Summary
이 프로토콜 설명 내 개별 차이 자기 보고 및가 속도계에 기초를 둔 중간-활기찬 신체 활동에 대 한 비디오 데모의 효과 테스트 하는 방법으로 무작위로 재판을 통제 합니다.
Abstract
신체 활동 (PA) 평가 저렴 하 고 쉽게 관리할 수 있는 도구가 필요 합니다. 일반적인 설문 조사 문의 시간 빛, 중간, 그리고 활발 한 실바 그러나, 부정확 PA 강도 레벨의 개별적으로 서로 다른 이해 때문에 발생할 수 있습니다. 또는 사용된 직접적인 측정 (예:가 속도계) 반응성 바이어스에 취약 하 고 능력을 특정 활동을 캡처 부족 수 있습니다. 가 속도계 측정에 비해 응답자 보고 더 많은 시간 더 높은 강도 실바 PA 강도 레벨을 시각화 비디오가이 문제를 극복 하기 위해 도움이 될 수도. 자기 보고와 직접 측정 실바의 차이에 비디오의 효과 조사 방법론으로 무작위로 재판을 통제의 디자인을이 보고서에 설명 합니다. 그것은 비디오 두 측정값 간의 평균 차이 감소 시킨다 가정 했다. 일반 인구에서 개인을 모집. 힙합 착용가 속도계는 7 일 연속에 펜 실바 니 아에서 직접 측정된 한 데이터를 수집 하는 데 사용 됩니다. 나중에, 참가자는 무작위로 실험 및 제어 그룹에 할당 됩니다. 실험 그룹 PA 강도 수준 및 자체 관리 컴퓨터 기반 설문지를 통해 후속 PA 평가 대 한 비디오 데모를 받습니다. 제어 그룹 PA 평가 받습니다. 그 후, 각자 보고와 속도계에 기초를 둔 중간-활기찬 신체 활동 (MVPA) 2-표본 t-검정을 사용 하 여 연구 그룹 간의 차이 비교 하는 데이터 처리 됩니다. 이 방법론은 두 측정 방법의 차이에 모든 기존 또는 자체 제작 동영상의 효과 조사 하는 데 적합 합니다. 정확한 측정 PA 수준을 평가 하는 데 필요한는 일반 인구에서 뿐만 아니라 다양 한 다른 인구 및 컨텍스트 사용할 수 있습니다.
Introduction
신체 활동 (PA)의 평가 일반적으로 그들은 저렴 하 고 쉽게 관리할 수 있기 때문에 설문 조사를 하면. 높은 강도 PA의 금액 및 심장 혈관 건강 사이 긍정적인 협회는 설립된1,2,3, 많은 설문 조사 문의 주파수와 빛, 중간, 그리고 활발 한 PA에서 소요 된 시간 각 활동4,5,6,,78의 예를 제시합니다. 그러나, 그들은 PA 강도 레벨9의 개별적으로 서로 다른 이해 때문 부정확에 의해 결함이 있을 수 있습니다. 추가, 특정 활동 예제는 다른 물리적 헌법과 개인에 대 한 진정한 하지 보류 수 있습니다. 예를 들어과 체중 이나 비만 인 정확한 동일한 동작을 수행할 때 정상 체중을 가진 사람 보다 더 발휘 느낄 수 있습니다. 반면 (예를 들어, 속도계)에 직접적인 측정 시간과 비용의 상당한 금액을 요구 하 고 반응성 바이어스10,11, 샘플 선택 바이어스12, 능력의 부족으로 제한 된 타당성을가지고 정확 하 게 캡처할 특정 활동13. 광범위 한 연구의 낮은 자기 보고 및가 속도계 기반 PA14,,1516사이의 적당 한 계약만 보였다. 대부분 연구 결과 응답자 보고 직접 측정된 데이터에 비해 높은 강도에 더 많은 시간을 나타냅니다. 원고, 용어 "간격"는 하는 데 사용 속도계 및 각자 보고 실바 사이 계약의이 부족을 지정
비디오로 컴퓨터 기반 자기 완성 된 질문 지의 부분 두 측정값의 정확도 증가 하 여 화해를 도움이 될 자기 보고 합니다. 비디오 데모를 작성 된 텍스트로 설명 하기 어려운 펜 실바 니 아의 다른 강도 레벨을 표시 하는 기회를 제공 한다. 응답자 받을 시각적 참조 그들은 그들의 성능 수준의 고 따라서, 빛의 misclassification 비교할 수 있습니다, 중간, 그리고 활발 한 PA를 줄일 수 있습니다. 지금까지, 동영상 평가 지원 하기 위해 성과 물리적 기능 이전 성인17,,1819에 대 한 검증의 컨텍스트에서 사용할 수 있습니다. 우리의 지식에는 빛, 중도, 그리고 활발 한 실바에 대 한 참조를 제공 하는 아무 비디오 지원 평가
우리는 이러한 강도 레벨에 관련 된 용어 빛, 중도, 그리고 활발 한 PA를 설명 하 고 동시에 증상을 시각화 하는 피트 니스 센터에서 디딜 방 아에 중 년 남자를 보여주는 3 분짜리 비디오를 개발 했다. 여기에 설명 된 방법론은 각자 보고와 속도계에 기초를 둔 중간-활기찬 신체 활동 (MVPA) 사이의 격차에 비디오 데모의 효과 테스트 하려면 무작위로 재판을 통제. 또한, somatometry (높이, 몸 무게, 허리와 엉덩이 둘레)의 표준화 된 평가 효과 참가자의 체질에 따라 다른 지 여부를 조사 하기 위해 수행 됩니다.
방법론은 컴퓨터 기반 PA 설문 평가 목적으로 각자 보고와 직접 측정 실바 사이 간격을 감소 시키기의 지원 하기 위한 것입니다 모든 비디오 데모의 효과 테스트 하려면 적절 한 정확한 측정 현재 변화 PA 수준, PA 개입, 및 PA 및 건강 결과 사이 연결의 효능을 평가 하는 데 필요한는 다양 한 인구에 컨텍스트 방법론을 사용할 수 있습니다.
Protocol
이 프로토콜은 대학 의학 발트 (수 BB 076/18;의 윤리 위원회에 의해 승인 되었다 6 월 2018).
1. 비디오 건설과 실험 설계
- 공개적으로 사용할 수 또는 자체 제작 비디오 특정 실험적인 질문에 따라 선택 합니다. 비디오는 자기 보고서 설문에서 참가자 들의 이해를 지 원하는 데 사용 하는 용어를 설명 해야 한다. 여기에서 사용 하는 비디오 포함 설명 하 고 시각화 하는 증상 뿐만 아니라 빛, 중간, 그리고 활발 한 실바의 예를 명명
- 비디오에는 아빠의 다른 강도 레벨에 대 한 일반적인 소개에 게 피트 니스 센터에서 디딜 방 아에 사람
- 심장 박동, 호흡 주파수, 강도 수준에 따라 일반적으로 얘기 하는 능력의 차이 설명 하는 사람이 있다. 동시에 따라 속도 디딜 방 아에 산책/실행 하는 동안 그 증상을 설명 하는 사람이 있다.
- PA 강도 레벨의 평가에서 개별 차이 강조 하 고 일상 생활 활동의 예를 들 사람이 있다.
참고: 여기에 사용 하는 비디오 센터 질병 통제 및 예방 (CDC)20에서 비디오 클립에 따라 독일에서 제작 되었다. 참가자 원어민 인 경우 원래 비디오 강조 분 1시 46분에 3시 25분와 함께 사용할 수 있습니다. 현재 비디오에 사람 좋은 신체 모양에 약 50 세, 정상 체중, 백색 남성입니다. 비디오 구조와 내용을 시각적 묘사 그림 1 을 참조 하십시오.
- PA 설문 전에 직접 제시 하 고 참가자는 비디오를 건너뛸 수 없습니다 있는지 확인을 자체 관리 태블릿 컴퓨터 조사에 비디오를 통합 합니다. 비디오 1: 1의 프레 젠 테이 션을 무작위.
- Sociodemographic 및 건강에 대 한 질문을 통합 한 샘플 특성의 설명에 대 한 원하는 대로 조사에 변수를 관련.
- 현재 연구에서 자기 보고 PA는 평가는 국제 신체 활동 설문 약식 (아이 팩-SF)4,21, 독일어 버전 수정된 된 버전을 사용 하 여 지난 7 일 해결. 두 항목 주소 일 및 각 시간 온건 하 고 활발 한 실바의 번호 걷기에 원래 항목 다른 강도 레벨22 에 수행할 수 있습니다 도보와 산책은 빛 PA 속도계에 의해 측정 빛 펜 실바 니 아에 대 한 질문으로 대체 됩니다. 설문 조사에 포함 Sociodemographic 및 건강 변수는 성별, 나이, 학교 교육, 고용, 파트너, 함께 살고 현재 현재 흡연, 그리고 각자 정격된 건강.
그림 1: 다른 신체 활동 강도 레벨의 비디오 데모의 도식 구조. 단일 촬영, 길이 및 내용의 요약을 따라와 비디오의 주요 장면은 묘사 된다. 비디오20CDC 제공 하는 비디오 클립에 근거 했다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
2. 전력 계산
- 통계적으로 결정적인 결과 얻기 위해 필요한 샘플 크기를 정의 하려면 해당 소프트웨어를 사용 하 여 전력 분석을 수행 합니다. 기본 가정 및 연구의 초기 중지를 확인 하는 중간 분석을 포함 합니다.
- 통계 연구 질문에 대 한 적절 한 테스트를 선택 합니다.
- 문학에 따라 달라 집니다, 가정된 평균 차이 즉, 비디오 프레 젠 테이 션 없이 자기 보고와 직접 측정 PA 사이 분기 제어 그룹에서 설문 조사 및가 속도계 데이터를 설정 합니다.
- 가정된 평균 차이 실험 그룹, 즉, 비디오 데모의 포함과 함께 자기 보고와 직접 측정 PA 사이 분기의 설문 조사 및가 속도계 데이터를 설정 합니다.
- 두 그룹에 대 한 가정된 표준 편차 (SD)를 설정 합니다.
- 전원 및 원하는 대로 알파 수준을 선택 합니다.
- 참가자 모집의 마지막 수를 검색 하는 가정된 탈락 율에 결정 기반으로 문학에 특정 연구 디자인을 고려 하면.
- 현재 연구의 전력 분석 같은 분산 가정 두 표본 t-검정을 기반으로 합니다. 유사한 샘플10을 기반으로, 가정된 평균 차이 컨트롤 그룹에서 설문 조사 및가 속도계 데이터 MVPA의 하루 90 분입니다. 실험 그룹에서 가정된 평균 차이 하루 60 분 (두 그룹에서SD = 하루 100 분). 비디오의 통합 2 사이 간격을 감소 가상은 그것으로 측정, p 의 일방적인 중요성 수준 =.05 선택 (전력 =.80. 중간 분석을 포함 한 전력 계산의 결과 314 참가자의 총 수 실험 효과 입증에 필요한 것을 밝혔다. 약 10%의 탈락 률을 가정할 때, 350 참가자 (그림 2) 모집 예정입니다.
그림 2: 계산된 참여 흐름의 도식 묘사. n = 참가자의 수. 모든 n 힘 계산의 결과를 참조 하십시오. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
3. 참가자 모집 및 데이터 수집에 대 한 준비
- 선택 설정 모집 허용 충분 한 시간 손을 속도계 그리고 낮은 참가자의 노력을 계속 연구 준수를 증가 하 고 (예: 쇼핑몰에서에서 또는 직장에서) 데이터 컬렉션에 대 한 준비를 합니다.
- 독립적으로 걸을 수 참가자 모집 (예: 휠체어의 영구 사용) 육체적으로 고 인 자기 보고서 설문 조사를 완료의 수입니다. 원하는 나이 범위 내에서 모든 연령대의 남성과 여성 참가자의 유사한 수를 모집 해야 합니다.
- 참여에 대 한 인센티브로 지적 참가자는 직접 측정된 PA와 앉아있는 시간 연구를 완료 한 후에 피드백 편지를 받을 거 야. 금전적 인센티브를 사용 하 여 원하는 대로.
- 그들의 참여에 앞서 각 사람 으로부터 서 면된 동의 얻을.
- 객관적인 측정을 위해 3 축가 속도계를 사용 하 여 오른쪽 엉덩이에 착용 해야. 대체 장치 사용 될 수 있다 그러나 7 연속적인 일에 데이터 수집에 대 한 메모리 용량을 가져야 한다. 가장 정확 하 게 매일 PA 캡처를 위해 특정 장치 사용의 지침을 따르십시오.
- 다양 한 크기의 탄력 있는 벨트와 함께 준비 하는 속도계를가지고 하 고 참가자를 편안 하 게 맞는 하나를 선택 합니다.
- 장치의 제작자에 의해 제공 된 지침에 따라 속도계를 처리 하는 방법에 대 한 적절 한 정보를 제공 합니다. 참가자는 다음 날에 장치를 착용 하기 시작 하도록 지시 합니다. 확인 참가자 깨어 있는 시간 (예를 들어, 매일 수 면에까지 점점 후) 하는 동안 장치를 착용 합니다.
- 적절 한 소프트웨어를 사용 하 여 컴퓨터에가 속도계를 초기화 합니다. 입고 기간 올바르게 설정 되었는지 확인 합니다. 30 Hz23의 샘플링 속도 선택 합니다. 해당 하는 경우 원하는 대로 참가자 특정 정보를 입력을 선택 (예를 들어, 몸 무게 또는 참가자 식별의 이유로 출생의 날짜).
- 자기 보고 파 및 somatometry는 평가 세션에 대 한 각 참가자를 예약 합니다. 이 세션에 일어난 마지막가 속도계 하루 입고 후 1 일 확인. 따라서,가 속도계 및 설문 조사 데이터는 시간의 같은 기간을 참조 하십시오. 이 시간의 이유로 불가능, 2 일의 최대 지연 인정.
- 정상적인 일상 활동에 참여 하 고 참가자 기억 때 세션에 대 한 게재가 속도계를 반환 하는 것을 확인 하는 격려와 함께 참가자를 닫습니다.
참고:이 연구는 발트, 서쪽 Pomerania, 북동부 독일에서 농촌 지역에서에서 도시에서에서 실시 됩니다. 40 ~ 75 세 사이의 세 하는 일반 인구에서 쇼핑몰에서 적극적으로 채용 됩니다. 가 속도계 피드백 편지 쇼핑 상품권 10 유로의 인센티브로 사용 됩니다. 참가자는 7 일 연속에 대 한 장치를 착용 하 고 물 기반 활동 (, 샤워 나 수영) 제거 하려면 지시는.
4. 참가자 평가 세션
참고: 마지막가 속도계 하루 입고 후 3 일 이내이 세션을 수행 합니다.
- 참가자에서가 속도계를 수집 합니다.
- 태블릿 컴퓨터 설문 조사에 새로운 참가자와 참가자의 개인 식별 번호 입력 설정 합니다.
- 데스크톱이 질문 답변에 참가자에 게 태블릿 컴퓨터에 손을.
- 참가자 설문 완료 되 면, 태블릿 컴퓨터를 수집 하 고 somatometry의 측정을 계속.
- 그들의 신발을 벗고 참가자를 요청 하 고 몸 무게를 측정 하기 위한 저울 교정에 서 서. 태블릿 컴퓨터에 결과 입력 합니다.
- 몸 높이의 측정을 위한 지상에 마크에 발가락으로 거울 앞에 바로 서 서 참가자를 요구 하십시오. 태블릿 컴퓨터에 결과 입력 합니다.
- 허리와 엉덩이 둘레의 측정에 대 한 의류의 상위 계층을 제거 하려면 참가자 요청. 가장 낮은 늑 골과 장 골의 크레스트의 허리 둘레 중간을 측정 합니다. 장 골의 크레스트 아래 약 2 인치 엉덩이 둘레를 측정 합니다. 미러를 사용 하 여 테이프의 정확한 위치 확인 하기. 태블릿 컴퓨터에 결과 입력 합니다.
- 감사 하 고 참가자를 닫습니다.
5. 처리 및 피드백 편지의 창조에 대 한가 속도계 데이터의 다운로드
- 적절 한 소프트웨어를 사용 하 여 장치에서 데이터를 다운로드 합니다.
- 세로 축에서 데이터를 사용 하 여 10의 획기적인 길이 선택 선택 s.
- 추가 처리를 위해 적절 한 프로그램에 있는 데이터를 내보냅니다. 출력 통계 사용에 따라 컷된 포인트 비 착용 시간을 결정 하 고 PA 강도 레벨24,25를 선택 합니다.
- ≤2 분의 0와 10024사이 수 제로 수 적어도 60 분 연속으로 비 착용 시간을 정의 합니다.
- 성인 샘플 (18 세 이상 세)에서 분류 값 < 2020 사이의 적당 한 PA와 활발 한 PA24분 당 5999 이상의의 값으로는 5998 앉아있는 시간 분, 펜 실바 니 아, 빛으로 분 당 100 및 2019 수 사이의 값 100 카운트 값.
- 일반 서식 파일에 자동으로 개별 데이터를 통합 하는 알고리즘을 사용 하 여 컴퓨터 피드백 편지를 만들기 위한 적절 한 컴퓨터 프로그램에 모든 관련 변수를 가져옵니다. 편지는 원하는 대로 앉아있는 시간 뿐 아니라가 속도계 기반 PA 결과 시각화 하는 그래프의 숫자를 포함할 수 있습니다. 3 ~ 5 문장 그림의 내용을 설명 하 고 각각 건강 권고를 제공 하는 단락에 의해 함께 각 그래프가 있다.
- 참가자는 연구 완료 후 피드백 편지를 최대한 빨리 제공 합니다.
참고: 현재 연구에가 속도계 피드백 편지 3 그래프 포함. 첫 번째 그래프는 착용 기간에 걸쳐 매일 단계를 시각화. 두 번째 그래프 앉아 및 빛, 각 입고 하루에 적당 한, 그리고 활기찬 PA에서에서 보낸 시간의 금액을 보여줍니다. 세 번째 그래프 사이 6과 10 오후 평일 및 주말 하루 exemplified 앉아있는 시간의 모든 관찰된 10-민-복싱을 묘사 한다. 펜 실바 니 아에 대 한 권고는 분명히 건강 한 성인2에 대 한 세계 보건 기구의 PA 지침에 따라 표시 됩니다. 앉아 휴식에 추천 관련 연구26,,2728에 따라 표시 됩니다.
6 통계 분석
- 모든 변수에 대 한 기술 통계를 계산 합니다.
- 매일가 속도계의 착용 시간을가 속도계 데이터에 편견을 피하기 위해 컷오프 값을 정의 합니다.
- 두 측정 사이의 간격을 나타내는 변수를 만듭니다. 보통-활기찬 PA 차이에서 어느 결과 점수 (델타, ∆)의 분이 속도계 파생 마이너스 각자 보고로 변수를 계산 합니다. 두 표본 t-검정 실험 사이 델타의 차이 결정 하 고 제어를 사용 하 여 그룹.
- 원하는 대로 주요 분석 결과 시각화 하는 그래프를 만듭니다.
Representative Results
위의 상세한 방법 PA 강도 레벨의 비디오 데모를 각자 보고와 속도계 기반 MVPA 사이의 격차 감소 여부를 테스트 하는 무작위로 고른된 통제 되는 예를 설명 합니다. 중간 분석 (n = 157) 314 참가자의 예상된 표본 크기는 우리의 가설을 테스트 하기에 충분 한 여부를 평가 계획 되었다. 이 시점까지 142 참가자 연구 프로토콜 완료. 너무 오래 되었다 참가자 (n = 1) 또는 누가 ≥6 한 일 당 ≥10 시간에 대 한가 속도계를 착용 하지 않았다 (n = 10)는 분석에서 제외 했다. 따라서, 데이터 분석 수행 되었다 131 참가자의 샘플을 사용 하 여 40 ~ 75 세 사이의 세 하는 일반 인구에서 개인 간의 대표적인 결과의 예를 제공.
표 1 기술 통계 분석 샘플의 선물 (n = 131). 이 샘플에서는 68 참가자 (52%)의 실험 그룹 및 63 참가자 (48%) 무작위로 했다 컨트롤 그룹에 무작위로 했다. 실험 그룹 컨트롤 그룹 PA 평가을 받은 반면 PA 설문 조사를 완료 하기 전에 비디오 데모를 받았다. 그것은 비디오 데모 자기 보고 및가 속도계 기반 실바 사이 격차 감소 가설 이었다 중간 분석의 예비적인 결과 공개 비디오 그룹에서 낮은 공식적인 평균 차이 (M = 21.8, SD = 108.9) 컨트롤에 비해 (M 41.0, SD = 117.4, t(129) = = 0.97, p .166, 그림 3 = 그리고 그림 4)입니다. P-값 (p > 0.269) 경계 테스트 시뮬레이션의 significance (p < 0.010)와 엄한 사이 거짓말. 따라서, 연구 계획 총 샘플 크기에 도달할 때까지 계속 수 있습니다.
| 전체 샘플 | 제어 그룹 | 비디오 그룹 | |
| N | 131 | 63 (48%) | 68 (52%) |
| 섹스, 여성 | 85 (65%) | 46 (73%) | 39 (57%) |
| 세, | 60.1 ± 8.9 | 58.1 ± 9.6 | 61.9 ± 7.9 |
| 현재 파트너, 함께 살고 있는 예 | 102 (78%) | 51 (81%) | 51 (75%) |
| 학교 교육 | |||
| < 10 년 | 20 (16%) | 12 (19%) | 8 (12%) |
| 10 년 | 64 (50%) | 27 (44%) | 37 (56%) |
| > 10 년 | 44 (34%) | 23 (37%) | 21 (32%) |
| 지정 되지 않은 (n = 3) | |||
| 고용 | |||
| 풀 타임 또는 파트 타임 | 55 (42%) | 33 (52%) | 22 (32%) |
| Irregularely | 23 (18%) | 8 (13%) | 15 (22%) |
| 실직 하거나 은퇴 하지 | 53 (40%) | 22 (35%) | 31 (46%) |
| 현재 흡연 자, 예 | 22 (17%) | 12 (19%) | 10 (15%) |
| 체 질량 지 수 | |||
| < 25 k g/m2 | 34 (26%) | 23 (37%) | 11 (16%) |
| ≥ 25 k g/m2 와 < 30 k g/m2 | 55 (42%) | 22 (35%) | 33 (49%) |
| ≥ 30 kg/m2 | 42 (32) | 18 (29%) | 24 (35%) |
| 자기 보고 일반 건강 | 2.8 ± 0.7 | 2.8 ± 0.8 | 2.8 ± 0.6 |
| 가 속도계 착용 시간, 분 또는 일 | 883.0 ± 82.8 | 896.1 ± 74.4 | 870.8 ± 88.7 |
| 가 속도계 기반 MVPA, 분/일 | 45.2 ± 27.7 | 44.1 ± 24.3 | 46.2 ± 30.7 |
| 자기 보고 MVPA, 분/일 | 77.2 ± 117.2 | 85.2 ± 119.0 | 68.0 ± 115.8 |
표 1: 예비 임시 분석에 포함 된 참가자의 특성 샘플. N = 참가자의 수. MVPA = 보통-활기찬 신체 활동. 참가자 (%)의 수와 연속 변수 평균 ± 표준 편차로 데이터 표시 됩니다. 대 한 여 지 없이 변수. 참가자 평가 세션에 객관적으로 측정 된 높이 몸 무게에서 체 질량 지 수 계산 됩니다. 자기 보고 일반 건강 1 "매우 좋은" "아주 나쁜" 5에서 5-포인트 규모 측정 했다. 자기 보고와 속도계 기반 MVPA로가 속도계 착용 시간 7 일에 걸쳐 하루 평균 분을 참조 하십시오.
그림 3: 자기 보고 및가 속도계에 기초를 둔 중간-활기찬 신체 활동 연구 그룹 사이 비교의 차이 의미. Δ 델타 =. MVPA = 보통-활기찬 신체 활동. 분/일 = 하루 분. 따라 제어 그룹 (회색 사각형) 및 비디오 그룹 (블루 다이아몬드)의 95% 신뢰 간격으로 평균 차이 묘사 된다. 차이 계산 된 뜻으로 자기가 속도계에서 파생 된 MVPA의 분 마이너스 보고. 데이터 참조 중간 분석의 예비적인 결과 (n = 131). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 4: 자기 보고 및가 속도계 기반 보통-활기찬 신체 활동 제어 그룹에서 (A)와 비디오에서의 차이의 시각적 묘사에 대 한 온화한 Altman 플롯 그룹 (B). MVPA = 보통-활기찬 신체 활동. 분/일 = 하루 분. SD = 표준 편차. 차이 계산으로 자기가 속도계에서 파생 된 MVPA의 분 마이너스 보고. 측정값 사이의 완벽 한 계약 경우 모든 점 y (레드 라인)의 값 0에 가로줄에 거짓말 것입니다. 데이터 참조 중간 분석의 예비적인 결과 (n = 131). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
Discussion
이 보고서는 자기 보고 및가 속도계 기반 실바 사이 간격에서 비디오 데모의 효과 테스트 하기 위한 방법론을 설명 합니다. 자기 보고서 평가 앞에 PA 강도 레벨의 비디오 데모-MVPA의 보고 감소 될 수 있습니다. 이 프로토콜 컴퓨터 기반 평가 직접 측정된 실바에서 파생 된 자기 보고 PA 데이터 사이의 간격에 모든 기존 또는 자체 생산 정보 비디오의 효과 테스트 하는 데 사용할 수 있습니다.
프로토콜의 가장 중요 한 단계 등 정확한가 속도계 초기화 및 데이터 다운로드 비디오 응답자에 의해 생략 하지 않을 수 있습니다 확인 하 고 정확한 데이터의 수령을 보장 하는 예 심 전도의 기본적인 측면을 포함. 또한, 기간 및 일일 착용 시간을 착용 하는 속도계에 대 한 좀 더 구체적인 문제 있다. 먼저, 기간 자체 보고 된 데이터를 입고 하는 속도계 같은 시간 프레임을 참조 해야 합니다. 가 속도계를 나누어 하 고 평가의 날짜에 동의 세션 후 즉시 채용 예정 된 약속을 참가자의 준수를 보장 하는 데 도움이 보인다. 둘째, 참가자 수 있습니다 하지 항상 준수가 속도계 입고에 대 한 지침. 장치에 대 한 착용 수 있습니다 미만 7 일 또는 하루, 단 몇 시간 이후 자기 보고 반면 기간을 말하는 완전 한 입고. 따라서, MVPA의 보고 이상 발생에 바인딩할 수 있습니다. 또한, 착용 시간 실질적으로 연구 그룹 간의 차이가, 결과 편 파가 속도계 기반 MVPA 데이터 인해 손상 될 수 있습니다. 중간 기술 통계의 검사 착용 시간의 부족 금액을 밝히기 수 있습니다. 예를 들어 연구 프로토콜 완료 참가자 중 (n = 142)만 115 참가자는 7 일의 각각에 적어도 10 시간 장치를 입고. 3 참가자 하나 이상의 일에 0 분의 착용 시간을 확인 하 고 있었다. Outliers 제외 데이터 총 평가 기간 뿐만 아니라 하루 종일 대표 인지 확인 하는 데 필요한 보인다. 속도계 및 PA 설문 데이터 간의 상관 관계에 대 한 대부분 연구 ≥4 주29한 일 당 ≥10 시간 착용 시간 요청, 비록 조치 사이 격차에 대 한 조사는 더 보수적인 컷오프 값 필요할 수 있습니다. 따라서, 우리는 참가자가 속도계 ≥10 ≥6 일에 하루 시간 동안 착용 하지 않았다 누가 분석에서 제외 하기로 결정 했습니다.
프로토콜의 추가 수정 될 수 있습니다. 표 1 에 표시 된 설명 통계의 예비 결과 남녀의 총 샘플 및 연구 그룹 간의 불균형된 한 비율을 나타냅니다. 비디오에 영향을 미치는 자기 보고 하면 차동 남자와 여자, 전체 비디오 효과 편 파 수 있습니다. 따라서, 기본 변수 (예를 들어, 성 및 나이) 랜덤 알고리즘에서 고려 해야 합니다. 또한, 주요 분석 모델 sociodemographic 및 건강 포함 하도록 할 수 있습니다 잠재적인 confounders 선형 회귀 모델을 사용 하 여 t-검정 대신으로 변수를 관련.
방법론 설명 여기 PA 강도 레벨의 주소 이해에 비디오를 사용 하 여 각자 보고와 속도계 파생 PA 간의 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다. 그러나, 특정 특성 각 측정에 내재 된이 격차에 영향을 미칠 유지. 첫째, 자기 보고 PA 데이터 바이어스30 기억 쉽습니다 그리고 사회적인 바람직 함 편견31,32에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 둘째,가 속도계 데이터에 장치를 착용 하는 다른 동기 부여에서 기원 특히 편견. 셋째, 엉덩이 착용 속도계 능력과 정확 하 게 순환 하 고 수영13부족 수 있습니다. 반면 마지막으로,가 속도계 운동의 절대 금액을 캡처 자체 보고 상대 물리적인 노력33,,3435에 대 한 계정. 이러한 요인을 고려 강도 레벨의 시각화 자기 보고와 직접 측정 아빠 사이의 격차를 줄이기 위해 많은 옵션 중 하나만 제공할 수 있습니다.
Disclosures
저자는 공개 없다.
Acknowledgments
이 연구는 대학 의학 발트와 DZHK (독일어 센터 심장 혈관 연구에 의해 지원 되었다 그랜드 호 D347000002)입니다. 저자는 기독교 Goeze, 스테파니 Tobschall, 클립 필름-und Fernsehproduktion GmbH 감사 하고자 합니다.
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).
