Method Article

Visualisatie van intensiteitsniveaus om de kloof te verkleinen tussen zelf-gerapporteerde en rechtstreeks gemeten fysieke activiteit

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

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

Dit protocol beschrijft een gerandomiseerde gecontroleerde trial als een methode voor het testen van het effect van een video-demonstratie op de intra individuele verschil tussen zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde gematigd-naar-krachtige fysieke activiteit.

Abstract

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

Fysieke activiteit (PA) moet tools die zijn goedkoop en makkelijk te beheren. Gemeenschappelijke vragenlijsten vragen tijd doorgebracht in de krachtige, lichte en matige PA. Onjuistheden kunnen echter optreden als gevolg van individueel verschillende begrip van PA intensiteitsniveaus. Als alternatief gebruikt directe maatregelen (bijvoorbeeld versnellingsmeters) zijn gevoelig voor reactiviteit bias en kunnen het ontbreken van de mogelijkheid om bepaalde activiteiten te vangen. Ten opzichte van de meting van de versnellingsmeter, respondenten verslag meer tijd doorgebracht in hogere intensiteit PA. Een video die PA intensiteitsniveaus visualiseert kan helpen om dit probleem te overwinnen. Dit verslag beschrijft het ontwerp van een gerandomiseerde gecontroleerde trial als een methodologie voor het onderzoeken van het effect van een video op het verschil tussen zelf-gerapporteerde en rechtstreeks gemeten PA. Het hypothetische is dat de video het gemiddelde verschil tussen de twee maatstaven vermindert. Personen uit de algemene bevolking worden gerekruteerd. Hip gedragen versnellingsmeters worden gebruikt direct gemeten PA gegevens te verzamelen over zeven opeenvolgende dagen. Daarna worden de deelnemers willekeurig toegewezen aan de experimentele en de controlegroep. De experimentele groep ontvangt een video demonstratie over PA intensiteitsniveaus en latere PA evaluatie via de Self-toegediend computerondersteunde vragenlijst. De controlegroep krijgt PA beoordeling alleen. Daarna worden de gegevens verwerkt om te vergelijken het verschil tussen zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde matig-naar-krachtige fysieke activiteit (MVPA) tussen de studiegroepen met behulp van een twee-sample t-test. Deze methode is geschikt voor het onderzoeken van het effect van elke bestaande of zelf geproduceerde video op het verschil tussen de twee meetmethoden. Het kan worden gebruikt niet alleen voor personen uit de algemene bevolking, maar ook voor allerlei andere populaties en contexten zoals nauwkeurige maatregelen nodig zijn om te evalueren van PA niveaus.

Introduction

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

Beoordeling van lichamelijke activiteit (PA) wordt gewoonlijk gedaan door vragenlijsten, omdat ze zijn goedkoop en makkelijk te beheren. Als positieve associaties tussen bedragen voor hogere intensiteit PA en cardiovasculaire gezondheid gevestigde1,2,3 zijn, informeren veel vragenlijsten frequentie en tijd doorgebracht in de krachtige, lichte en matige PA de presentatie van voorbeelden van de respectieve activiteiten4,5,6,7,8. Ze kunnen echter worden ontsierd door onnauwkeurigheid te wijten aan individueel verschillende begrip van PA intensiteit niveau9. Verdere specifieke activiteit voorbeelden kunnen niet gelden voor personen met verschillende fysieke grondwetten. Bijvoorbeeld, zware of zwaarlijvige personen kunnen het gevoel meer moe dan personen met normaal gewicht bij het uitvoeren van de exacte dezelfde activiteit. Directe maatregelen aan de andere kant (bijvoorbeeld accelerometry) vereisen aanzienlijke hoeveelheden tijd en kosten en beperkte geldigheid als gevolg van reactiviteit bias10,11, monster selectie bias12en het gebrek aan vermogen om te bezitten nauwkeurig vastleggen bepaalde activiteiten13. Een breed scala van studies bleek alleen lage tot matige overeenkomsten tussen zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde PA14,15,16. Meeste bevindingen wijzen erop dat respondenten verslag meer tijd doorgebracht in hogere intensiteit PA in vergelijking met rechtstreeks gemeten gegevens. In het manuscript, is de term "kloof" gebruikt voor dit gebrek aan overeenstemming tussen accelerometry en zelf-gerapporteerde PA.

Een video meldt als onderdeel van een computer-assisted zelf ingevulde vragenlijst helpen kan om te verzoenen de twee maatregelen door het verhogen van de nauwkeurigheid van zelf. Een video demonstratie biedt een gelegenheid om te laten zien op verschillende intensiteitsniveaus van PA die moeilijk uit te leggen door geschreven tekst alleen. Respondenten ontvangen een visuele referentie ze kunnen vergelijken hun prestaties met en dus smeedbare van licht, matig, en krachtige PA mag worden verminderd. Tot nu toe zijn video's ter ondersteuning van evaluaties beschikbaar in het kader van mobiliteit en fysieke werking gevalideerd voor oudere volwassenen17,-18,19. Om onze kennis zijn er geen video-ondersteund evaluaties waarmee een verwijzing voor licht, matig en krachtige PA.

We ontwikkelden een 3 minuten durende video toont een man van middelbare leeftijd op een loopband in een fitnesscentrum die beschrijft de voorwaarden licht, matig, en krachtige PA en gelijktijdig visualiseert symptomen aan deze intensiteitsniveaus gerelateerde. De hier beschreven methode is een gerandomiseerde gecontroleerde trial naar het testen van het effect van de video demonstratie op de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde gematigd-naar-krachtige fysieke activiteit (MVPA). Bovendien, wordt gestandaardiseerde evaluatie van somatometry (hoogte, lichaamsgewicht en taille en heup omtrek) uitgevoerd om te onderzoeken of effecten verschillen naar gelang de deelnemers fysieke Grondwet.

De methode is geschikt voor het testen van het effect van elke video demonstratie die is bedoeld ter ondersteuning van computerondersteunde PA vragenlijst beoordelingvan met als doel vermindering van de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en rechtstreeks gemeten PA. De methode kan worden gebruikt in verschillende populaties en contexten zoals nauwkeurige maatregelen nodig zijn om de huidige en veranderende PA niveaus, werkzaamheid van PA interventies en associaties tussen PA en gezondheid resultaten te evalueren.

Protocol

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

Dit protocol is goedgekeurd door de ethische commissie van de universiteit geneeskunde Greifswald (nummer BB 076/18/EG; Juni 2018).

1. video bouw en experimenteel design

  1. Selecteer een publiekelijk beschikbaar of zelf geproduceerde video gebaseerd op de specifieke vraag van de experimentele. De video moet het uitleggen van de termen die worden gebruikt in de zelfrapportage vragenlijst ter ondersteuning van de deelnemers inzicht. De video die hier gebruikt bevat uitleggen en visualiseren van symptomen evenals naamgeving voorbeelden van krachtige, lichte en matige PA.
    1. In de video, het hebben van een persoon op een loopband in een fitnesscentrum geven een algemene introductie tot de verschillende intensiteitsniveaus van PA.
    2. Heb de persoon uitleggen van de verschillen in de hartslag, ademhaling frequentie en vermogen om te praten normaal overeenkomstig de intensiteitsniveaus. Heb de persoon tegelijkertijd aantonen die symptomen tijdens het wandelen/lopen op een loopband op de volgens tempo.
    3. Heb de persoon geven voorbeelden van dagelijks-leven activiteiten en individuele verschillen in de evaluatie van PA intensiteitsniveaus benadrukken.
      Opmerking: De video die hier gebruikt werd geproduceerd in Duits op basis van een videoclip van de Centers for Disease Control and Prevention (CDC)20. Als deelnemers Engels als moedertaal zijn, mogen de originele video met nadruk op minuten 1:46 tot 3:25 worden gebruikt. De persoon in de huidige video is een mannetje van ongeveer vijftig-jaar-oude, normaal-gewicht, wit in goede conditie. Zie afbeelding 1 voor een visuele weergave van video structuur en inhoud.
  2. De video te integreren in een enquête van de Self-toegediend tablet-PC direct vóór de PA-vragenlijst worden gepresenteerd en ervoor te zorgen dat deelnemers kunnen de video niet overslaan. Randomize presentatie van de video 1:1.
    1. Integreren van vragen over sociodemografische en gezondheid gerelateerde variabelen in de enquête desgewenst voor de beschrijving van de kenmerken van de steekproef.
    2. In de huidige studie, wordt zelf-gerapporteerde PA beoordeeld met behulp van een aangepaste versie van de International fysieke activiteit vragenlijst verkorte vorm (IPAQ-SF)4, Duitse versie21, aanpakken van de afgelopen zeven dagen. Twee items elk adres aantal dagen en een respectievelijke tijd doorgebracht in de gematigde en krachtige PA. De oorspronkelijke items op loopafstand zijn vervangen met vragen over lichte PA zoals wandelen kan worden uitgevoerd op verschillende intensiteit niveau22 en wandelen niet gelijk aan lichte PA gemeten door accelerometry is. Sociodemografische en gezondheid variabelen opgenomen in de enquête zijn geslacht, leeftijd, onderwijs, werkgelegenheid, huidige leven samen met een partner, huidige roken en algemene zelfbeoordeelde gezondheid.

figure-protocol-1
Figuur 1: schematische structuur van de video demonstratie van verschillende fysieke activiteit intensiteitsniveaus. De belangrijkste scènes van de video met enkele foto's, lengten en samenvatting van de inhoud volgens zijn afgebeeld. De video was gebaseerd op een videoclip geboden door de CDC-20. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

2. vermogen berekening

  1. Het voeren van een power-analyse met behulp van respectieve software om te bepalen van de grootte van de steekproef nodig om statistisch afdoende resultaten te verkrijgen. Omvatten een tussentijdse analyse om te controleren of de onderliggende aannames en vroegtijdige stopzetting van de studie.
    1. Kies een statistische toets geschikt is voor de onderzoeksvraag.
    2. Stel op basis van de literatuur, het veronderstelde gemiddelde verschil tussen vragenlijst en versnellingsmeter-gegevens in de controlegroep, dat wil zeggen, de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en rechtstreeks gemeten PA zonder de presentatie van de video.
    3. Stel het veronderstelde gemiddelde verschil tussen vragenlijst en versnellingsmeter-gegevens in de experimentele groep, dat wil zeggen, de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en rechtstreeks gemeten PA met opneming van de videodemonstratie.
    4. De veronderstelde standaarddeviatie (SD) voor beide groepen instellen.
    5. Kies macht en alpha-niveau zoals gewenst.
  2. Gebaseerd op de literatuur en rekening houdend met het specifieke studie ontwerp, beslissen over een veronderstelde drop-out tarief te halen van het definitieve aantal deelnemers worden aangeworven.
  3. De analyse van de macht van de huidige studie is gebaseerd op een twee-sample t-test uitgaande van gelijke variantie. Op basis van een vergelijkbare monster10, is de veronderstelde gemiddelde verschil tussen de vragenlijst en versnellingsmeter-gegevens in de groep besturingselement 90 min per dag voor MVPA. Het veronderstelde gemiddelde verschil in de experimentele groep is 60 min per dag (SD in beide groepen = 100 min per dag). Zoals het is veronderstelde dat de integratie van de video vermindert de kloof tussen de twee maatregelen, een eenzijdige significantieniveau van p =.05 wordt gekozen (vermogen =.80 hoeveel Resultaten van vermogen berekening met inbegrip van tussentijdse analyse bleek dat er een totaal aantal 314 deelnemers nodig is voor het aantonen van het experimentele effect. Uitgaande van een drop-out tarief van ongeveer 10%, het is de bedoeling om te werven 350 deelnemers (Figuur 2).

figure-protocol-2
Figuur 2: schematische voorstelling van de berekende deelname stroom. n = aantal deelnemers. Alle n verwijzen naar de resultaten van de berekening van de macht. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

3. deelnemer werving en voorbereiding voor gegevensverzameling

  1. Kies een instelling die werving toelaat genoeg tijd bij de hand uit de versnellingsmeter en voor te bereiden het verzamelen van de gegevens (bijvoorbeeld in een winkelcentrum of op de werkplek) inspanningen van deelnemers laag te houden en ter verhoging van de naleving van de studie.
    1. Werven van deelnemers die de mogelijkheid hebben om zelfstandig lopen (bijvoorbeeld geen permanente gebruik van een rolstoel) en die lichamelijk als cognitief kunnen invullen een zelfrapportage vragenlijst. Zorg ervoor dat het werven van een vergelijkbaar aantal mannelijke en vrouwelijke deelnemers van alle leeftijden binnen het leeftijdsbereik van de gewenste.
    2. Als een stimulans voor deelname, erop wijzen dat deelnemers ontvangen een brief van de feedback op rechtstreeks gemeten PA en sedentaire tijd zullen na het voltooien van de studie. Gebruik monetaire stimulansen zoals gewenst.
    3. Schriftelijke geïnformeerde toestemming verkrijgen van elke persoon voorafgaand aan hun deelname.
  2. Voor objectieve meting, een drie-axiale versnellingsmeter te gebruiken om gedragen te worden op de rechter heup. Alternatieve apparaten kunnen worden gebruikt maar moeten de geheugencapaciteit voor gegevensverzameling op zeven opeenvolgende dagen. Volg de aanwijzingen voor het specifieke apparaat dat wordt gebruikt om de meest in het nauwkeurig vastleggen van dagelijkse PA.
    1. Hebben versnellingsmeters bereid met elastische riemen van verschillende grootte en selecteer die comfortabel past van de deelnemer.
    2. Voldoende informatie geven over hoe u kunt omgaan met de versnellingsmeter volgens de instructies van de producent van het apparaat. Instrueren deelnemers om te beginnen met het dragen van het apparaat op de volgende dag. Ervoor zorgen dat deelnemers het apparaat dragen tijdens het wakker uur (dat wil zeggen, elke dag na het ophalen tot het gaan om te slapen).
    3. Initialiseren van de versnellingsmeter op een computer met de juiste software. Zorg ervoor dat de dragen periode correct ingesteld. Selecteer een sampling rate van 30 Hz23. Indien van toepassing, wilt deelnemer specifieke informatie naar wens in te vullen (bijvoorbeeld body gewicht of geboortedatum omwille van de deelnemer identificatie).
    4. Plannen van elke deelnemer voor een beoordelingszitting zelfgerapporteerde PA en somatometry te verkrijgen. Zorgen deze sessie plaatsvindt, een dag na de laatste versnellingsmeter dragen dag. Vandaar, versnellingsmeter en de vragenlijst gegevens hebben betrekking op de dezelfde periode van tijd. Als dit niet mogelijk is wegens tijdgebrek is, toegeven een maximale vertraging van twee dagen.
    5. Ontslaan van de deelnemer met aanmoediging deelnemen aan normale dagelijkse activiteiten en zorg ervoor dat de deelnemer onthoudt voor het retourneren van de versnellingsmeter als verschijnen voor de sessie.
      Opmerking: Deze studie wordt uitgevoerd in Greifswald, een stad in West-Pommeren, een landelijk gebied in Noordoost-Duitsland. Personen uit de algemene bevolking tussen 40 en 75 jaar oud zijn proactief aangeworven bij een winkelcentrum. Versnellingsmeter feedback brieven en shopping vouchers bedrag van 10 euro worden gebruikt als prikkels. Deelnemers zijn geïnstrueerd om te dragen van het apparaat voor zeven opeenvolgende dagen en om deze te verwijderen voor alle activiteiten op basis van water (bijvoorbeeld, douchen of zwemmen).

4. deelnemer beoordelingszitting

Opmerking: Voeren deze sessie binnen drie dagen na de laatste versnellingsmeter dragen dag.

  1. Het verzamelen van de versnellingsmeter van de deelnemer.
  2. Instellen van een nieuwe deelnemer in de tablet-pc-enquête en type in het individuele studie-identificatienummer van de deelnemer.
  3. De tabletcomputer overhandigen aan de deelnemer de autonome vragenlijst te beantwoorden.
  4. Wanneer de deelnemer heeft de vragenlijst ingevuld, verzamelen de tabletcomputer en verder met meting van somatometry.
    1. Vraag de deelnemer hun schoenen uittrekken en passief op geijkte weegschalen voor meting van het lichaamsgewicht. Typ in het resultaat in de tablet-pc.
    2. Vraag de deelnemer om op te staan direct voor een spiegel met tenen op een merk op de grond voor meting van de lichaamslengte. Typ in het resultaat in de tablet-pc.
    3. Vraag de deelnemer te verwijderen van de bovenste lagen van kleding voor meting van de taille en heup omtrek. Maatregel taille omtrek halverwege laagste rib en iliacale crest. Maatregel heup omtrek ongeveer twee duim onder iliac crest. Gebruik de spiegel om te controleren nauwkeurige positionering van de tape. Typ de resultaten in de tablet-pc.
  5. Dank en ontslaan van de deelnemer.

5. downloaden van gegevens van de versnellingsmeter voor verwerking en oprichting van feedback brieven

  1. De gegevens van het apparaat met behulp van de juiste software te downloaden.
    1. Selecteer gebruik van gegevens uit de verticale as te kiezen van de lengte van een tijdperk van 10 s.
    2. De gegevens exporteren naar een geschikt programma voor verdere verwerking. Volgens de output metric gebruikt, kies gesneden punten om niet-wear tijd te bepalen en om te onderscheiden tussen PA intensiteit niveau24,25.
      1. Nul punten, waardoor ≤2 min van graven tussen 0 en 10024non-wear tijd als ten minste 60 min van opeenvolgende definiëren.
      2. In een volwassen monster (leeftijden 18 jaar of ouder), classificeren waarden < 100 punten per min als sedentaire tijd, waarden tussen 100 en 2019 tellingen per min als licht PA, waarden tussen 2020 en 5998 als gematigde PA en waarden van de graven van de 5999 of meer per min als krachtige PA24.
  2. Alle relevante variabelen in een computerprogramma dat geschikt is voor het maken van een brief van de geautomatiseerde feedback met behulp van een algoritme om de individuele gegevens automatisch integreren in een algemene sjabloon importeren. De letter kan bevatten een aantal grafieken visualiseren versnellingsmeter gebaseerde PA resultaten evenals sedentaire tijd zoals gewenst. Elke grafiek vergezeld door een lid van drie tot vijf zinnen uitleggen van de inhoud van de cijfers en het verstrekken van aanbevelingen van de respectieve gezondheid hebben.
  3. Lever de brief van de feedback zo spoedig mogelijk nadat de deelnemer de studie voltooid.
    Opmerking: Versnellingsmeter feedback brieven in de huidige studie omvatten drie grafieken. De eerste grafiek visualiseert dagelijkse stappen over de periode van dragen. De tweede grafiek toont hoeveelheid tijd doorgebracht zittend en in licht, matig en krachtige PA op dagelijks dragen. De derde grafiek ziet u alle waargenomen 10-min-bouts sedentaire tijd tussen 6 en 10 uur op een doordeweekse dag en op een weekenddag geïllustreerd. Aanbevelingen op PA zijn volgens de richtlijnen van de PA van de World Health Organization voor blijkbaar gezonde volwassenen2gepresenteerd. Aanbevelingen op sedentaire pauzes worden gepresenteerd op basis van relevante studies26,27,28.

6 statistische analyse

  1. Berekenen van beschrijvende statistiek voor alle variabelen.
  2. Een cut-off waarde voor dagelijks versnellingsmeter slijtage tijd om te voorkomen dat vooringenomenheid in versnellingsmeter-gegevens definiëren.
  3. Maak een variabele waarin de kloof tussen de twee maatregelen. Bereken de variabele als zelf-gerapporteerde minus versnellingsmeter afkomstige min voor matig-naar-krachtige PA die resulteert in een verschil (delta, ∆) score. Een twee-sample t-test gebruiken kunt bepalen van het verschil van Delta's tussen experimentele groep.
  4. Maak een grafiek om te visualiseren van de resultaten van de belangrijkste analyse zoals gewenst.

Results

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

De methoden die hierboven wordt beschreven een gerandomiseerde gecontroleerde trial om te testen of een video demonstratie van PA intensiteitsniveaus de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde MVPA vermindert. Een tussentijdse analyse (n = 157) was gepland om te evalueren of de grootte van de geschatte steekproef van 314 deelnemers volstaat om onze hypothese te testen. Tot op dit punt voltooid 142 deelnemers het studie-protocol. Deelnemers die te oud waren (n = 1) of die niet dragen de versnellingsmeter voor ≥10 uur per dag op ≥6 dagen (n = 10) werden uitgesloten van de analyse. Dus, data-analyse werd uitgevoerd met behulp van een steekproef van de 131 deelnemers te geven een voorbeeld van representatieve resultaten onder personen van de bevolking tussen 40 en 75 jaar oud.

Tabel 1 geeft beschrijvende statistiek van het monster voor analyse (n = 131). Dit monster, 68 deelnemers (52%) aan de experimentele groep en 63 deelnemers (48%) werden gerandomiseerd de controlegroep werden gerandomiseerd. De experimentele groep ontving een video demonstratie voor het invullen van de vragenlijst van de PA, overwegende dat de controlegroep PA beoordeling alleen ontvangen. Het was veronderstelde dat de videodemonstratie de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde PA. vermindert Voorlopige resultaten van de tussentijdse analyse bleek een lagere formele gemiddelde verschil in de video groep (M = 21,8, SD = 108.9) vergeleken met besturingselementen (M = 41,0, SD = 117.4, t(129) 0.97, p = =.166, Figuur 3 en Figuur 4). De p-waarde ligt tussen de significance (p < 0.010) en zinloosheid (p > 0.269) grenzen van de simulaties van de test. Daarom, de studie kan doorgaan zoals gepland totdat de grootte van de totale steekproef is bereikt.

Totale steekproefControlegroepVideo groep
N13163 (48%)68 (52%)
Geslacht, vrouwen85 (65%)46 (73%)39 (57%)
Leeftijd, jaar60,1 ± 8,958.1 ± 9.661.9 ± 7,9
Huidige leven samen met een partner, ja102 (78%)51 (81%)51 (75%)
Onderwijs op school
< 10 jaar20 (16%)12 (19%)8 (12%)
10 jaar64 (50%)27 (44%)37 (56%)
> 10 jaar44 (34%)23 (37%)21 (32%)
Niet gespecificeerd (n = 3)
Werkgelegenheid
Voltijds of deeltijds55 (42%)33 (52%)22 (32%)
Irregularely23 (18%)8 (13%)15 (22%)
Geen werknemer of gepensioneerde53 (40%)22 (35%)31 (46%)
Huidige roker, ja22 (17%)12 (19%)10 (15%)
Index van de lichaamsmassa
< 25 kg / m2 34 (26%)23 (37%)11 (16%)
≥ 25 kg/m2 en < 30 kg / m2 55 (42%)22 (35%)33 (49%)
≥ 30 kg/m2 42 (32)18 (29%)24 (35%)
Zelfgerapporteerde algemene gezondheid2,8 ± 0,72,8 ± 0.82,8 ± 0,6
Versnellingsmeter slijtage tijd, min/dag883.0 ± 82,8896.1 ± 74,4870.8 ± 88,7
Versnellingsmeter gebaseerde MVPA, min/dag45.2 ± 27,744,1 ± 24,346.2 ± 30,7
Zelfgerapporteerde MVPA, min/dag77,2 ± 117.285.2 ± 119,068.0 ± 115.8

Tabel 1: proeven van de kenmerken van de deelnemers opgenomen in de eerste tussentijdse analyse. N = aantal deelnemers. MVPA = matig-naar-krachtige fysieke activiteit. Gegevens worden gepresenteerd als gemiddelde ± standaardafwijking voor continue variabelen en als het aantal deelnemers (%) voor Categorische variabelen. Index van de lichaamsmassa was berekend op basis van objectief gemeten hoogte en het lichaamsgewicht op de deelnemer beoordelingszitting. Zelfgerapporteerde algemene gezondheid werd gemeten op een 5-punts schaal van 1 "zeer goed" tot en met 5 "zeer slecht". Zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde MVPA evenals versnellingsmeter slijtage tijd verwijzen naar gemiddelde minuten per dag gedurende zeven dagen.

figure-results-1
Figuur 3: verschil betekenen tussen zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde gematigd-naar-krachtige fysieke activiteit vergeleken tussen studiegroepen. Δ = delta. MVPA = matig-naar-krachtige fysieke activiteit. min/dag = minuten per dag. De gemiddelde verschillen met het 95%-betrouwbaarheidsintervallen van de controlegroep (grijs vierkant) en de video groep (blauwe diamant) volgens zijn afgebeeld. Bedoel verschillen werden berekend als zelf-gerapporteerde minus versnellingsmeter afkomstige min voor MVPA. De gegevens hebben betrekking op voorlopige resultaten van de tussentijdse analyse (n = 131). Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

figure-results-2
Figuur 4: Bland Altman percelen voor visuele voorstelling van het verschil tussen zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde gematigd-naar-krachtige fysieke activiteit in de controlegroep (A) en in de video groep (B). MVPA = matig-naar-krachtige fysieke activiteit. min/dag = minuten per dag. SD = standaardafwijking. Verschillen werden berekend als zelf-gerapporteerde minus versnellingsmeter afkomstige min voor MVPA. Een perfecte overeenstemming tussen de maatregelen zou aanwezig als alle puntjes op een horizontale lijn op de waarde 0 voor de y-as (rode lijn gelogen). De gegevens hebben betrekking op voorlopige resultaten van de tussentijdse analyse (n = 131). Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer. 

Discussion

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

Dit verslag beschrijft een methode voor het testen van het effect van een video-demonstratie op de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter gebaseerde PA. Als zelf-rapport evaluatie wordt voorafgegaan door een video demonstratie van PA intensiteitsniveaus, kan overdreven rapportage van MVPA worden verminderd. Dit protocol kan worden gebruikt voor het testen van het effect van alle bestaande of zelf geproduceerde informatie video op de kloof tussen zelf gerapporteerde PA gegevens afgeleid van een computerondersteunde beoordeling en rechtstreeks gemeten PA.

De belangrijkste stappen in het protocol omvatten fundamentele aspecten van proef geleiding die zorgen voor de ontvangst van nauwkeurige gegevens, zoals correcte versnellingsmeter initialisatie en gegevens downloaden of ervoor te zorgen dat de video niet kan worden overgeslagen door de respondenten. Verder zijn er meer specifieke onderwerpen over de versnellingsmeter dragen van de periode en de dagelijkse slijtage-tijd. Ten eerste moet de versnellingsmeter dragen periode en zelf-gerapporteerde gegevens verwijzen naar hetzelfde tijdsbestek. Als u wilt uitdelen versnellingsmeters en stemt ermee in op de datum van de beoordeling lijkt sessie onmiddellijk na aanwerving nuttig om de naleving van de deelnemers aan de geplande afspraak. Ten tweede, deelnemers kunnen niet altijd in overeenstemming met de instructies voor het dragen van de versnellingsmeter. Het apparaat kan worden gedragen voor minder dan zeven dagen en/of slechts een paar uur per dag, overwegende dat latere zelf verslagen verwijzen naar de gehele periode van dragen. Dus, overdreven rapportage van MVPA kan worden gebonden aan het optreden. Bovendien als slijtage tijd aanzienlijk tussen studiegroepen verschilt, kunnen de resultaten als gevolg van vooringenomen versnellingsmeter gebaseerde MVPA gegevens worden aangetast. Inspectie van tussentijdse beschrijvende statistiek kan onvoldoende hoeveelheden slijtage tijd ontdekken. Bijvoorbeeld, onder de deelnemers die het protocol van de studie voltooid (n = 142), alleen 115 deelnemers droeg het apparaat ten minste 10 uur op elk van de zeven dagen. Er waren drie deelnemers met een tijd van de slijtage van 0 minuten op een of meer dagen. Met uitzondering van uitschieters lijkt noodzakelijk om ervoor te zorgen dat de gegevens representatief voor een hele dag evenals de totale beoordelingsperiode zijn. Hoewel de meeste studies over de correlaties tussen accelerometry en PA vragenlijst gegevens tegelijk slijtage van ≥10 uur per dag op ≥4 dagen per week29 aanvragen, vereist onderzoeken op de kloof tussen maatregelen meer conservatieve cut-off waarden. Dus besloten hebben we om uit te sluiten van deelnemers uit de analyse die de versnellingsmeter niet voor ≥10 uur per dag op ≥6 dagen dragen.

Verdere wijzigingen van het protocol kunnen dienstig zijn. Voorlopige resultaten van beschrijvende statistiek, vermeld in tabel 1 aangegeven een onevenwichtige verhouding van mannen en vrouwen in onze totale steekproef en tussen studiegroepen. Als de video gevolgen meldt zelf differentieel bij mannen en vrouwen, over het geheel genomen video-effecten kunnen een vertekend beeld geven. Dus wellicht basisvariabelen (b.v., geslacht en leeftijd) worden beschouwd in de randomisatie algoritme. Bovendien, de belangrijkste analyse model wellicht met sociodemografische en gezondheid gerelateerde variabelen als potentiële verstrengeling met behulp van een lineaire regressiemodel in plaats van een t-toets.

De methodologie beschreven hier beoogt de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en versnellingsmeter afkomstige PA met behulp van een video naar adres begrip van PA intensiteitsniveaus. Specifieke kenmerken die inherent zijn aan elke maatregel blijft echter om deze kloof. Eerste, zelf-gerapporteerde PA gegevens is gevoelig voor het herinneren van bias30 en kan worden beïnvloed door maatschappelijke wenselijkheid bias31,32. Ten tweede, bias in versnellingsmeter-gegevens met name oorsprong in verschillende motivatie om te dragen van het apparaat. Derde, hip gedragen versnellingsmeters kunnen het ontbreken van de mogelijkheid om fietsen en zwemmen13nauwkeurig te vangen. Ten slotte, versnellingsmeters vangen absolute hoeveelheid verkeer overwegende dat zelf verslagen rekening voor relatieve fysieke inspanning33,34,35. Gezien deze factoren, kan de visualisatie van intensiteitsniveaus presenteren slechts één van de vele beschikbare opties te reduceren de kloof tussen de zelf-gerapporteerde en rechtstreeks gemeten PA.

Disclosures

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

De auteurs hebben niets te onthullen.

Acknowledgements

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

Dit onderzoek werd gesteund door de universiteit geneeskunde Greifswald en de DZHK (Duitse centrum voor cardiovasculair onderzoek; Grand nr. D347000002). De auteurs bedank Christian Goeze, Stefanie Tobschall en Clip Film - und Fernsehproduktion GmbH.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
AccelorometersActiGraph, LLCActiGraph Model GT3X+This is the most common device on the market. Similar products are available from other vendors.
Access SoftwareMicrosoftThe software ist used for creation of computerized feedback letters.
Actilife SoftwareActiGraph, LLCSoftware to prepare, initialize, download, and processing of data collected by the accelerometers.
BeltsActiGraph, LLCElastic BeltElastic bands for accelerometer wearing on the hip.
Computational softwareStataCorpThe software Stata ist used for statistical analysis.
Digital scales (height)ADE GmbH & Co.MZ 10020The scales are used for body height measurement.
Digital scales (weight)Soehnle Industrial solutions GmbHSOEHNLE 7720The scales are used for body weight measurement.
Excel SoftwareMicrosoftThe software ist used for calculations on accelerometer-based data.
PASS Sample Size SoftwareNCSSPASS Sample Size 16The software is used for power calculations.
TabletApple Inc.iPad MC769FD/AThe tablet comupter ist used for the self-administered assessment.
USB cableActiGraph, LLCUSB cableUSB cable for device communication and charging of accelerometers.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Leisure time physical activity and mortality: a detailed pooled analysis of the dose-response relationship. JAMA Internal Medicine. 175 (6), 959-967 (2015).">Arem, H., et al. Leisure time physical activity and mortality: a detailed pooled analysis of the dose-response relationship. JAMA Internal Medicine. 175 (6), 959-967 (2015).
  2. http://www.who.int/dietphysicalactivity/factsheet_adults/en/ (2018).">WHO - World Health Organization. Global recommendations on physical activity for health. , Available from: http://www.who.int/dietphysicalactivity/factsheet_adults/en/ (2018).
  3. http://www.heart.org/en/healthy-living/fitness/fitness-basics/aha-recs-for-physical-activity-in-adults (2018).">AHA - American Heart Association. American Heart Association recommendations for physical activity in adults. , Available from: http://www.heart.org/en/healthy-living/fitness/fitness-basics/aha-recs-for-physical-activity-in-adults (2018).
  4. International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 35 (8), 1381-1395 (2003).">Craig, C. L., et al. International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 35 (8), 1381-1395 (2003).
  5. Development of the World Health Organization Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ). Journal of Public Health. 14 (2), 66-70 (2006).">Armstrong, T., Bull, F. Development of the World Health Organization Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ). Journal of Public Health. 14 (2), 66-70 (2006).
  6. Assessment of leisure time exercise behavior by self-report: a concurrent validity study. Canadian Journal of Public Health. 77 (5), 359-362 (1986).">Godin, G., Jobin, J., Bouillon, J. Assessment of leisure time exercise behavior by self-report: a concurrent validity study. Canadian Journal of Public Health. 77 (5), 359-362 (1986).
  7. https://www.cdc.gov/nchs/nhis/data-questionnaires-documentation.htm (2018).">CDC/National Center for Health Statistics. National Health Interview Survey. , Available from: https://www.cdc.gov/nchs/nhis/data-questionnaires-documentation.htm (2018).
  8. The Lifetime Total Physical Activity Questionnaire: development and reliability. Medicine & Science in Sports & Exercise. 30, 266-274 (1998).">Friedenreich, C. M., Courneya, K. S., Bryant, H. E. The Lifetime Total Physical Activity Questionnaire: development and reliability. Medicine & Science in Sports & Exercise. 30, 266-274 (1998).
  9. How well do physical activity questions perform? A European cognitive testing study. Archives of Public Health. 73 (57), (2015).">Finger, J. D., et al. How well do physical activity questions perform? A European cognitive testing study. Archives of Public Health. 73 (57), (2015).
  10. Pitfalls in accelerometer-based measurement of physical activity: the presence of reactivity in an adult population. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 28 (3), 1056-1063 (2018).">Baumann, S., et al. Pitfalls in accelerometer-based measurement of physical activity: the presence of reactivity in an adult population. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports. 28 (3), 1056-1063 (2018).
  11. Presence and duration of reactivity to pedometers in adults. Medicine & Science in Sports & Exercise. 44 (6), 1097-1101 (2012).">Clemes, S. A., Deans, N. K. Presence and duration of reactivity to pedometers in adults. Medicine & Science in Sports & Exercise. 44 (6), 1097-1101 (2012).
  12. Characteristics associated with non-participation in 7-day accelerometry. Preventive Medicine Reports. 2, 413-418 (2015).">Weymar, F., et al. Characteristics associated with non-participation in 7-day accelerometry. Preventive Medicine Reports. 2, 413-418 (2015).
  13. Sedentary behavior and cardiovascular morbidity and mortality: a science advisory from the American Heart Association. Circulation. 134 (13), e262-e279 (2016).">Young, D. R., et al. Sedentary behavior and cardiovascular morbidity and mortality: a science advisory from the American Heart Association. Circulation. 134 (13), e262-e279 (2016).
  14. Correlates of agreement between accelerometry and self-reported physical activity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 48 (6), 1075-1084 (2016).">Cerin, E., et al. Correlates of agreement between accelerometry and self-reported physical activity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 48 (6), 1075-1084 (2016).
  15. Comparison of self-reported versus accelerometer-measured physical activity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 46 (1), 99(2014).">Dyrstad, S. M., Hansen, B. H., Holme, I. M., Anderssen, S. A. Comparison of self-reported versus accelerometer-measured physical activity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 46 (1), 99(2014).
  16. Validity of the international physical activity questionnaire short form (IPAQ-SF): A systematic review. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity. 8 (115), (2011).">Lee, P. H., Macfarlane, D. J., Lam, T., Stewart, S. M. Validity of the international physical activity questionnaire short form (IPAQ-SF): A systematic review. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity. 8 (115), (2011).
  17. Validity and reliability of a video questionnaire to assess physical function in older adults. Experimental Gerontology. 81, 76(2016).">Balachandran, A., Verduin, C. N., Potiaumpai, M., Ni, M., Signorile, J. F. Validity and reliability of a video questionnaire to assess physical function in older adults. Experimental Gerontology. 81, 76(2016).
  18. Assessing walking activity in older adults: development and validation of a novel computer-animated assessment tool. The Journals of Gerontology. Series A, Biological Sciences and Medical Sciences. 70 (12), 1555-1561 (2015).">Marsh, A. P., et al. Assessing walking activity in older adults: development and validation of a novel computer-animated assessment tool. The Journals of Gerontology. Series A, Biological Sciences and Medical Sciences. 70 (12), 1555-1561 (2015).
  19. The Virtual Short Physical Performance Battery. The Journals of Gerontology. Series A, Biological Sciences and Medical Sciences. 70 (10), 1233-1241 (2015).">Marsh, A. P., et al. The Virtual Short Physical Performance Battery. The Journals of Gerontology. Series A, Biological Sciences and Medical Sciences. 70 (10), 1233-1241 (2015).
  20. https://www.youtube.com/watch?v=GEvJlmpZCoM (2012).">Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Physical Activity Guidelines - What Counts As Aerobic?. , Available from: https://www.youtube.com/watch?v=GEvJlmpZCoM (2012).
  21. https://www.sites.google.com/site/theipaq/questionnaire_links (2016).">Hagströmer, M. Downloadable questionnaires. , Available from: https://www.sites.google.com/site/theipaq/questionnaire_links (2016).
  22. Compendium of physical activities: an update of activity codes and MET intensities. Medicine & Science in Sports & Exercise. 32, 498-504 (2000).">Ainsworth, B. E., et al. Compendium of physical activities: an update of activity codes and MET intensities. Medicine & Science in Sports & Exercise. 32, 498-504 (2000).
  23. Accelerometer data collection and processing criteria to assess physical activity and other outcomes: a systematic review and practical considerations. Sports Medicine. 47, 1821-1845 (2017).">Migueles, J. H., et al. Accelerometer data collection and processing criteria to assess physical activity and other outcomes: a systematic review and practical considerations. Sports Medicine. 47, 1821-1845 (2017).
  24. Physical activity in the United States measured by accelerometer. Medicine & Science in Sports & Exercise. 40, 181-188 (2008).">Troiano, R., et al. Physical activity in the United States measured by accelerometer. Medicine & Science in Sports & Exercise. 40, 181-188 (2008).
  25. Calibration of the computer science and applications, inc. accelerometer. Medicine & Science in Sports & Exercise. 30, 777-781 (1998).">Freedson, P., Melanson, E., Sirard, J. Calibration of the computer science and applications, inc. accelerometer. Medicine & Science in Sports & Exercise. 30, 777-781 (1998).
  26. Benefits of substituting sitting with standing and walking in free-living conditions for cardiometabolic risk markers, cognition and mood in overweight adults. Frontiers in Physiology. 8, (2017).">Duvivier, B. M. F. M., et al. Benefits of substituting sitting with standing and walking in free-living conditions for cardiometabolic risk markers, cognition and mood in overweight adults. Frontiers in Physiology. 8, (2017).
  27. The effects of breaking up prolonged sitting time: a review of experimental studies. Medicine & Science in Sports & Exercise. 47 (10), 2053-2061 (2015).">Benatti, F. B., Ried-Larsen, M. The effects of breaking up prolonged sitting time: a review of experimental studies. Medicine & Science in Sports & Exercise. 47 (10), 2053-2061 (2015).
  28. Meta-analysis of the relationship between breaks in sedentary behavior and cardiometabolic health. Obesity. 23, 1800-1810 (2015).">Chastin, S. F. M., Egerton, T., Leask, C., Stamatakis, E. Meta-analysis of the relationship between breaks in sedentary behavior and cardiometabolic health. Obesity. 23, 1800-1810 (2015).
  29. Accelerometry and physical activity questionnaires - a systematic review. BMC Public Health. 16 (515), (2016).">Skender, S., et al. Accelerometry and physical activity questionnaires - a systematic review. BMC Public Health. 16 (515), (2016).
  30. Cognitive function and the agreement between self-reported and accelerometer-accessed physical activity. BMC Geriatrics. 18 (56), (2018).">Herbolsheimer, F., Riepe, M. W., Peter, R. Cognitive function and the agreement between self-reported and accelerometer-accessed physical activity. BMC Geriatrics. 18 (56), (2018).
  31. Is social desirability associated with self-reported physical activity? Preventive Medicine. 40 (6), 735-739 (2005).">Motl, R. W., McAuley, E., DiStefano, C. Is social desirability associated with self-reported physical activity? Preventive Medicine. 40 (6), 735-739 (2005).
  32. The effect of social desirability and social approval on self-reports of physical activity. American Journal of Epidemiology. 161 (4), 389-398 (2005).">Adams, S. A., et al. The effect of social desirability and social approval on self-reports of physical activity. American Journal of Epidemiology. 161 (4), 389-398 (2005).
  33. Should we reframe how we think about physical activity and sedentary behaviour measurement? Validity and reliability reconsidered. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity. 13 (32), (2016).">Kelly, P., Fitzsimons, C., Baker, G. Should we reframe how we think about physical activity and sedentary behaviour measurement? Validity and reliability reconsidered. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity. 13 (32), (2016).
  34. Evolution of accelerometer methods for physical activity research. British Journal of Sports Medicine. 48 (13), 1019-1023 (2014).">Troiano, R. P., McClain, J. J., Brychta, R. J., Chen, K. Y. Evolution of accelerometer methods for physical activity research. British Journal of Sports Medicine. 48 (13), 1019-1023 (2014).
  35. Subjective estimation of physical activity using the International Physical Activity Questionnaire varies by fitness level. Journal of Physical Activity & Health. 13, 79-86 (2016).">Shook, R. P., et al. Subjective estimation of physical activity using the International Physical Activity Questionnaire varies by fitness level. Journal of Physical Activity & Health. 13, 79-86 (2016).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Physical Activity MeasurementSelf Reported PAAccelerometer DataVideo DemonstrationRandomized Controlled TrialModerate Vigorous PAIntensity Levels VisualizationQuestionnaire AssessmentHip Worn AccelerometerTwo Sample T Test

Related Articles