年齢、学校教育、雇用、同居パートナー、現在現在喫煙と自己評価の一般的な健康。</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58997/58997fig1.jpg"> 図 1: 異なる身体活動強度レベルのデモビデオの模式構造。シングル ショット、長さ、および内容の概要によると、ビデオの主要なシーンが描かれています。ビデオは、CDC20によって提供されるビデオ クリップに基づいていた。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58997/58997fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
2. 電力の計算
<ol><li>統計学的に決定的な結果を得るに必要なサンプル サイズを定義するためにそれぞれのソフトウェアを使用して力を分析します。根本的な仮定と研究の初期の停止を確認する中間解析が含まれます。<ol>
<li>研究の質問の適切な統計テストを選択します。</li>
		<li>文献に基づいて、ビデオのプレゼンテーションなし自己報告と直接測定した PA の乖離は、コントロール群アンケートと加速度計データの想定した平均値の差を設定します。</li>
		<li>実験群、ビデオのデモが含まれて自己報告と直接測定した PA の乖離は、アンケートと加速度計のデータとの平均値の差を設定します。</li>
		<li>両方のグループの想定した標準偏差 (SD) を設定します。</li>
		<li>電源とアルファ ・ レベルに応じて選択します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>文学と特定の研究デザインを考慮に基づいて、決定ドロップ アウト率の仮定最終募集参加者数を取得します。</li>
	<li>本研究のパワー解析は、等分散を仮定して 2 標本 t 検定に基づいています。MVPA の一日あたり 90 分匹敵するサンプル10に基づいて、コントロール グループのアンケートと加速度計データの想定平均違いです。実験群で想定した平均値の差は 1 日あたり 60 分 (両方のグループのSD = 1 日あたり 100 分)。ビデオの統合は、2 つの間のギャップを減少させることを仮定としての措置は、 pの片側有意水準 =.05 を選択 (電源 =.80。中間解析を含む電力の計算の結果は、実験の効果を示すため 314 参加者の合計数が必要である明らかにしました。ドロップ アウト率は約 10% と仮定すると、それは 350 人の参加者 (図 2) を採用する予定です。</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58997/58997fig2v2.jpg"> 図 2: 計算される参加の流れの模式。n = 参加者数。すべての n は、検出力の計算の結果を参照してください。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58997/58997fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
3. 参加者募集とデータ収集のための準備
<ol><li>加速度計と低参加者の努力を維持するために、研究への密着を高める (例えば、ショッピング モールや職場) データ コレクションの準備に、設定募集許可手に十分な時間を選択します。<ol>
<li>自力で歩くことをして人の参加者を募集 (例えば、車椅子の永久的な使用) 肉体的に認知することができる自己レポートのアンケートを完了して。必ず希望年齢の範囲内にあるすべての年齢の男性と女性の参加者の同じような数を募集してください。</li>
		<li>参加のインセンティブとして、参加者を直接測定した PA と研究を完了した後座って時間のフィードバックの手紙を受け取るとしていることを指摘します。金銭的なインセンティブを目的として使用します。</li>
		<li>参加前に一人一人から書面によるインフォームド コンセントを取得します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>客観的な測定結果、右股関節に着用する 3 軸加速度計を使用します。代替デバイスは使用できますが、連続 7 日間データ コレクションのメモリ容量を持っている必要があります。毎日 PA を最も正確にキャプチャするために使用される特定のデバイスの指示に従います。<ol>
<li>様々 なサイズの弾性ベルトを使用した加速度センサーを有し、参加者は快適にフィットするものを選択します。</li>
		<li>デバイスのメーカーによって提供される指示に従って加速度計の処理方法に十分な情報を与えます。デバイスを次の日に着用を開始する参加者に指示します。参加者が起きている時間 (スリープ状態に行くまで取得した後毎日など) 中にデバイスを着用することを確認します。</li>
		<li>適切なソフトウェアを使用してコンピューターに加速度センサーを初期化します。正しく身に着けている期間を設定することを確認します。2330 Hz のサンプリング レートを選択します。該当する場合は、選択に応じて参加者の特定の情報を入力する (例えば、車体重量や参加者の識別のため生年月日)。</li>
		<li>査定セッションの各参加者が自己申告の PA と体色を取得するをスケジュールします。このセッションが行われる 1 日後の日を身に着けている最後の加速度計を確認します。したがって、加速度計とアンケート データは同じ期間を参照してください。時間の理由はこれができない場合は、2 日間の最大の遅延を認めます。</li>
		<li>通常の日常活動に従事し、参加者がセッションに出演したときに加速度計を返すに覚えているかどうかを確認する助けを借りて参加者を却下します。 注: この研究はグライフスヴァルト、西部の Pomerania、ドイツ北東部の農村地域の都市で実施します。40 〜 75 歳一般的な人口からの人は、ショッピング モールで積極的に募集しています。加速度フィードバック文字、10 ユーロの額の商品券がインセンティブとして使用されます。参加者は、7 日間連続してデバイスを着用して任意の水ベースのアクティビティ (シャワーやスイミングなど) を削除するように指示されます。</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. 参加者の評価セッション
注: このセッション日を身に着けている最後の加速度計の後 3 日以内を実施します。
<ol><li>参加者からは、加速度計を収集します。</li>
	<li>タブレット コンピューター調査で新しい参加者と参加者の個々 の調査の id 番号の種類を設定します。</li>
	<li>管理アンケートに答えて参加者にタブレット コンピューターを引き渡します。</li>
	<li>参加者がアンケートを完了したら、タブレット コンピューターを収集し、体色の測定を続けます。<ol>
<li>靴を脱ぐに参加者を尋ねるし、体重測定の目盛りの上に立ちます。タブレット コンピューターに結果を入力します。</li>
		<li>身長の測定のための地面にマークでつま先と鏡の前でまっすぐ立つ参加者を求めます。タブレット コンピューターに結果を入力します。</li>
		<li>ウエストとヒップの円周の測定のための衣類の上部層を除去する参加者を求めます。最も低い肋骨と腸骨稜の間腰まわりミッドウェイを測定します。股関節まわりに腸骨稜下約 2 インチを測定します。ミラーを使用すると、テープの正確な位置決めをチェックします。タブレット コンピューターに結果を入力します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>感謝し、参加者を却下します。</li>
</ol>5. フィードバック文字を処理および作成のための加速度計データのダウンロードします。
<ol><li>適切なソフトウェアを使用して、デバイスからデータをダウンロードします。<ol>
<li>垂直軸からのデータを使用し、10 のエポック長さを選択します s。</li>
		<li>さらに処理するための適切なプログラムにデータをエクスポートします。使用出力指標によるとカット点非摩耗時間を特定し、PA 強度レベル24,25の間で区別するを選択します。<ol>
<li>非摩耗時間連続の少なくとも 60 分として240 と 100 間のカウントの 2 分を可能にするゼロの数を定義します。</li>
			<li>アダルト サンプル (年齢 18 歳以上) では、分類値 &lt; 分座って時間として、光 PA、毎分 100 と 2019 カウント間値あたり 100 カウント値 2020 と 5998 適度な PA と積極的な PA の24分あたり 5999 以上の数の値の間。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>コンピュータ プログラムのアルゴリズムを使用して、自動的に一般テンプレートに個々 のデータを統合するコンピューター化されたフィードバック レターを作成するために適切にすべての関連する変数をインポートします。文字数に応じて加速度計ベースの PA 成果だけでなく、座って時間を可視化するグラフがあります。第 3 ~ 5 文数字の内容を説明して、それぞれの推奨事項を提供することを伴う各グラフがあります。</li>
	<li>参加者は、調査を完了した後は、できるだけ早くフィードバック手紙を届けます。 注: 本研究では加速度フィードバック文字には 3 つのグラフが含まれます。最初のグラフは、身に着けている間の歩数を可視化します。2 番目のグラフは、坐り、光、身に着けている毎日で、穏健派と積極的な PA で費やした時間の量を示しています。3 番目のグラフは、6 と 22 平日そして週末日を例示の間座って時間の観察された 10 分発作を示しています。PA に関する推奨事項は、明らかに健康な大人2の世界保健機構の PA のガイドラインに従って表示されます。定住改に関する推奨事項は、関連する研究26,27,28に基づいて掲載されています。</li>
</ol>6 統計分析
<ol><li>すべての変数の記述統計量を計算します。</li>
	<li>加速度計データにバイアスを避けるために加速度計摩耗時間毎日のカットオフ値を定義します。</li>
	<li>2 つのメジャーの間のギャップを示す変数を作成します。自己報告された相違の結果スコア (デルタ、∆) 適度に活発な PA の加速度計から派生した分マイナスとして変数を計算します。2 標本の t 検定を使用して実験のデルタの違いを判断して制御グループ。</li>
	<li>必要に応じて主な解析結果を可視化するグラフを作成します。</li>
</ol>

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<li>Shook, R. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Subjective+estimation+of+physical+activity+using+the+International+Physical+Activity+Questionnaire+varies+by+fitness+level%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Physical+Activity+%26+Health%22%5BJournal%5D)">Subjective estimation of physical activity using the International Physical Activity Questionnaire varies by fitness level.</a> Journal of Physical Activity & Health. 13, 79-86 (2016).</li>
</ol>

著者が明らかに何もありません。

このレポートは、自己申告と加速度計ベースのペンシルベニア州の間のギャップのビデオ デモンストレーションの効果をテストするための方法論をについて説明します自己評定の前 PA 強度レベルのビデオ デモンストレーションに、MVPA 過剰報告が減る可能性があります。コンピューター支援評価と直接測定ペンシルバニアから派生した自己申告の PA のデータの間のギャップに及ぼす既存または自主制作情報ビデオをテストするのにはこのプロトコルを使用することができます。
プロトコルの最も重要な手順には、正しい加速度センサーの初期化やデータ ダウンロード ビデオ可能性があります回答者がスキップするないことを確かめるなどの正確なデータの受信を確認試験伝導の基本的な側面が含まれます。更に、身に着けている期間、毎日の摩耗時間加速度計についてより具体的な問題があります。まず、期間、自己報告されたデータを身に着けている加速度計は、同じ時間枠を参照ください。加速度計を配るし、評価の日付に同意するには、セッション後すぐに募集がスケジュールされた予定の参加者の遵守を確保するため役立つようです。第二に、参加者常に準拠できない身に着けている加速度計のための指示。7 日または 1 日、ほんの数時間後の自己報告に対しを参照してください完全な身に着けている期間よりも小さいデバイスを着用することがあります。したがって、過剰 MVPA の報告は発生するバインド可能性があります。また、摩耗時間が大幅に異なる研究グループ間結果が偏りのある加速度計ベース MVPA データのため危険にさらさ可能性があります。中間記述統計量の検査が明らかに摩耗時間の不十分な量。研究プロトコルを完了した参加者の中でたとえば、(n = 142)、デバイスを着て 115 の参加で、各 7 日間の少なくとも 10 時間のみ。1 つまたは複数の日 0 分の摩耗時間と 3 名の参加者があった。外れ値を除くデータ総合評価期間と同様、全体の日のための代表をされるように必要なようです。加速度計と PA アンケート データの相関に関するほとんどの研究を要求 ≥10 時間週29あたり ≥4 日に 1 日の着用時間と、措置の間のギャップの検討はより保守的なカットオフ値を必要があります。したがって、参加者を 1 日 ≥6 日 ≥10 時間の加速度計を着用した人の分析から除外することにしました。
適切なプロトコルのさらなる変更があります。表 1に示す基本統計量の予備的な結果は、男性と女性の私たちの合計のサンプルでは、研究グループ間の不均衡の割合を示します。ビデオの影響は、男性と女性の特異的自己報告、全体的なビデオエフェクトがバイアスされる可能性があります。したがって、基本的な変数 (例えば、セックスと年齢) は、ランダム化アルゴリズムで考慮する必要があります。主な解析モデルが社会人口統計学と健康を含める必要がありますまた、t 検定ではなく線形回帰モデルを使用して潜在的な交絡因子として関連する変数。
方法論はここで自己申告と加速度計から派生した PA PA 強度レベルのアドレス理解するビデオを使用しての間のギャップを減らすことを目的と説明。ただし、メジャーごとに固有の特定の特性はこのギャップに影響に残る。まず、自己申告の PA データ リコール バイアス30を受けやすい、社会的望ましさバイアス31,32によって影響を受ける可能性があります。第二に、加速度計データでデバイスを着用する異なる動機で特に起源をバイアスします。第三に、腰に装着の加速度計は、サイクリング、水泳13を正確に取り込む能力に欠けるかもしれない。最後に、加速度計動きの絶対量をキャプチャに対し自己相対運動33,34,35のアカウントを報告します。これらの要因を考慮した強度レベルの可視化が自己申告と直接測定のペンシルベニア州の間のギャップを減らすために多くのオプションの 1 つだけを表示します。

身体活動 (PA) の評価は、彼らは安価な管理しやすいのでよくアンケートによって行われます。多くのアンケートが周波数と光、中程度、および積極的な PA で過ごす時間をお問い合わせ高い強度 PA の量と心血管の健康の肯定的な連合は確立1,2,3それぞれの活動4,5,6,7,8の例を示します。しかし、彼らは PA 強度レベル9の個々 に異なる理解のため不正確さによって欠陥がある可能性があります。異なる物理的な憲法の個人のためにさらに、特定の活動例が当てはまらない。正確な同じアクティビティを実行するときたとえば、太り過ぎや肥満の人は正常体重の人よりもより発揮感じることがあります。一方、(例えば、加速度計) 測定時間とコストのかなりの量を必要として反応性バイアス10、11、サンプル選択バイアス12、および能力の欠如のため限られた妥当性を所有しています。特定活動13を正確にキャプチャします。研究の広い範囲を示した自己申告および加速度計ベース PA14,,1516間適度な契約に低のみ。ほとんどの結果は、回答者が直接測定したデータと比較して高い強度 PA で過ごした多くの時間を報告します。加速度計と自己報告されたペンシルバニアの間の合意の欠如を指定に原稿「ギャップ」という言葉を使用
動画の精度を上げることによって 2 つの措置を調整するコンピューター支援型の自己記入アンケートの一部を助けるかもしれない自己に報告します。ビデオのデモは、書かれたテキストだけで説明するは難しいされる PA の別の強度レベルを表示する機会を提供します。回答者は視覚的な参照を受け取る彼らは彼らのパフォーマンスのレベルをしたがって、光の誤分類を比較可能性、中程度、および積極的な PA になることがあります。今まで、評価をサポートするビデオ、モビリティと身体機能が古い大人17,18,19の検証のコンテキストで利用できます。私たちの知る限り、光、中程度、および積極的なペンシルバニアの参考ビデオ サポートの評価がないです。
これらの強度のレベルに関連する用語の光、中程度、および積極的な PA について説明しますと症状を同時に可視化するフィットネス センターのトレッドミル上の中年男を示す 3 分間のビデオを開発しました。ここで説明した方法は、自己申告と加速度計ベースの中程度に精力的な身体活動 (MVPA) の間のギャップに及ぼすビデオのデモをテストするのには、無作為化試験です。また、体色 (高さ、体重とウエストとヒップ周り) の標準の評価を実施して参加者の体格に応じて効果が異なるかどうかを調査します。
方法論が適切な評価をサポート支援 PA アンケート目的で自己申告と直接測定のペンシルベニア州の間のギャップを減らすために意味される任意のビデオ デモンストレーションの効果をテストするには方法論は、現在と変化する PA レベル、PA の介入と PA と健康の成果との間の関連付けの有効性を評価するための正確な措置に必要な様々 な集団やコンテキストで使用できます。

<table><tbody><tr><td>加速度計</td><td>ActiGraph, LLC</td><td>ActiGraph Model GT3X+</td><td>これは、市場で最も一般的なデバイスです。同様の製品は他のベンダーから入手できます。</td></tr><tr><td>Access Software</td><td>Microsoft</td><td></td><td>コンピュータ化されたフィードバックレターの作成に使用されるソフトウェアです。</td></tr><tr><td>Actilife Software</td><td>ActiGraph, LLC</td><td></td><td>加速度計によって収集されたデータを準備、初期化、ダウンロード、および処理するためのソフトウェア。</td></tr><tr><td>ベルト</td><td>ActiGraph, LLC</td><td>弾性ベルト</td><td>股関節に装着する加速度計用の弾性バンドです。</td></tr><tr><td>コンピュテーショナルソフトウェア</td><td>StataCorp</td><td></td><td>統計解析に使用するソフトウェアStata ist。</td></tr><tr><td>デジタルスケール(高さ)</td><td>ADE GmbH & Co.</td><td>MZ 10020</td><td>体重計は体高測定に使用されます。</td></tr><tr><td>デジタルスケール(重量)</td><td>Soehnle Industrial solutions GmbH</td><td>SOEHNLE 7720</td><td>体重測定に使用されるスケールです。</td></tr><tr><td>Excel ソフトウェア</td><td>マイクロソフト</td><td></td><td>加速度計ベースのデータの計算に使用されるソフトウェアです。</td></tr><tr><td>PASSサンプルサイズソフトウェア</td><td>NCSS</td><td>PASSサンプルサイズ16</td><td>このソフトウェアは、パワー計算に使用されます。</td></tr><tr><td>タブレットアップル</td><td>株式会社</td><td>iPad MC769FD/A</td><td>自己管理型評価に使用されるタブレット端末。</td></tr><tr><td>USBケーブル</td><td>ActiGraph, LLC</td><td>USBケーブル</td><td>デバイス通信用USBケーブル 加速度計の充電用。</td></tr></tbody></table>

ギャップを減らすため輝度レベルの可視化間自己報告し、身体活動の直接測定

Visualization of Intensity Levels to Reduce the Gap Between Self-Reported and Directly Measured Physical Activity

物理的な活動 (PA) の評価では、安価で容易な管理ツールを必要があります。一般的なアンケートお問い合わせ光、中程度、および積極的なペンシルバニアに費やされた時間ただし、PA の強度レベルの個別に異なる理解のため不正確な情報があります。代わりに使用される直接手段 (例えば、加速度計) は反応バイアスに敏感であるし、特定のアクティビティをキャプチャする機能がない場合があります。回答者加速度計測と比較して、高い強度 PA のより多くの時間を報告します。PA の強度レベルを可視化するビデオは、この問題を克服するために役立つかもしれない。この稿ではビデオの自己申告と直接測定のペンシルバニアの違いに及ぼす影響を調査するための方法論として、無作為化試験の設計それはビデオが 2 つのメジャーの平均値の差を減少させることが示唆されました。一般的な人口からの個人を募集しています。腰に装着の加速度計は、連続 7 日間測定直接 PA のデータを収集するために使用されます。その後、参加者は、実験と対照群にランダムに割り当てられます。実験群では、PA 強度レベルとコンピューター支援型自記を介して後続の PA 評価に関するデモビデオを受け取ります。コントロール グループは、PA の評価のみを受け取ります。その後、2 標本の t 検定を使用して研究グループ間の自己申告および加速度計ベースの適度に精力的な身体活動 (MVPA) の違いを比較するデータが処理されます。この方法は、任意の既存のまたは自主制作ビデオの 2 つの測定方法の違いに及ぼす影響を調査するために適切です。それ使用できます一般的な人口からの人のためだけでなく、様々 な集団や文脈の正確な措置の PA レベルを評価するために必要な。

上記の方法では、PA 強度レベルのビデオデモを低減自己申告および加速度計ベースの MVPA 間のギャップであるかどうかをテストするのには、無作為化試験について説明します。中間解析 (n = 157) 314 参加者の推定サンプル サイズが我々 の仮説をテストするのに十分であるかどうかを評価するために計画されました。この時点までは、142 の参加者は、研究のプロトコルを完了しました。古すぎる参加者 (n = 1) または 1 日 ≥6 日 ≥10 時間の加速度計を着ていない人 (n = 10)、分析から除外しました。したがって、データ分析を行った 40 ~ 75 歳の一般的な人口からの個人間で代表的な結果の例を与えるため 131 参加者のサンプルを使用します。
表 1分析サンプルの記述統計量を示します (n = 131)。このサンプルでは、68 参加者 (52%) の実験グループと参加者 63 名 (48%) に無作為に割り付けられました。対照群に無作為に割り付けられました。実験群対照群を受けて PA 評価のみに対し PA アンケートを完了する前にビデオのデモを受けた仮説のデモビデオが自己申告および加速度計ベースのペンシルベニア州の間のギャップを減少させること中間解析の予備的な結果は、ビデオ グループの低い形式的な平均の差を明らかにした (M = 21.8、 SD = 108.9) コントロールと比較して (M = 41.0、 SD = 117.4 t(129) = 0.97、 p =.166、図 3および図 4)。P-値あるな (p &lt; 0.010) と徒労間テスト シミュレーションの (p &gt; 0.269) 境界。合計サンプル サイズに到達するまでの計画通り、研究がし続けます。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td>総サンプル</td>
			<td>コントロール グループ</td>
			<td>ビデオ グループ</td>
		</tr>
<tr>
<td>N</td>
			<td>131</td>
			<td>63 (48%)</td>
			<td>68 (52%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>セックス、女性</td>
			<td>85 (65%)</td>
			<td>46 (73%)</td>
			<td>39 (57%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>歳、</td>
			<td>60.1 ± 8.9</td>
			<td>58.1 ± 9.6</td>
			<td>61.9 ± 7.9</td>
		</tr>
<tr>
<td>はい、パートナーと一緒に住んでいる現在</td>
			<td>102 (78%)</td>
			<td>51 (81%)</td>
			<td>51 (75%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>学校教育</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>&lt; 10 年</td>
			<td>20 (16%)</td>
			<td>12 (19%)</td>
			<td>8 (12%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>10 年間</td>
			<td>64 (50%)</td>
			<td>27 (44%)</td>
			<td>37 (56%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>&gt; 10 年</td>
			<td>44 (34%)</td>
			<td>23 (37%)</td>
			<td>21 (32%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>指定されていない (n = 3)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>雇用</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>常勤または非常勤</td>
			<td>55 (42%)</td>
			<td>33 (52%)</td>
			<td>22 (32%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>Irregularely</td>
			<td>23 (18%)</td>
			<td>8 (13%)</td>
			<td>15 (22%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>採用や退職はないです。</td>
			<td>53 (40%)</td>
			<td>22 (35%)</td>
			<td>31 (46%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>現在の喫煙者、はい</td>
			<td>22 (17%)</td>
			<td>12 (19%)</td>
			<td>10 (15%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>ボディマス指数</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
<tr>
<td>&lt; 25 kg/m2
</td>
			<td>34 (26%)</td>
			<td>23 (37%)</td>
			<td>11 (16%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>≥ 25 kg/m2と &lt; 30 kg/m2
</td>
			<td>55 (42%)</td>
			<td>22 (35%)</td>
			<td>33 (49%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>≥ 30 kg/m2
</td>
			<td>42 (32)</td>
			<td>18 (29%)</td>
			<td>24 (35%)</td>
		</tr>
<tr>
<td>自己報告された一般的な健康</td>
			<td>2.8 ± 0.7</td>
			<td>2.8 ± 0.8</td>
			<td>2.8 ± 0.6</td>
		</tr>
<tr>
<td>加速度計摩耗時間、分/日</td>
			<td>883.0 ± 82.8</td>
			<td>896.1 ± 74.4</td>
			<td>870.8 ± 88.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>加速度計ベース MVPA、分/日</td>
			<td>45.2 ± 27.7</td>
			<td>44.1 ± 24.3</td>
			<td>46.2 ± 30.7</td>
		</tr>
<tr>
<td>自己報告された MVPA、分/日</td>
			<td>77.2 ± 117.2</td>
			<td>85.2 ± 119.0</td>
			<td>68.0 ± 115.8</td>
		</tr>
</tbody></table>表 1: 予備的な中間解析に含まれている参加者の特徴をサンプルします。N = 参加者数。MVPA適度に精力的な身体活動を =。連続変数の平均 ± 標準偏差と参加者 (%) 数としてデータが表示されます。カテゴリカル変数。ボディマス指数は、参加者の評価セッションで客観的に測定された身長, 体重から計算しました。自己報告された一般的な健康は、1「非常に良い」から「非常に悪い」5 5 点尺度で測定しました。加速度計摩耗時間と同様、自己申告および加速度計ベースの MVPA は 7 日間にわたって 1 日あたり平均分を参照します。
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58997/58997fig3v3.jpg"> 図 3: 群間比較自己申告および加速度計ベースの適度に精力的な身体活動の違いを意味します。Δデルタを =。MVPA適度に精力的な身体活動を =。分/日= 1 日分。対照群 (灰色の正方形) とビデオ群 (ブルー ダイヤモンド) の 95% 信頼区間によると平均の違いが描かれています。差を算出を意味 MVPA の加速度計から派生した分マイナスに自己申告。データは、中間解析の結果を参照してください (n = 131)。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58997/58997fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58997/58997fig4.jpg"> 図 4: 自己報告と加速度計ベース適度に活発な身体活動制御グループ (A) とビデオの違いをビジュアルに表現のための当たり障りのないアルトマン プロットをグループ化 (B) です。MVPA適度に精力的な身体活動を =。分/日= 1 日分。SD = 標準偏差。差を算出 MVPA の加速度計から派生した分マイナスに自己申告。完璧な措置協定はすべてのドットが (赤い線) の y 軸の値 0 の水平行にうそをついた場合に存在します。データは、中間解析の結果を参照してください (n = 131)。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58997/58997fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。

このプロトコルでは、自己申告と加速度計ベースの適度に精力的な身体活動の個体差にビデオ デモンストレーションの効果をテストする方法として、無作為化試験について説明します。

Physical activity (PA) assessment needs tools that are inexpensive and easy to administer. Common questionnaires inquire time spent in light, moderate, ...

この方法は、異なる強度レベルの視覚化が自己報告された身体活動の精度を向上させることができるかどうかについての身体活動測定の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この方法の主な利点は、広く使用されている通信技術と、無作為化制御試験で高レベルの標準化を実現する機会を結びつける点である。視覚的なデモンストレーションは、アンケートとビデオの組み合わせが、書面によるテキストで十分に記述することが困難な身体活動を測定するための革新的なアプローチを表すため、重要です。この手順のデモンストレーションは、研究助手のマーギット・プリスタウィックと、研究看護師のエルケ・バンデラリンです。まず、特定の実験問題に基づいて、一般に公開されているビデオまたは自己制作されたビデオを選択します。ビデオのプレゼンターに、心拍数、呼吸数、および強度レベルに応じて正常に話す能力の違いを説明してもらい、同時に歩いたり、対応するペースでトレッドミルで走ったりしながらこれらの症状を示します。次に、身体活動アンケートの直前に提示される自己管理タブレットコンピュータ調査にビデオを統合し、参加者がビデオをスキップできないようにします。加速度計を配り、データ収集のために加速度計を準備するのに十分な時間を与える設定の参加者を募集します。参加前に各参加者から書面による同意を得る。そして、参加者に快適にフィットする適切なサイズの弾性ベルトで準備された加速度計を選択します。加速度計の取り扱い方に関する十分な情報を参加者に提供し、ウェイクからスリープまでデバイスの装着を開始するよう参加者に指示する。加速度計を参加者に与える前に、デバイスをコンピュータに接続し、プログラムソフトウェアで加速度計を初期化します。自己報告された身体活動と体性測定データを取得するために、フォローアップ評価セッションの参加者をスケジュールします。次に、加速度計を参加者に与え、参加者に通常の日常活動を奨励します。参加者が加速度計を着用してから3日以内に、参加者から加速度計を収集し、新しいタブレットコンピュータ調査を設定します。参加者がアンケートを完了したら、タブレットコンピュータを収集し、体重測定のために較正されたスケールに立つ前に、参加者に靴を脱がしてもらいます。次に、参加者に、体の高さを測定するために地面のマークでつま先を持って鏡の前にまっすぐ立たします。参加者に、腰と股関節の周りの測定のために衣類の上層を取り除くように頼みます。最も低いリブと腸骨の紋章の中間のウエストの円周を測定し、ミラーを使用してiliacクレストの下に約2インチのヒップ周りを測定し、テープの正確な位置を確認します。その後、タブレットコンピュータに結果を入力し、参加者の参加に感謝します。データ分析には、適切なソフトウェア プログラムを使用して、デバイスからデータをダウンロードします。その後、データを適切なプログラムにエクスポートして、さらに処理を行います。データをエクスポートする場合は、目的のカットポイントを選択して、非摩耗時間を決定し、身体活動強度レベルを区別するようにしてください。関連するすべての変数を、コンピュータ化されたフィードバックレターの作成に適したソフトウェアプログラムにインポートします。手紙には、加速度計に基づく身体活動の結果と、必要に応じて座りっぱなしの時間を示すグラフが多数含まれている可能性があります。各グラフには、図の内容を説明し、それぞれの健康勧告を提供する3〜5文の段落が付属する必要があります。次に、参加者が調査を完了した後、できるだけ早くフィードバックレターを送信します。この代表的な研究では、参加者の52%が身体活動アンケートを完了する前にビデオデモンストレーションを見た実験グループに無作為化され、参加者の48%が身体活動評価を受けた対照群にのみ無作為化された。中間分析の予備的な結果は、制御参加者と比較してビデオグループの方が形式的な平均差が低い事を明らかにした。このビデオを見た後、あなたは人間の被験者の身体活動の異なるレベルを評価するためにアンケートとビデオを組み合わせる方法に精通するでしょう。アンケートと加速度計データの間の合意は、サイクリングや水泳などのデバイスでキャプチャされていない活動をカバーするプロトコルを統合することによってさらに調査することができます。この方法は、糖尿病前または心臓患者のような危険にさらされている集団における身体活動の視覚化を採用し、探求する道を開くかもしれない。

visualization-intensity-levels-to-reduce-gap-between-self-reported

Research

JoVE Journal

Behavior

行動

呼吸リハビリテーションは、広く呼吸器疾患の管理で認識されている。成功した呼吸リハビリテーションへの鍵となる要素は、推奨運動トレーニングの遵守である。本プロトコルの目的は、連続データのトラッキング技術は、正確に所定の有酸素トレーニング強度に対する接着性を測定するために使用できる方法を記述することである。...

呼吸リハビリテーションに運動アドヒアランスを研究する継続的なデータ追跡技術を使用して

このプロトコルは、手首に着用加速度計を使用して、日常生活における上肢の性能を定量化する方法を説明します。...

加速度計を使用して日常生活に上肢のパフォーマンスを定量化する方法

ストレスは、人生の避けられないと永続的なコンポーネントとその管理のための総合的なアプローチが検討されています。市販のポータブル テクノロジで使用することができます息ベース...

コミュニティ ベースのストレス管理プログラム: 全体を評価するウェアラブル機器を用いた体非実験室環境での生理学的応答

控えめなセンサーやパーベイシブ コンピューティング技術、家庭生活古い大人により意味のある健康とヶ月年、生態学上有効な提供するために継続的に記録する活動の変更の高周波に組み込まれる研究または臨床使用のためのマルチ ドメイン...

控えめな、継続的なリモート アクティビティおよび健康データをキャプチャするため地域ぐるみライフ研究所を設定する方法について

生理的データと自己報告データを組み合わせたソーシャルデジタルゲームにおける観客のエンゲージメントを測定できる方法論を提案する。このデジタルゲームは自由に動く人々のグループを含むので、経験はゲーム内のイベントと生理データをリンクする同期技術を使用して撮影されます。...

ソーシャルデジタルゲームの観客のエンゲージメントを測定する

現在のプロトコルは、リハビリテーションの専門家とフィットネスインストラクターに、神経変性疾患の高齢者に仮想および対面のウォーキングクラスを提供するための安全で実現可能で証拠に基づいた方法を通知することを目的としています。...

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本研究では,クラブで卓球トレーニングを受けている中国の子どもを対象に,加速度計を用いた身体活動(PA)と余暇身体活動(LTPA)を客観的に測定する方法を提案する。...

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ここでは、楕円形のトラックでのインクリメンタルウォーキングジョギングテスト(0.84〜2.37 m /...

加速度計による身体活動強度の評価と酸素消費量

学ぶ、身体活動の強度レベルを可視化した動画が自己報告の精度を向上させるかを検証する無作為化比較試験の手法。アクセロメーターとの組み合わせにより、標準化された測定アプローチを提供します。

ギャップを減らすため輝度レベルの可視化間自己報告し、身体活動の直接測定

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