Summary
Este protocolo descreve um estudo randomizado controlado como um método para testar o efeito de um vídeo de demonstração na intra individual diferença entre atividade física moderada a vigorosa de auto-relato e baseados no acelerômetro.
Abstract
Avaliação de atividade física (PA) precisa de ferramentas que são baratos e fáceis de administrar. Questionários comuns inquirem o tempo gasto em leve, moderado e vigoroso PA. No entanto, imprecisões podem ocorrer devido a compreensão individualmente diferente níveis de intensidade de PA. Alternativamente usadas medidas directas (por exemplo, acelerômetros) são suscetíveis a viés de reatividade e podem não ter a capacidade de capturar certas actividades. Em comparação com a medição de acelerômetro, entrevistados relatam mais tempo gasto em intensidade mais elevada PA. Um vídeo que visualiza os níveis de intensidade de PA pode ajudar a superar este problema. Este relatório descreve o desenho de um estudo randomizado controlado como uma metodologia para investigar o efeito de um vídeo sobre a diferença entre PA auto-relatados e medida diretamente A hipótese é de que o vídeo reduz a diferença média entre as duas medidas. Indivíduos da população geral são recrutados. Quadril-gasto acelerómetros são usados para coletar dados PA diretamente medidos em sete dias consecutivos. Depois, os participantes são alocados aleatoriamente para o experimental e o grupo de controle. O grupo experimental recebe um vídeo de demonstração em níveis de intensidade de PA e subsequente avaliação de PA, através de questionário auto-administrado assistida por computador. O grupo de controle recebe avaliação PA só. Posteriormente, os dados são processados para comparar a diferença entre auto-relato e baseados no acelerômetro atividade de física moderada a vigorosa (MVPA) entre os grupos de estudo, usando um teste t de duas amostras. Esta metodologia é apropriada para investigar o efeito de qualquer vídeo existente ou produzido na diferença entre os métodos de medição de dois. Pode ser usado não só para pessoas da população em geral, mas também para uma variedade de outras populações e contextos, como medidas precisas são necessárias para avaliar os níveis de PA.
Introduction
Avaliação da atividade física (PA) é comumente feita por questionários, porque eles são baratos e fáceis de administrar. Como associações positivas entre quantidades de intensidade mais elevada PA e saúde cardiovascular são bem estabelecidos,1,2,3, muitos questionários inquirem a frequência e o tempo gasto em leve, moderado e vigoroso PA apresentando exemplos de actividades respectivas4,5,6,7,8. No entanto, eles podem ser imperfeitos pela imprecisão devido a compreensão individualmente diferente de PA de níveis de intensidade9. Exemplos de atividade específica, mais não podem prender verdadeiros para os indivíduos com diferentes Constituições físicas. Por exemplo, pessoas com sobrepeso ou obesas podem se sentir mais exercidas do que pessoas com peso normal quando realizando a mesma atividade exata. Medidas directas, por outro lado (por exemplo, accelerometry) requerem uma quantidade considerável de tempo e custos e possuem validade limitada devido a reatividade viés10,11, amostra viés de seleção12e a falta de capacidade de capture com precisão determinadas atividades13. Uma ampla gama de estudos mostrou apenas baixa a moderada acordos entre auto-relato e baseados no acelerômetro PA14,15,16. A maioria das conclusões indicam que os entrevistados relatam mais tempo gasto em PA de intensidade mais elevada em comparação com dados medidos diretamente. Em todo o manuscrito, o termo "lacuna" é utilizado para designar esta falta de acordo entre accelerometry e auto-relatados PA.
Um vídeo como parte de um questionário preenchido Self assistida por computador pode ajudar a conciliar as duas medidas, aumentando a precisão dos relatórios Self. Uma demonstração de vídeo oferece uma oportunidade para mostrar diferentes níveis de intensidade de PA que são difíceis de explicar por escrito somente texto. Os entrevistados recebem uma referência visual eles podem comparar seus níveis de desempenho com e, portanto, erros de classificação de luz, moderado e vigoroso PA pode ser reduzido. Até agora, vídeos para apoiar as avaliações estão disponíveis no contexto da mobilidade e funcionamento físico validados para adultos mais velhos17,18,19. A nosso conhecimento, não há nenhum vídeo-supported avaliações que fornecem uma referência para a luz, moderada e vigorosa PA
Desenvolvemos um vídeo de 3 minutos mostrando um homem de meia idade em uma escada rolante em um centro de fitness, que descreve a luz de termos, PA moderada e vigorosa e simultaneamente visualiza os sintomas relacionados a estes níveis de intensidade. A metodologia descrita aqui é um estudo randomizado controlado para testar o efeito do vídeo de demonstração sobre a lacuna entre a atividade física moderada a vigorosa auto-relatados e baseados no acelerômetro (MVPA). Além disso, a avaliação padronizada de somatometry (altura, peso corporal e circunferência da cintura e quadril) é realizada para investigar se os efeitos diferem de acordo com a constituição física dos participantes.
A metodologia é apropriada testar o efeito de qualquer demonstração de vídeo que serve para suporte assistido por computador PA questionário avaliação com o objectivo de reduzir a diferença entre PA auto-relatados e medida diretamente A metodologia pode ser usada em vários contextos e populações como medidas precisas são necessárias para avaliar os níveis de PA atuais e em constante mudanças, eficácia de intervenções de PA e associações entre os resultados de PA e saúde.
Protocol
Este protocolo foi aprovado pelo Comitê de ética de Medicina Universidade Greifswald (número BB 076/18; De junho de 2018).
1. a construção e delineamento experimental
- Selecione um vídeo publicamente disponível ou de produção própria, baseado na questão experimental específica. O vídeo deve explicar os termos usados no questionário de auto-relato, para apoiar a compreensão dos participantes. O vídeo usado aqui contém explicando e visualizando os sintomas, bem como à nomeação de exemplos de leve, moderada e vigorosa PA
- No vídeo, tem uma pessoa em uma escada rolante em um centro de fitness dá uma introdução geral para os diferentes níveis de intensidade de PA
- Com a pessoa a explicar as diferenças na frequência cardíaca, frequência de respiração e capacidade de falar normalmente em conformidade com os níveis de intensidade. Ter a pessoa simultaneamente demonstrar esses sintomas ao andar/correr em uma esteira para o segundo passo.
- Ter a pessoa dar exemplos de atividades da vida quotidiana e enfatizar as diferenças individuais na avaliação dos níveis de intensidade de PA.
Nota: O vídeo usado aqui foi produzido em alemão com base em um vídeo clip do Centers for Disease Control and Prevention (CDC)20. Se os participantes são falantes nativos de inglês, o vídeo original pode ser usado com ênfase em minutos 01:46 de 03:25. A pessoa no vídeo presente é um macho de aproximadamente cinquenta anos, peso normal, branco, em boa forma física. Veja a Figura 1 para uma representação visual da estrutura de vídeo e conteúdo.
- Integre o vídeo em um inquérito auto-administrado tablet-computador a ser apresentado directamente perante o questionário de PA e certifique-se que os participantes não podem ignorar o vídeo. Randomize-apresentação do vídeo 1:1.
- Integrar questões sociodemográficas e de saúde relacionadas com variáveis para a pesquisa como desejado para a descrição das características da amostra.
- No presente estudo, PA auto-relatados é avaliado usando uma versão modificada do internacional atividade questionário curto forma física (IPAQ-SF)4, versão alemã21, abordando os últimos sete dias. Dois itens cada endereço número de dias e o respectivo tempo gasto em moderada e vigoroso PA. Os itens originais em pé são substituídos com perguntas na luz PA andar pode ser executada em níveis de intensidade diferentes22 e andando não é equivalente a luz PA medido pelo accelerometry. Variáveis sociodemográficas e de saúde incluídas no inquérito são sexo, idade, educação, emprego, atual vivendo em conjunto com um parceiro, tabagismo atual e self nominal geral de saúde.
Figura 1: estrutura esquemática do vídeo de demonstração de níveis de intensidade diferentes de atividade física. As principais cenas do vídeo com acordo com tiros único, comprimentos e Resumo do conteúdo são retratadas. O vídeo foi baseado em um clipe de vídeo fornecido pelo CDC20. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
2. cálculo de potência
- Realizar uma análise do poder usando software respectivo a fim de definir o tamanho da amostra necessário para obter resultados conclusivos estatisticamente. Inclua uma análise interina para verificar as suposições subjacentes e paragem precoce do estudo.
- Escolha um teste estatístico adequado para a pergunta de pesquisa.
- Com base na literatura, defina a diferença média assumida entre questionário e acelerômetro dados no grupo de controle, ou seja, a divergência entre PA auto-relatados e medido diretamente, sem a apresentação do vídeo.
- Defina a presumível diferença média entre dados de questionário e acelerômetro no grupo experimental, ou seja, a divergência entre PA auto-relatados e medido diretamente com inclusão do vídeo de demonstração.
- Defina o assumido desvio padrão (SD) para ambos os grupos.
- Escolha o poder e alfa-nível conforme desejado.
- Com base na literatura e considerando o projeto de estudo específico, decida sobre uma suposta taxa de abandono para recuperar o número final de participantes para serem recrutados.
- A análise do poder do presente estudo é baseada em um t-teste de duas amostras presumindo variância igual. Com base em uma amostra comparável10, a diferença média assumida entre dados de questionário e acelerômetro no grupo controle é 90 min por dia de MVPA. A diferença média assumida no grupo experimental é 60 min por dia (SD em ambos os grupos = 100 min por dia). Como é a hipótese de que a integração do vídeo reduz a diferença entre as duas medidas, um nível de significância unilateral de p =.05 é escolhido (poder =.80. Resultados do cálculo de potência, incluindo análise intercalar revelaram que um número total de 314 participantes é necessária para demonstrar o efeito experimental. Assumindo uma taxa de cerca de 10%, está prevista a recrutar 350 participantes (Figura 2).
Figura 2: representação esquemática do fluxo de participação calculado. n = número de participantes. Todos n referem-se aos resultados do cálculo poder. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
3. participante recrutamento e preparação para coleta de dados
- Escolha um recrutamento de configuração que permite tempo suficiente à mão para fora o acelerômetro e a prepará-lo para a coleta de dados (por exemplo, em um shopping center ou no local de trabalho) a fim de manter os esforços dos participantes baixa e aumentar a adesão ao estudo.
- Recrutar participantes que têm a habilidade de andar de forma independente (por exemplo, não uso permanente de uma cadeira de rodas) e que são fisicamente e cognitivamente capazes de completar um questionário de auto-relato. Certifique-se de recrutar um número semelhante de participantes masculinos e femininos de todas as idades, dentro da faixa de idade desejada.
- Como incentivo para a participação, salientar que os participantes vão receber uma carta de gabarito na PA diretamente medido e sedentário tempo depois de completar o estudo. Use os incentivos monetários como desejado.
- Obter consentimento informado por escrito de cada pessoa antes da sua participação.
- Para a medição objetiva, use um acelerômetro de três-axial para ser usado no quadril direito. Dispositivos alternativos podem ser usados, mas devem ter a capacidade de memória para coleta de dados em sete dias consecutivos. A fim de capturar com mais precisão PA diário, siga as instruções do dispositivo específico usado.
- Tem acelerômetros preparados com cintas elásticas de vários tamanhos e selecionar um que se encaixa o participante confortavelmente.
- Dê informações adequadas sobre como lidar com o acelerômetro de acordo com as instruções fornecidas pelo fabricante do dispositivo. Instrua os participantes para começar a usar o aparelho no dia seguinte. Certifique-se de que os participantes usam o dispositivo durante horas (ou seja, todos os dias após ter começ até indo dormir) de vigília.
- Inicialize o acelerômetro em um computador usando o software apropriado. Certifique-se de definir o período usando corretamente. Selecione uma taxa de amostragem de 30 Hz23. Se for o caso, optar por preencher informações específicas participantes conforme desejado (por exemplo, o corpo peso ou data de nascimento, por razões de identificação de participantes).
- Agende cada participante para uma sessão de avaliação para obter auto-relatados PA e somatometry. Certifique-se desta sessão ocorre um dia após o último acelerômetro vestindo o dia. Daí, acelerômetro e questionário de dados referem-se ao mesmo período de tempo. Se isto não for possível por razões de tempo, admita um atraso máximo de dois dias.
- Descarte o participante com o incentivo a se envolver em atividades diárias normais e certifique-se que o participante se lembra para retornar o acelerômetro quando aparecem para a sessão.
Nota: Este estudo é realizado em Greifswald, uma cidade na Pomerânia Ocidental, uma área rural no nordeste da Alemanha. Pessoas da população geral com idade entre 40 e 75 anos são recrutadas de forma proativa em um shopping center. Letras de gabarito de acelerômetro e vales de compras no valor de 10 euros são usados como incentivos. Os participantes são instruídos a usar o dispositivo por sete dias consecutivos e removê-lo para qualquer atividade à base de água (por exemplo, tomar banho ou nadar).
4. sessão de avaliação participante
Nota: Realizar esta sessão no prazo de três dias após o último acelerômetro vestindo o dia.
- Colete o acelerômetro de participante.
- Configure um novo participante na pesquisa de tablet-computador e digite o número de identificação do estudo individual do participante.
- Entrega o computador tablet para o participante a responder o questionário auto-administrativos.
- Quando o participante tiver concluído o questionário, recolher o computador tablet e continuar com a medição de somatometry.
- Pergunte a participante de tirar os sapatos e a em escalas calibradas para medição do peso corporal. Digite o resultado no computador tablet.
- Pergunte ao participante fique direto na frente de um espelho com os dedos em uma marca no chão para medição da altura do corpo. Digite o resultado no computador tablet.
- Pergunte ao participante para remover as camadas superiores do vestuário para a medida da cintura e circunferência do quadril. Medida da cintura circunferência a meio caminho entre a costela mais baixa e a crista ilíaca. Medir a circunferência do quadril aproximadamente duas polegadas abaixo da crista ilíaca. Use o espelho para verificar o posicionamento exato da fita. Digite os resultados no computador tablet.
- Agradecer e dispensar o participante.
5. faça o download dos dados do acelerômetro para processamento e criação de letras do gabarito
- Baixe os dados do dispositivo usando o software apropriado.
- Selecione usar dados do eixo vertical e escolher um comprimento de época de 10 s.
- Exporte os dados para um programa adequado para processamento adicional. De acordo com a métrica de saída usada, escolha pontos de corte para determinar o tempo de não-desgaste e diferenciar entre PA intensidade níveis24,25.
- Defina tempo de desgaste-não como pelo menos 60 min de consecutivos zero contagens, permitindo a ≤ 2 min de contagens entre 0 e 100,24.
- Em uma amostra de adultos (idade 18 anos ou mais), classificar valores < 100 contagens por minuto como tempo sedentário, valores entre 100 e 2019 contagens por minuto como luz PA, valores entre 2020 e 5998 como moderada PA e valores de 5999 ou mais contagens por minuto como vigorosa PA24.
- Importe todas as variáveis relevantes para um programa de computador adequado para a criação de uma carta de gabarito informatizado usando um algoritmo para integrar automaticamente os dados individuais em um modelo geral. A carta pode conter um número de gráficos, visualização de resultados baseados no acelerômetro do PA, bem como tempo sedentário conforme desejado. Tem cada gráfico acompanhado de um parágrafo de três a cinco frases explicando o conteúdo das figuras e fornecendo recomendações de saúde respectivos.
- Entrega a carta de gabarito logo que possível após o participante completou o estudo.
Nota: Acelerômetro gabarito letras no presente estudo incluem três gráficos. O primeiro gráfico visualiza passos diários em todo o período de uso. O segundo gráfico mostra a quantidade de tempo gasto sedentários e em luz, moderado e vigoroso PA cada dia vestindo. O terceiro gráfico retrata tudo observados 10-min-lutas de tempo sedentário entre 6 e 22:00 exemplificado em um dia da semana e em um dia de fim de semana. Recomendações sobre PA são apresentadas de acordo com orientações da Organização Mundial de saúde para adultos aparentemente saudáveis2PA. Recomendações sobre quebras de sedentárias são apresentadas com base em estudos relevantes26,,27,28.
6 análise estatística
- Calcule estatísticas descritivas para todas as variáveis.
- Defina um valor de corte para diariamente tempo de desgaste acelerômetro para evitar distorções nos dados do acelerômetro.
- Crie uma variável que apresenta a diferença entre as duas medidas. Calcule a variável como auto-relatados menos min acelerômetro-derivado de moderada a vigorosa PA que resulta em uma diferença de Pontuação (delta, ∆). Usar um teste t de duas amostras para determinar a diferença dos deltas entre experimental e controlar o grupo.
- Crie um gráfico para visualizar os resultados da análise principal conforme desejado.
Representative Results
Os métodos detalhados acima descrevem um estudo randomizado controlado para testar se um vídeo de demonstração de níveis de intensidade de PA reduz a diferença entre MVPA auto-relatados e baseados no acelerômetro. Uma análise intercalar (n = 157) foi planejado para avaliar se o tamanho da amostra estimado de 314 participantes é suficiente para testar nossa hipótese. Até este ponto, 142 participantes completaram o protocolo do estudo. Os participantes que eram muito velhos (n = 1) ou que não usava o acelerômetro para ≥ 10 horas por dia em ≥ 6 dias (n = 10) foram excluídos da análise. Assim, a análise dos dados foi realizada utilizando uma amostra de 131 participantes para dar um exemplo de resultados representativos entre os indivíduos da população geral com idade entre 40 e 75 anos.
A tabela 1 apresenta a estatística descritiva da amostra análise (n = 131). Neste exemplo, 68 participantes (52%) foram randomizados para o grupo experimental e 63 participantes (48%) foram randomizados para o grupo de controle. O grupo experimental recebeu um vídeo de demonstração antes de preencher o questionário de PA, Considerando que o grupo controle recebeu avaliação PA só. Foi hipotetisado que o vídeo de demonstração reduz a diferença entre auto-relato e baseados no acelerômetro PA Os resultados preliminares da análise intercalar revelaram uma diferença média formal inferior no grupo a (M = 21,8, SD = 108.9) comparados aos controles (M = 41.0, SD = 117,4, t(129) = 0.97, p =.166, Figura 3 e a Figura 4). O p-valor situa-se entre o significance (p < 0.010) e futilidade limites (p > 0.269) das simulações teste. Assim, o estudo pode continuar como o planejado, até que seja atingido o tamanho de amostra total.
| Amostra total | Grupo de controle | Vídeo do grupo | |
| N | 131 | 63 (48%) | 68 (52%) |
| Sexo, mulheres | 85 (65%) | 46 (73%) | 39 (57%) |
| Idade, anos | 60.1 ± 8,9 | 58,1 ± 9,6 | 61,9 ± 7,9 |
| Corrente de viver em conjunto com um parceiro, sim | 102 (78%) | 51 (81%) | 51 (75%) |
| Educação escolar | |||
| < 10 anos | 20 (16%) | 12 (19%) | 8 (12%) |
| 10 anos | 64 (50%) | 27 (44%) | 37 (56%) |
| > 10 anos | 44 (34%) | 23 (37%) | 21 (32%) |
| Não especificado (n = 3) | |||
| Emprego | |||
| A tempo inteiro ou a tempo parcial | 55 (42%) | 33 (52%) | 22 (32%) |
| Irregularely | 23 (18%) | 8 (13%) | 15 (22%) |
| Não empregado ou aposentado | 53 (40%) | 22 (35%) | 31 (46%) |
| Fumante atual, sim | 22 (17%) | 12 (19%) | 10 (15%) |
| Índice de massa corporal | |||
| < 25 kg / m2 | 34 (26%) | 23 (37%) | 11 (16%) |
| ≥ 25 kg/m2 e < 30 kg / m2 | 55 (42%) | 22 (35%) | 33 (49%) |
| ≥ 30 kg/m2 | 42 (32) | 18 (29%) | 24 (35%) |
| Auto-relatados saúde geral | 2.8 ± 0,7 | 2,8 ± 0,8 | 2,8 ± 0,6 |
| Tempo de desgaste do acelerômetro, min/dia | 883.0 ± 82.8 | 896.1 ± 74,4 | 870.8 ± 88,7 |
| MVPA baseados no acelerômetro, min/dia | 45.2 ± 27,7 | 44,1 ± 24,3 | 46.2 ± 30,7 |
| MVPA auto-relatados, min/dia | 77.2 ± 117,2 | 85.2 ± 119.0 | 68,0 ± 115.8 |
Tabela 1: características dos participantes incluídos na análise interina preliminar da amostra. N = número de participantes. MVPA = atividade física moderada a vigorosa. Os dados são apresentados como média ± desvio-padrão para as variáveis contínuas e o número de participantes (%) para as variáveis categóricas. Índice de massa corporal foi calculado a partir objetivamente medido altura e peso corporal na sessão de avaliação de participante. Geral de saúde auto-relatados foi medido em uma escala de 5 pontos de 1 "muito bom" a 5 "muito ruim". MVPA auto-relatados e baseados no acelerômetro, bem como tempo de desgaste do acelerômetro referem-se a médios minutos por dia em sete dias.
Figura 3: diferença entre o auto-relato e baseados no acelerômetro atividade física moderada a vigorosa em comparação entre grupos de estudo. Δ = delta. MVPA = atividade física moderada a vigorosa. min/dia = minutos por dia. As diferenças com acordo com intervalos de confiança de 95% do grupo controle (quadrado cinzento) e o vídeo do grupo (diamante azul) são retratadas. Quer dizer as diferenças foram calculadas como auto-relatados menos min acelerômetro-derivado de MVPA. Os dados referem-se os resultados preliminares da análise intercalar (n = 131). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4: parcelas de Bland-Altman para a representação visual da diferença entre auto-relato e baseados no acelerômetro atividade de física moderada a vigorosa no grupo controle (A) e no vídeo do grupo b. MVPA = atividade física moderada a vigorosa. min/dia = minutos por dia. SD = desvio padrão. As diferenças foram calculadas como auto-relatados menos min acelerômetro-derivado de MVPA. Um acordo perfeito entre as medidas estaria presente se todos pontos mentiram sobre uma linha horizontal com o valor 0 do eixo y (linha vermelha). Os dados referem-se os resultados preliminares da análise intercalar (n = 131). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Discussion
Este relatório descreve uma metodologia para testar o efeito de uma demonstração em vídeo sobre o fosso entre auto-relato e baseados no acelerômetro PA Se avaliação auto-relato é precedida por um vídeo de demonstração de níveis de intensidade de PA, relatando excesso de MVPA pode ser reduzida. Este protocolo pode ser usado para testar o efeito de qualquer informação existente ou produzido vídeo sobre a diferença entre dados PA auto-relatados, derivados de uma avaliação computadorizada e medido diretamente na Pensilvânia.
Os passos mais importantes no protocolo incluem aspectos fundamentais da avaliação da condução que garantem o recebimento de dados precisos, tais como a inicialização correta do acelerômetro e download de dados ou certificando-se de que o vídeo não pode ser ignorado pelos entrevistados. Além disso, há questões mais específicas sobre o acelerômetro vestindo o período e o tempo de desgaste diário. Primeiro, o acelerômetro vestindo período e dados auto-relatados deve referir para o mesmo período de tempo. Para distribuir acelerômetros e chegar a acordo sobre a data da avaliação do recrutamento imediatamente após sessão parece útil para garantir a aderência dos participantes para o compromisso agendado. Em segundo lugar, os participantes não podem sempre respeitar as instruções para usar o acelerômetro. O dispositivo pode ser usado para menos de sete dias e/ou apenas algumas horas por dia, Considerando que Self-relatórios subsequentes referem-se ao período de completa desgastando. Assim, over, relatórios de MVPA podem ser vinculado a ocorrer. Além disso, se o tempo de desgaste é substancialmente diferente entre grupos de estudo, resultados podem ser comprometidos devido a dados MVPA baseados no acelerômetro tendenciosos. Inspeção de estatística descritiva provisória pode descobrir quantidades insuficientes de tempo de desgaste. Por exemplo, entre os participantes que completaram o protocolo do estudo (n = 142), somente 115 participantes usavam o aparelho pelo menos 10 horas em cada um dos sete dias. Havia três participantes com um tempo de desgaste de 10 minutos em um ou mais dias. Excluir valores atípicos parece necessário para garantir que os dados são representativos para um dia inteiro, bem como o período de avaliação total. Embora a maioria dos estudos em correlações entre accelerometry e dados de questionário PA solicitar um tempo de desgaste de ≥ 10 horas por dia em dias de ≥4 por semana29, investigações sobre a diferença entre as medidas podem exigir valores mais conservadores de interrupção. Assim, decidimos excluir os participantes a partir da análise que não usava o acelerômetro para ≥ 10 horas por dia em ≥ 6 dias.
Outras modificações do protocolo podem ser apropriadas. Os resultados preliminares de estatística descritiva, mostrado na tabela 1 indicam uma desequilibrada proporção de homens e mulheres em nossa amostra total e entre os grupos de estudo. Se o vídeo afeta auto relata diferencialmente em homens e mulheres, efeitos de vídeo em geral podem ser tendencioso. Assim, as variáveis básicas (por exemplo, sexo e idade) podem precisam ser consideradas no algoritmo de randomização. Além disso, o modelo de análise principal pode precisar incluir sociodemográficos e saúde relacionados a variáveis como potenciais confundidores usando um modelo de regressão linear em vez de um t-teste.
A metodologia aqui descrita visa reduzir a diferença entre PA auto-relatados e acelerômetro-derivado por meio de um vídeo para compreensão de endereço dos níveis de intensidade de PA. No entanto, características específicas inerentes a cada medida continuam a afetar esta lacuna. Em primeiro lugar, auto-relatados dados PA é suscetíveis, lembro-me de viés30 e podem ser afetados pela desejabilidade social viés31,32. Em segundo lugar, viés em dados do acelerômetro particularmente origens na motivação diferente de usar o dispositivo. Terceiros, quadril-gasto acelerômetros podem não ter a capacidade de capturar com precisão, ciclismo e natação13. Finalmente, acelerômetros capturam quantidades absolutas de movimento, Considerando que relata Self conta por esforço físico relativo33,34,35. Tendo em conta estes factores, a visualização dos níveis de intensidade pode apresentar apenas uma das muitas opções para reduzir o fosso entre PA auto-relatados e medido diretamente
Disclosures
Os autores não têm nada para divulgar.
Acknowledgments
Esta pesquisa foi apoiada pelo medicina Universidade Greifswald e o DZHK (centro alemão de pesquisa Cardiovascular; N. º Grand D347000002). Os autores desejam agradecer Christian Goeze, Stefanie Tobschall e Clip 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).
