Summary
Denne protokol beskriver et randomiseret kontrolleret forsøg som en metode til at teste effekten af en video demonstration på intra individuelle forskellen mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede moderat til kraftig fysisk aktivitet.
Abstract
Fysisk aktivitet (PA) vurdering brug for værktøjer, der er billig og nem at administrere. Fælles spørgeskemaer Forespørg tidsforbrug i let, moderat og kraftig PA. Unøjagtigheder kan dog forekomme på grund af individuelt forskellige forståelse af PA intensitet niveauer. Alternativt anvendes direkte foranstaltninger (f.eks., accelerometre) er modtagelige for reaktivitet bias og kan mangle evnen til at fange visse aktiviteter. Sammenlignet med accelerometer måling, adspurgte rapportere mere tid i højere intensitet PA. En video, der visualiserer PA intensitet niveauer kan bidrage til at overvinde dette problem. Denne rapport beskriver udformningen af et randomiseret kontrolleret forsøg som en metode til at undersøge effekten af en video på forskellen mellem selvrapporterede og direkte målte PA. Det er en hypotese, at videoen reducerer den gennemsnitlige forskel mellem de to foranstaltninger. Personer fra den almindelige befolkning rekrutteres. Hip-slidte accelerometre bruges til at indsamle direkte målte PA data på syv på hinanden følgende dage. Bagefter, deltagerne fordeles tilfældigt til den eksperimentelle og kontrolgruppen. Den eksperimentelle gruppe modtager en video demonstration på PA intensitet niveauer og efterfølgende PA vurdering via selvadministrerede computerstøttet spørgeskema. Kontrolgruppen modtager PA vurdering kun. Oplysningerne behandles derefter, for at sammenligne forskellen mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede moderat til kraftig fysisk aktivitet (MVPA) mellem grupperne undersøgelse ved hjælp af en t-test med dobbelt stikprøve. Denne metode er hensigtsmæssig for at undersøge effekten af eventuelle eksisterende eller egenproduceret video på forskellen mellem to målemetoder. Det kan bruges ikke kun til personer fra den almindelige befolkning, men for en række andre populationer og sammenhænge som nøjagtige foranstaltninger er nødvendige for at evaluere PA niveauer.
Introduction
Vurdering af fysisk aktivitet (PA) gøres almindeligvis af spørgeskemaer, da de er billig og nem at administrere. Som positive associationer mellem mængder af højere intensitet PA og hjerte-kar-sundhed er veletableret1,2,3, Forespørg mange spørgeskemaer frekvens og tidsforbrug i let, moderat og kraftig PA præsentere eksempler på respektive aktiviteter4,5,6,7,8. De kan imidlertid være mangelfuld af unøjagtighed på grund af individuelt forskellige forståelse af PA intensitet niveauer9. Yderligere, specifikke aktivitet eksempler kan ikke holder stik for personer med forskellige fysiske forfatninger. For eksempel, kan overvægtige eller fede personer føle mere øvet end personer med normal vægt, når du udfører den nøjagtige samme aktivitet. Direkte foranstaltninger på anden side (f.eks. accelerometry) kræver betydelige mængder af tid og omkostninger og har begrænset gyldighed reaktivitet bias10,11, prøve udvalg bias12og manglen evne til at præcist indfange visse aktiviteter13. En bred vifte af undersøgelser viste kun lav til moderat aftaler mellem selvrapporterede og accelerometer-baseret PA14,15,16. De fleste resultater viser, at respondenterne rapport mere tid i højere intensitet PA sammenlignes med direkte målte data. Hele manuskriptet bruges udtrykket "hullet" til at betegne denne manglende enighed mellem accelerometry og selvrapporterede PA.
En video rapporter som en del af en computer-assisteret selv udfyldt spørgeskema kan bidrage til at forene de to foranstaltninger ved at øge nøjagtigheden af selvstændige. En video demonstration giver mulighed for at vise forskellig intensitet niveauer af PA, der er svært at forklare af skreven tekst kun. Adspurgte modtage en visuel reference de kan sammenligne deres ydeevneniveauer med og dermed fejltarifering af lys, moderat og kraftig PA kan reduceres. Indtil nu er videoer til at støtte vurderinger tilgængelige i forbindelse med mobilitet og fysisk funktion valideret for ældre voksne17,18,19. Til vores viden er der ingen video-understøttede vurderinger, der indeholder en reference til lys, moderat og kraftig PA.
Vi udviklede en 3-minutters video, der viser en midaldrende mand på et løbebånd i et fitness-center, der beskriver vilkår lys, moderat og kraftig PA og samtidig visualiserer symptomer relateret til disse intensitet niveauer. Den metode beskrevet her er en randomiseret kontrolleret forsøg at teste effekten af den video demonstration på kløften mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede moderat til kraftig fysisk aktivitet (MVPA). Derudover er standardiseret vurdering af somatometry (højde, kropsvægt og talje og hofte omkreds) gennemført for at undersøge, om virkningerne varierer afhængigt af deltagernes fysiske forfatning.
Metoden, der er passende til at teste effekten af enhver video demonstration, der er beregnet til at støtte computerstøttet PA spørgeskema vurdering med formålet at reducere kløften mellem selvrapporterede og direkte målte PA. Metoden kan anvendes i forskellige befolkninger og sammenhænge, som nøjagtige foranstaltninger er nødvendige for at evaluere nuværende og skiftende PA niveauer, effekten af PA interventioner og sammenslutninger mellem PA og sundhed resultater.
Protocol
Denne protokol blev godkendt af den etiske komité i Universitet medicin Greifswald (nummer BB 076/18; Juni 2018).
1. video byggeri og eksperimenterende design
- Vælg en offentligt tilgængelig eller egenproduceret video baseret på den specifikke eksperimentelle spørgsmål. Videoen skal forklare udtrykkene i selvrapportering spørgeskemaet til støtte for deltagernes forståelse. Videoen bruges her indeholder forklarer og visualisere symptomer samt navngivning eksempler på let, moderat og kraftig PA.
- I videoen, har en person på et løbebånd i et fitnesscenter giver en generel introduktion til forskellig intensitet niveauer af PA.
- Få personen til at forklare forskelle i puls, vejrtrækning frekvens og evnen til at tale normalt i overensstemmelse med intensitetsniveauerne. Har personen, der samtidig viser disse symptomer, mens gå/løb på et løbebånd på ifølge tempo.
- Har personen, give eksempler i daglig-liv aktiviteter og fremhæve individuelle forskelle i vurderingen af PA intensitet niveauer.
Bemærk: Video brugt her blev produceret på tysk baseret på et videoklip fra Centers for Disease Control og forebyggelse (CDC)20. Hvis deltagerne er engelsk som modersmål, anvendes den originale video med vægt på minutter 1:46-3:25. Personen i den nuværende video er en cirka 50-årig, normal vægt, hvid mand i god fysisk form. Se figur 1 for en visuel afbildning af video struktur og indhold.
- Integrere videoen i et selvadministrerede tablet-computer undersøgelse fremlægges direkte før PA spørgeskema og sørg for, at deltagerne ikke kan springe videoen. Randomisere præsentation af video 1:1.
- Integrere spørgsmål om socio og sundhed relaterede variabler i undersøgelsen som ønsket for beskrivelse af prøven karakteristika.
- I den foreliggende undersøgelse, er selvrapporterede PA vurderet ved hjælp af en modificeret udgave af den internationale fysisk aktivitet spørgeskema kortform (IPAQ-SF)4, tysk udgave21, løse de sidste syv dage. To elementer hver adresse antal dage og respektive tidsforbrug i moderat og kraftig PA. De oprindelige elementer på walking erstattes med spørgsmål om lys PA som omvandrende kan udføres på forskellig intensitet niveauer22 og walking er ikke svarer til lys PA målt ved accelerometry. Socio og sundhed variabler indgår i undersøgelsen er køn, alder, uddannelse, beskæftigelse, nuværende bor sammen med en partner, nuværende rygning og selvvurderet generelle sundhed.
Figur 1: skematisk struktur af den video demonstration af forskellige fysiske aktivitet intensitetsniveauerne. De vigtigste scener i videoen med ifølge enkelt skud, længder og Resumé af indholdet er afbildet. Videoen var baseret på en video klippe ud af CDC20. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
2. power beregning
- Foretage en power analyse ved hjælp af respektive software for at definere de nødvendige for at opnå statistisk afgørende resultater stikprøvestørrelse. Omfatte en foreløbig analyse for at kontrollere underliggende antagelser og tidlige standsning af undersøgelsen.
- Vælg en statistisk test passende for forskningsspørgsmål.
- Baseret på litteraturen, indstille formodet betyde forskellen mellem spørgeskema og accelerometer data i kontrolgruppen, dvs divergens mellem selvrapporterede og direkte målte PA uden præsentation af videoen.
- Angiv den antagne gennemsnitlige forskellen mellem spørgeskema og accelerometer data i den eksperimentelle gruppe, der er divergens mellem selvrapporterede og direkte målte PA med inddragelse af den video demonstration.
- Angiv den antagne standardafvigelse (SD) for begge grupper.
- Vælg magt og alpha-niveau som ønsket.
- Baseret på litteraturen og i betragtning af den specifikke forsøgsdesign, træffe beslutning om en formodet frafald til at hente det endelige antal deltagere skal ansættes.
- Power analyse af den nuværende undersøgelse er baseret på en stikprøve t-test under forudsætning af ens varians. Baseret på en tilsvarende prøve10, er den formodede gennemsnitlige forskel mellem spørgeskema og accelerometer data i kontrolgruppen 90 min pr. dag i MVPA. Den forudsatte gennemsnitlige forskel i den eksperimentelle gruppe er 60 min. pr. dag (SD i begge grupper = 100 min. pr. dag). Da det er en hypotese, at integrationen af videoen reducerer kløften mellem to foranstaltninger, en ensidig signifikansniveau p =.05 er valgt (power =.80 procentmålpunkt Resultater af power beregningen herunder foreløbige analyse afslørede, at en samlet 314 deltagerantal er nødvendig for demonstrerer den eksperimentelle effekt. Antager en drop-out på omkring 10%, er det planlagt at rekruttere 350 deltagere (figur 2).
Figur 2: Skematisk visning af beregnede deltagelse strømmen. n = antal deltagere. Alle n henviser til resultaterne af beregningen af magt. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
3. deltager rekruttering og forberedelse til dataindsamling
- Vælg en rekruttering indstilling, der tillader tid nok til at aflevere ud accelerometer og forberede det for indsamling af data (f.eks. i et indkøbscenter eller på arbejdspladsen), for at holde indsats af deltagerne lav og øge overholdelse af undersøgelsen.
- Rekruttere deltagere, der har evnen til at gå selvstændigt (f.eks. ingen permanent brug af kørestol) og der er fysisk og kognitivt i stand til at udfylde en selvrapportering spørgeskema. Vær sikker på at ansætte et lignende antal mandlige og kvindelige deltagere i alle aldre inden for den ønskede aldersgruppe.
- Som incitament til deltagelse, påpege, at deltagerne vil modtage et brev, feedback på direkte målte PA og stillesiddende tid efter endt undersøgelse. Bruge monetære incitamenter som ønsket.
- Indhente skriftlig informeret samtykke fra hver person forud for deres deltagelse.
- For objektiv måling, skal du bruge en tre-axial accelerometer skal bæres på højre hofte. Alternative enheder kan bruges, men bør have hukommelseskapacitet for dataindsamling på syv på hinanden følgende dage. Mest præcist fange daglige PA, følge anvisningerne i den særlige enhed, der bruges.
- Har accelerometre tilberedt med elastik bælter i forskellige størrelser og vælge en, der passer deltageren komfortabelt.
- Give fyldestgørende oplysninger om, hvordan man håndterer accelerometer ifølge instruktionerne fra producenten af enheden. Pålægge deltagerne at starte iført enheden den næste dag. Sikre, at deltagerne bære enheden under vågne timer (dvs. hver dag efter at komme frem til gå til at sove).
- Initialisere accelerometer på en computer ved hjælp af passende software. Sørg for at angive perioden iført korrekt. Vælg en samplingfrekvens på 30 Hz23. Hvis det er relevant, vælge at udfylde deltager specifikke oplysninger som ønsket (f.eks. body vægt eller fødselsdato på grund af deltager identifikation).
- Planlægge hver deltager for en vurdering session at opnå selvrapporterede PA og somatometry. Sikre, at dette møde finder sted dagen efter den sidste accelerometer iført dag. Derfor, accelerometer og spørgeskema data, der refererer til den samme periode. Hvis dette ikke er muligt af tidsmæssige grunde, indrømme en maksimal forsinkelse på to dage.
- Afskedige deltager med opmuntring til at deltage i normale daglige aktiviteter og sørg for, at deltageren husker at returnere accelerometeret når vises for sessionen.
Bemærk: Denne undersøgelse er gennemført i Greifswald, en by i det vestlige Pommern, et landområde i nordøstlige Tyskland. Personer fra den almindelige befolkning i alderen mellem 40 og 75 år rekrutteres proaktivt på et indkøbscenter. Accelerometer feedback breve og shopping kuponer i mængden af 10 euro bruges som incitamenter. Deltagerne bliver bedt om at bære enheden for syv på hinanden følgende dage og fjerne det for vandbaserede aktiviteter (f.eks., bader eller svømning).
4. deltageren vurdering session
Bemærk: Foretage denne session inden tre dage efter den sidste accelerometer iført dag.
- Indsamle accelerometer fra deltageren.
- Oprette en ny deltager i tablet-computer undersøgelsen og type i enkelte undersøgelse identifikationsnummeret for deltageren.
- Udlevere tavle-pc'en til deltageren at besvare den selvforvaltende spørgeskema.
- Når deltageren har udfyldt spørgeskemaet, indsamle tavle-pc'en og fortsætte med måling af somatometry.
- Bede vedkommende om at tage skoene og at stå på kalibreret skalaer til måling af kropsvægt. Skrive resultatet i tavle-pc'en.
- Spørge deltageren til at stå lige foran et spejl med tæer på en mark på jorden for måling af kroppen højde. Skrive resultatet i tavle-pc'en.
- Bede vedkommende om at fjerne øverste lag af tøj til måling af talje og hofte omkreds. Mål taljen omkreds midtvejs mellem laveste rib og hoftebenskammen. Måle hofte omkreds omkring to inches under crista crest. Brug spejlet for at kontrollere nøjagtig positionsbestemmelse af båndet. Skriv resultaterne ind i tavle-pc'en.
- Takker og afskedige deltageren.
5. download af accelerometer data for behandling og oprettelsen af feedback breve
- Hente data fra enheden ved hjælp af passende software.
- Vælge at bruge data fra den lodrette akse, og vælg en epoke længde af 10 s.
- Eksportere data til et passende program til videreforarbejdning. Ifølge output parameter bruges, skal du vælge opskåret point til at bestemme ikke-slid tid og at skelne mellem PA intensitet niveauer24,25.
- Definere ikke-slid tid som mindst 60 min af på hinanden følgende nul tæller, giver mulighed for ≤2 min af tæller mellem 0 og 10024.
- Voksen prøve (i alderen 18 år eller ældre), klassificere værdierne < 100 tæller pr. min. som stillesiddende tid, værdier mellem 100 og 2019 tæller pr. min. som lys PA, værdier mellem 2020 og 5998 som moderat PA og værdier af 5999 eller flere tæller pr. min. som energisk PA24.
- Importere alle relevante variabler i et edb-program til at oprette en edb feedback brev ved hjælp af en algoritme til automatisk integrere de enkelte data i en generel skabelon. Brevet kan indeholde et antal grafer visualisere accelerometer-baseret PA resultater samt stillesiddende tid som ønsket. Har hver graf, ledsaget af et punkt i tre til fem sætninger forklare indholdet af tallene og leverer respektive sundhed anbefalinger.
- Levere feedback brev hurtigst muligt efter deltageren fuldførte undersøgelsen.
Bemærk: Accelerometer feedback breve i den nuværende undersøgelse omfatter tre grafer. Det første diagram visualiserer daglige skridt i hele perioden iført. Den anden graf viser beløb af tidsforbrug stillesiddende og i lys, moderat og kraftig PA hver iført dag. Den tredje graf viser alle observeret 10-min-anfald af stillesiddende tid mellem 6 og 10 pm eksemplificeret på en hverdag og på en weekend dag. Anbefalinger om PA er præsenteret efter PA retningslinjerne fra Verdenssundhedsorganisationen til tilsyneladende raske voksne2. Anbefalinger om stillesiddende pauser præsenteres er baseret på relevante undersøgelser26,27,28.
6 statistisk analyse
- Beregne beskrivende statistik for alle variabler.
- Definere en cut-off værdi for dagligt accelerometer slid tid til at undgå bias i accelerometer data.
- Oprette en variabel, der præsenterer kløften mellem de to foranstaltninger. Beregne variablen som selvrapporterede minus accelerometer-afledte min af moderat til kraftig PA som resulterer i en forskel score (delta, ∆). Bruge en t-test med to stikprøver til at bestemme forskellen af deltaer mellem eksperimentelle og styre gruppen.
- Oprette et diagram til at visualisere resultaterne af de vigtigste analyse som ønsket.
Representative Results
Metoderne beskrevet ovenfor beskriver et randomiseret kontrolleret forsøg til at teste, om en video demonstration af PA intensitet niveauer reducerer kløften mellem selvrapporterede og accelerometer-baseret MVPA. En foreløbig analyse (n = 157) var planlagt til at vurdere, om den skønnede stikprøvestørrelse på 314 deltagere er tilstrækkelig til at teste vores hypotese. Op til dette punkt afsluttet 142 deltagere undersøgelse-protokollen. Deltagere, der var for gammel (n = 1) eller der ikke bære accelerometeret ≥10 timer om dagen på ≥6 dage (n = 10) blev udelukket fra analysen. Således blev dataanalyse udført ved hjælp af en stikprøve af 131 deltagere til at give et eksempel på repræsentative resultater blandt individer fra den almindelige befolkning i alderen mellem 40 og 75 år.
Tabel 1 præsenterer beskrivende statistik af analyse stikprøve (n = 131). I dette eksempel, 68 deltagere (52%) blev randomiseret til den eksperimentelle gruppe og 63 deltagere (48%) blev randomiseret til kontrolgruppen. Den eksperimentelle gruppe modtaget en video demonstration inden afslutningen af PA spørgeskemaet, mens kontrolgruppen modtog PA vurdering kun. Det var den hypotese, at den video demonstration reducerer kløften mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede PA. Foreløbige resultater af foreløbige analyse afslørede en lavere formelle gennemsnitlige forskel i gruppen video (M = 21,8, SD = 108.9) i forhold til kontrol (M = 41,0, SD = 117.4, t(129) = 0,97, p =.166, figur 3 og figur 4). P-værdi ligger mellem significance (p < 0.010) og ørkesløshed (p > 0.269) grænser af test-simuleringer. Undersøgelsen kan således fortsætte som planlagt indtil den samlede stikprøvestørrelse er nået.
| Samlede stikprøve | Kontrolgruppe | Video-koncernen | |
| N | 131 | 63 (48%) | 68 (52%) |
| Sex, kvinder | 85 (65%) | 46 (73%) | 39 (57%) |
| Alder, år | 60,1 ± 8,9 | 58,1 ± 9,6 | 61,9 ± 7,9 |
| Nuværende bor sammen med en partner, ja | 102 (78%) | 51 (81%) | 51 (75%) |
| Skoleuddannelse | |||
| < 10 år | 20 (16%) | 12 (19%) | 8 (12%) |
| 10 år | 64 (50%) | 27 (44%) | 37 (56%) |
| > 10 år | 44 (34%) | 23 (37%) | 21 (32%) |
| Ikke specificeret (n = 3) | |||
| Beskæftigelse | |||
| Del- eller heltidsbasis | 55 (42%) | 33 (52%) | 22 (32%) |
| Irregularely | 23 (18%) | 8 (13%) | 15 (22%) |
| Ikke erhvervsdrivende eller pensionerede | 53 (40%) | 22 (35%) | 31 (46%) |
| Nuværende ryger, ja | 22 (17%) | 12 (19%) | 10 (15%) |
| Body mass index | |||
| < 25 kg / m2 | 34 (26%) | 23 (37%) | 11 (16%) |
| ≥ 25 kg/m2 og < 30 kg / m2 | 55 (42%) | 22 (35%) | 33 (49%) |
| ≥ 30 kg/m2 | 42 (32) | 18 (29%) | 24 (35%) |
| Selvrapporterede generelle sundhed | 2,8 ± 0,7 | 2,8 ± 0,8 | 2,8 ± 0,6 |
| Accelerometer slid tid, min/dag | 883.0 ± 82.8 | 896.1 ± 74.4 | 870.8 ± 88,7 |
| Accelerometer-baseret MVPA, min/dag | 45.2 ± 27,7 | 44.1 ± 24,3 | 46,2 ± 30,7 |
| Selvrapporterede MVPA, min/dag | 77.2 ± 117.2 | 85.2 ± 119.0 | 68.0 ± 115.8 |
Tabel 1: prøve Karakteristik af deltagere i den indledende foreløbige analyse. N = antal deltagere. MVPA = moderat til kraftig fysisk aktivitet. Data præsenteres som gennemsnit ± standardafvigelse for løbende variable og antallet af deltagere (%) for kategoriske variabler. Body mass index var beregnet ud fra objektivt målte højde og kropsvægt på deltager vurdering session. Selvrapporterede generelle sundhed blev målt på en 5-pointskala fra 1 "meget god"-5 "meget dårlig". Selvrapporterede og accelerometer-baseret MVPA såvel som accelerometer slid tid henvise til gennemsnitlige minutter per dag på tværs af syv dage.
Figur 3: betyde forskellen mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede moderat til kraftig fysisk aktivitet i forhold mellem studiegrupper. Δ = delta. MVPA = moderat til kraftig fysisk aktivitet. min/dag = minutter pr. dag. De gennemsnitlige forskelle med ifølge 95% konfidensintervaller i kontrolgruppen (grå firkant) og video-gruppen (blå diamant) er afbildet. Betyde forskelle blev beregnet som selvrapporterede minus accelerometer-afledte min af MVPA. Dataene vedrører foreløbige resultater af foreløbige analyse (n = 131). Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 4: kedelig Altman grunde til visuel afbildning af forskellen mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede moderat til kraftig fysisk aktivitet i kontrolgruppen (A) og i videoen gruppe b. MVPA = moderat til kraftig fysisk aktivitet. min/dag = minutter pr. dag. SD = standardafvigelse. Forskelle blev beregnet som selvrapporterede minus accelerometer-afledte min af MVPA. En perfekt aftale mellem foranstaltningerne, der ville være til stede hvis alle prikker løj på en vandret linje på værdien 0 for y-aksen (rød linje). Dataene vedrører foreløbige resultater af foreløbige analyse (n = 131). Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Discussion
Denne rapport beskriver en metode til at teste effekten af en video demonstration på kløften mellem selvrapporterede og accelerometer-baserede PA. Hvis selvrapportering vurdering er forudgået af en video demonstration af PA intensitet niveauer, kan over rapportering af MVPA reduceres. Denne protokol kan bruges til at teste effekten af eventuelle eksisterende eller egenproduceret video på kløften mellem selvrapporterede PA data stammer fra et computerstøttet vurdering og direkte målte PA.
De vigtigste trin i protokollen omfatter grundlæggende aspekter af retssag overledning, der sikrer modtagelsen af nøjagtige data, såsom korrekte accelerometer initialisering og data download eller sørge for, at videoen ikke må være hoppet af respondenter. Desuden er der mere specifikke spørgsmål om accelerometer iført periode og den daglige slid tid. Først, den accelerometer iført periode og selvrapporterede data bør henvise til den samme tidsramme. For at uddele accelerometre og enighed om datoen for vurderingen synes session umiddelbart efter rekruttering nyttigt at sikre deltagernes overholdelse af den planlagte udnævnelse. Andet, deltagere kan ikke altid opfylde instruktioner for accelerometer at bære. Enheden kan bæres mindre end syv dage og/eller kun et par timer om dagen, mens efterfølgende selvstændige rapporter henvise til den komplette iført periode. Således kan over rapportering af MVPA være bundet til at opstå. Desuden, hvis slid tid afviger betydeligt mellem studiegrupper, kan resultaterne være kompromitteret på grund af partiske accelerometer-baserede MVPA data. Inspektion af foreløbige beskrivende statistik kan afdække utilstrækkelige mængder af slid tid. For eksempel, blandt de deltagere, der har afsluttet den undersøgelse protokol (n = 142), kun 115 deltagerne bar enheden mindst 10 timer på hver af syv dagene. Der var tre deltagere med en slid tid 0 minutter på en eller flere dage. Bortset fra outliers synes nødvendigt at sikre, at dataene er repræsentant for en hel dag samt den samlede vurderingsperioden. Selv om de fleste undersøgelser på sammenhængen mellem accelerometry og PA spørgeskema data anmodede om en slid tid ≥10 timer pr. dag på ≥4 dage pr. uge29, kan undersøgelser på kløften mellem foranstaltninger kræve mere konservative cut-off værdier. Derfor besluttede vi at udelukke deltagerne fra den analyse, der ikke bære accelerometeret ≥10 timer om dagen på ≥6 dage.
Yderligere ændringer af protokollen kan være passende. Foreløbige resultater af beskrivende statistik fremgår af tabel 1 viser en ubalanceret andelen af mænd og kvinder i vores samlede stikprøve og mellem studiegrupper. Hvis den video påvirker selv rapporterer varierende i mænd og kvinder, kan samlede video effekter være forudindtaget. Således kan grundlæggende variabler (f.eks. køn og alder) skal overvejes i randomisering algoritme. Modellens vigtigste analyse kan skal desuden omfatte socio og sundhed relaterede variabler som potentielle konfoundere ved hjælp af en lineær regressionsmodel i stedet for en t-test.
Metoden beskrevet her sigter mod at mindske forskellen mellem selvrapporterede og accelerometer-afledte PA ved hjælp af en video til adresse forståelse af PA intensitet niveauer. Særlige karakteristika forbundet til hver foranstaltning er dog stadig for at påvirke denne kløft. Første, selvrapporterede PA data er modtagelige for husker bias30 og kan blive påvirket af sociale ønskelige bias31,32. For det andet bias i accelerometer data særlig oprindelse i forskellige motivation til at bære enheden. Tredje, hip-slidte accelerometre kan mangle evnen til at præcist indfange cykling og svømning13. Endelig, accelerometre fange absolutte mængder af bevægelse, mens selvstændige rapporter konto for relativ fysisk anstrengelse33,34,35. I betragtning af disse faktorer, kan visualisering af intensitet niveauer præsentere kun én af mange muligheder for at reducere kløften mellem selvrapporterede og direkte målte PA.
Disclosures
Forfatterne har ikke noget at oplyse.
Acknowledgments
Denne forskning blev støttet af Universitet medicin Greifswald og DZHK (tyske Center for hjerte-kar-forskning; Grand nr. D347000002). Forfatterne vil gerne takke Christian Goeze, Stefanie Tobschall og klip Film - und Fernsehproduktion GmbH.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Accelorometers | ActiGraph, LLC | ActiGraph Model GT3X+ | This is the most common device on the market. Similar products are available from other vendors. |
| Access Software | Microsoft | The software ist used for creation of computerized feedback letters. | |
| Actilife Software | ActiGraph, LLC | Software to prepare, initialize, download, and processing of data collected by the accelerometers. | |
| Belts | ActiGraph, LLC | Elastic Belt | Elastic bands for accelerometer wearing on the hip. |
| Computational software | StataCorp | The software Stata ist used for statistical analysis. | |
| Digital scales (height) | ADE GmbH & Co. | MZ 10020 | The scales are used for body height measurement. |
| Digital scales (weight) | Soehnle Industrial solutions GmbH | SOEHNLE 7720 | The scales are used for body weight measurement. |
| Excel Software | Microsoft | The software ist used for calculations on accelerometer-based data. | |
| PASS Sample Size Software | NCSS | PASS Sample Size 16 | The software is used for power calculations. |
| Tablet | Apple Inc. | iPad MC769FD/A | The tablet comupter ist used for the self-administered assessment. |
| USB cable | ActiGraph, LLC | USB cable | USB cable for device communication and charging of accelerometers. |
References
- 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).
- WHO - World Health Organization. Global recommendations on physical activity for health. , Available from: http://www.who.int/dietphysicalactivity/factsheet_adults/en/ (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).
- Craig, C. L., et al. International physical activity questionnaire: 12-country reliability and validity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 35 (8), 1381-1395 (2003).
- Armstrong, T., Bull, F. Development of the World Health Organization Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ). Journal of Public Health. 14 (2), 66-70 (2006).
- 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).
- CDC/National Center for Health Statistics. National Health Interview Survey. , Available from: https://www.cdc.gov/nchs/nhis/data-questionnaires-documentation.htm (2018).
- 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).
- Finger, J. D., et al. How well do physical activity questions perform? A European cognitive testing study. Archives of Public Health. 73 (57), (2015).
- 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).
- 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).
- Weymar, F., et al. Characteristics associated with non-participation in 7-day accelerometry. Preventive Medicine Reports. 2, 413-418 (2015).
- 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).
- Cerin, E., et al. Correlates of agreement between accelerometry and self-reported physical activity. Medicine & Science in Sports & Exercise. 48 (6), 1075-1084 (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Physical Activity Guidelines - What Counts As Aerobic?. , Available from: https://www.youtube.com/watch?v=GEvJlmpZCoM (2012).
- Hagströmer, M. Downloadable questionnaires. , Available from: https://www.sites.google.com/site/theipaq/questionnaire_links (2016).
- 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).
- 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).
- Troiano, R., et al. Physical activity in the United States measured by accelerometer. Medicine & Science in Sports & Exercise. 40, 181-188 (2008).
- Freedson, P., Melanson, E., Sirard, J. Calibration of the computer science and applications, inc. accelerometer. Medicine & Science in Sports & Exercise. 30, 777-781 (1998).
- 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).
- 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).
- 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).
- Skender, S., et al. Accelerometry and physical activity questionnaires - a systematic review. BMC Public Health. 16 (515), (2016).
- 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).
- Motl, R. W., McAuley, E., DiStefano, C. Is social desirability associated with self-reported physical activity? Preventive Medicine. 40 (6), 735-739 (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).
- 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).
- 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).
- 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).
