Bu iletişim kuralı bir randomize kontrollü bir video gösterisi kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı orta dinç fiziksel aktivite arasındaki intra bireysel farkı etkisini test etmek için bir yöntem olarak açıklar.
Fiziksel aktivite (PA) değerlendirme are ucuz ve basit yönetmek araçlar ihtiyacı var. Hafif, orta ve şiddetli PA harcanan süre ortak soru sormak Ancak, yanlışlıklar PA yoğunluk düzeyleri ayrı ayrı farklı anlayış nedeniyle meydana gelebilir. Alternatif olarak kullanılan doğrudan önlemler (örneğin, ivme) reaktivite önyargı duyarlı ve belirli etkinlikler yakalamak için yetenek eksikliği. Accelerometer ölçüme göre katılımcıların daha yüksek yoğunluklu PA harcanan daha fazla süre rapor PA yoğunluk düzeyleri görüntüler bir video bu sorunun üstesinden gelmek için yardımcı. Bu rapor bir video etkisi doğrudan ölçülen ve kendi kendine bildirilen PA arasındaki farkı araştırmak için bir randomize kontrollü bir metodoloji olarak tasarımını açıklar Video iki önlemler ortalama farkı azaltır onaylanmadığına karar. Genel nüfus bireylerin işe aldı. Hip-aşınmış ivme üzerinde yedi gün üst üste doğrudan ölçülen PA veri toplamak için kullanılır. Daha sonra katılımcılar rasgele deney ve kontrol grubu için tahsis edilmiştir. Deney grubu bir video gösterisi PA yoğunluk düzeyleri ve sonraki PA değerlendirme kendi kendine yönetilen bilgisayar destekli anket yoluyla alır. Kontrol grubu PA değerlendirme sadece alır. Bundan sonra verileri kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı orta dinç fiziksel aktivite (MVPA) kullanarak bir iki örnek t-test çalışma grupları arasında arasında fark karşılaştırmak için işlenir. Bu yöntem, herhangi bir varolan veya kendi ürettiği video etkisi iki ölçüm yöntemleri arasındaki farkı soruşturma için uygundur. PA seviyesini doğru önlemler gerektiğinde genel nüfus kişiden sadece, ama diğer nüfus ve bağlamlarda çeşitli için kullanılabilir.
Çünkü ucuz ve basit-e doğru yönetmek değerlendirme fiziksel aktivite (PA) yaygın olarak anket tarafından yapılır. Daha yüksek yoğunluklu PA miktarda ve kalp ve damar sağlığı arasında olumlu ilişkiler iyi kurulmuş1,2,3olduğundan, birçok soru formlarını frekans ve hafif, orta ve dinç baba içinde harcanan zaman bilgi almak ilgili faaliyetleri4,5,6,7,8örnekler sunmak. Ancak, onlar tarafından yanlışlık PA yoğunluk düzeyleri9ayrı ayrı farklı anlayış nedeniyle hatalı. Ayrıca, özel etkinlik örnekleri farklı fiziksel anayasalar olan bireyler için doğru tutun olmayabilir. Örneğin, tam olarak aynı etkinlik gerçekleştirirken fazla kilolu ya da obez kişilerin normal kilolu olan kişilerin daha fazla sarf hissedebilirsiniz. Öte yandan (örneğin, accelerometry) doğrudan ölçümleri önemli miktarda zaman ve maliyet gerektiren ve reaktivite önyargı10,11, örnek seçimi önyargı12ve yetenek eksikliği nedeniyle sınırlı geçerlilik sahip doğru bir şekilde belirli faaliyetler13yakalamak. Çok çeşitli çalışmalar sadece kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı PA14,15,16arasında orta anlaşmaları için düşük gösterdi. Çoğu bulgular katılımcıların doğrudan ölçülen verileri karşılaştırıldığında daha yüksek yoğunluklu PA harcanan daha fazla süre rapor göstermektedir. El yazması dönem "boşluk" accelerometry ve kendi kendine bildirilen PA arasındaki anlaşma bu eksikliği belirtmek için kullanılır
Bilgisayar destekli kendi kendine tamamlanan soru formu parçası iki ölçülerin doğruluğunu artırarak uzlaştırmak için yardımcı gibi bir video otomatik olarak bildirir. Bir video gösterisi sadece yazılı metne göre açıklamak zor farklı yoğunluk düzeyleri PA göstermek için bir fırsat sağlar. Katılımcıların görsel bir referans almak onların performans düzeyleri ile ve böylece, misclassification ışık karşılaştırın, ılımlı ve dinç PA azaltılmış. Şu ana kadar Değerlendirmeler desteklemek için videolar hareketlilik ve fiziksel işleyişi büyük yetişkin17,18,19için doğrulanmış bağlamında mevcuttur. Bilgimizi, hafif, orta ve şiddetli PA için bir başvuru sağlar hiçbir video destekli Değerlendirmeler vardır
Bir 3 dakikalık video şartları ışık, ılımlı ve dinç PA açıklar ve aynı anda belirtiler görüntüler bir fitness merkezinde bir koşu bandı üzerinde orta yaşlı bir adam bu yoğunluk düzeyini ilgili gösteren geliştirdik. Burada açıklanan metodoloji kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı orta dinç fiziksel aktivite (MVPA) arasındaki boşluğu video gösteri etkisini test etmek için bir randomize kontrollü olduğunu. Buna ek olarak, standart somatometry (yüksekliği, vücut ağırlığı ve bel ve kalça çevresi) değerlendirilmesi etkileri katılımcıların fiziksel Anayasa göre farklı olup olmadığını araştırmak için yapılır.
Metodoloji kendi kendine bildirilen ve doğrudan ölçülen PA arasındaki boşluğu azaltmak bilgisayar destekli PA anket değerlendirme amacıyla kullanımını destekleme herhangi bir video gösterisi etkisini test etmek uygundur Geçerli ve değişen PA seviyesini, PA müdahaleler ve PA ve sağlık sonuçları arasındaki ilişkileri doğru önlemler gerektiğinde metodoloji çeşitli nüfus ve bağlamlarda kullanılabilir.
Bu iletişim kuralı Üniversitesi Tıp Greifswald (sayı BB 076/18; Etik Komitesi tarafından kabul edildi Haziran 2018).
1. video inşaat ve deneysel tasarım
Şekil 1: şematik yapısı farklı fiziksel aktivite yoğunluk düzeyleri video gösterisi. Tek çekim, uzunlukları ve içeriğinin özetini göre ile video ana sahneleri tasvir edilmektedir. CDC20tarafından sağlanan video klip, video bağlıdır. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
2. güç hesaplama
Şekil 2: hesaplanan katılım akışı şematik tasviri. n katılımcı sayısı =. Tüm n güç hesaplama sonuçlarına bakın. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
3. katılımcı işe alma ve veri toplama için hazırlık
4. katılımcı değerlendirme oturumu
Not: Bu oturum gün giyen son ivme sonra üç gün içinde kuralları.
5. download accelerometer veri işleme ve geribildirim mektup oluşturmak için
6 istatistiksel analiz
PA yoğunluk düzeyleri bir video gösterisi kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı MVPA arasındaki boşluğu azaltır olup olmadığını sınamak için bir randomize kontrollü yukarıda ayrıntılı yöntemleri açıklanmaktadır. Geçici bir analiz (n = 157) 314 katılımcılar tahmini örneklem büyüklüğü bizim varsayımını sınamak için yeterli olup olmadığını değerlendirmeniz için planlanmıştı. Şu ana kadar 142 katılımcılar çalışma protokolü tamamladı. Çok yaşlı idi katılımcılar (n = 1) veya kim giymek accelerometer ≥10 saat ≥6 gün günde (n = 10) çözümleme dışı bırakıldı. Böylece, veri analizi 40 ve 75 yaş arasındaki genel nüfus bireyler arasında temsilcisi sonuçlarının bir örnek vermek için bir örnek 131 katılımcıların kullanarak gerçekleştirilmiştir.
Tablo 1 sunar tanımlayıcı istatistik çözümleme örneği (n = 131). Bu örnek, 68 katılımcı (% 52) deney grubu ve 63 katılımcılara (% 48) randomize denetimi gruba randomize. Kontrol grubu PA değerlendirme sadece alınan, ancak deney grubu PA soru formu tamamlamadan önce bir video gösterisi aldı. Video gösterisi kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı PA arasındaki boşluğu azaltır onaylanmadığına karar yapıldı. Geçici analiz ilk sonuçlar ortaya video grup daha düşük bir resmi ortalama fark (M 21,8, SD = 108.9 =) kontrollere göre (M 41.0, SD = 117.4, t(129) = 0.97, p =.166, şekil 3 = ve şekil 4). P-değeri significance (p < 0.010) ve boşuna oluş arasında (p > 0.269) sınırlarını test simülasyonlar yatıyor. Böylece, çalışma toplam örnek boyutu ulaşılana kadar planlandığı gibi devam edebilir.
Toplam örnek | Kontrol grubu | Video grup | |
N | 131 | 63 (% 48) | 68 (% 52) |
Seks, kadın | 85 (% 65) | 46 (% 73) | 39 (% 57) |
Yaş, yıl | 60.1 ± 8.9 | 58.1 ± 9,6 | 61,9 ± 7.9 |
Evet bir ortağı ile birlikte yaşayan geçerli | 102 (% 78) | 51 (% 81) | 51 (% 75) |
Okul eğitimi | |||
< 10 yıl | 20 (% 16) | 12 (% 19) | 8 (% 12) |
10 yıl | 64 (% 50) | 27 (% 44) | 37 (% 56) |
> 10 yıl | 44 (% 34) | 23 (% 37) | 21 (%32) |
Belirtilmemiş (n = 3) | |||
İstihdam | |||
Tam zamanlı veya yarı zamanlı | 55 (% 42) | 33 (% 52) | 22 (% 32) |
Irregularely | 23 (% 18) | 8 (% 13) | 15 (%22) |
Değil çalışan veya emekli | 53 (% 40) | 22 (% 35) | 31 (% 46) |
Geçerli sigara içen, Evet | 22 (% 17) | 12 (% 19) | 10 (% 15) |
Vücut kitle indeksi | |||
< 25 kg / m2 | 34 (% 26) | 23 (% 37) | 11 (% 16) |
≥ 25 kg/m2 ve < 30 kg / m2 | 55 (% 42) | 22 (% 35) | 33 (% 49) |
≥ 30 kg/m2 | 42 (32) | 18 (% 29) | 24 (% 35) |
Kendi kendine bildirilen genel sağlık | 2.8 ± 0.7 | 2.8 ± 0,8 | 2.8 ± 0,6 |
Accelerometer aşınma zaman, min/gün | 883.0 ± 82.8 | 896.1 ± 74,4 | 870.8 ± 88.7 |
Accelerometer tabanlı MVPA, min/gün | 45.2 ± 27,7 | 44.1 ± 24,3 | 46,2 ± 30,7 |
Kendi kendine bildirilen MVPA, min/gün | 77.2 ± 117.2 | 85.2 ± 119.0 | 68.0 ± 115.8 |
Tablo 1: örnek özellikleri ön geçici analize dahil katılımcıların. N katılımcı sayısı =. MVPA orta dinç fiziksel aktivite =. Veri sürekli değişkenler için ortalama ± standart sapma gibi ve katılımcıların (%) sayı olarak sunulmaktadır kategorik değişkenler için. Vücut kitle indeksi katılımcı değerlendirme toplantısında objektif ölçülen yükseklik ve vücut ağırlığı hesaplanır. Kendi kendine bildirilen genel sağlık 1 "çok iyi" 5 "çok kötü" arası bir 5 puanlık ölçekte ölçüldü. Kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı MVPA yanı sıra accelerometer aşınma zaman yedi gün boyunca günde ortalama dakika bakın.
Şekil 3: demek çalışma grupları arasında göre kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı orta dinç fiziksel aktivite arasındaki farkı. Δ delta =. MVPA orta dinç fiziksel aktivite =. dk/gün günde dakika =. Ortalama farkı % 95 güven aralıkları kontrol grubu (gri kare) ve video grup (mavi elmas) according ile tasvir edilir. Farklılıklar hesaplanan demek gibi kendi kendine bildirilen accelerometer kaynaklı dk MVPA eksi. Veri ön geçici analiz sonuçlarına bakın (n = 131). Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 4: mülayim Altman araziler kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı orta dinç fiziksel aktivite kontrol grubunda (A) ve video arasındaki farkı görsel gösterimi için Grup (B). MVPA orta dinç fiziksel aktivite =. dk/gün günde dakika =. SD standart sapma =. Farklılıklar hesaplanan olarak kendi kendine bildirilen accelerometer kaynaklı dk MVPA eksi. Önlemler arasında mükemmel bir anlaşma mevcut y ekseni (kırmızı çizgi) 0 değerini, bir yatay çizgi üzerindeki bütün noktalar yalan olurdu. Veri ön geçici analiz sonuçlarına bakın (n = 131). Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Bu rapor bir video gösterisi etkisi kendi kendine bildirilen ve accelerometer tabanlı PA arasındaki boşluğu test etmek için bir metodoloji açıklar Kendi kendine rapor değerlendirme PA yoğunluk düzeyleri bir video gösterisi ile öncelenmişse MVPA aşırı raporlama azaltılmış olabilir. Bu iletişim kuralı bir bilgisayar destekli değerlendirme ve doğrudan ölçülen PA elde kendi kendine bildirilen PA veri arasındaki boşluğu herhangi bir varolan veya kendi ürettiği bilgileri video etkisi test etmek için kullanılabilir
İletişim kuralı en önemli adımlar deneme ve tel doğru ivme başlatma ve veri indirme veya video yanıt verenler tarafından atlanabilir değil emin gibi doğru veri alınmasını sağlamak temel yönlerini içerir. Ayrıca, dönem ve günlük giyim zaman ivme hakkında daha özel sorunları vardır. İlk olarak, dönem ve kendi kendine bildirilen veri accelerometer aynı zaman dilimi için başvurmalıdır. İvme el ve değerlendirme tarihte kabul oturum hemen sonra işe alım zamanlanan randevu katılımcıların bağlılığı sağlamak yararlı gibi görünüyor. İkinci olarak, katılımcılar her zaman ivme giydiği için yönergeleri uyumlu değil. Aygıt için yıpranmış olabilir daha az kendinden sonraki raporlar ise yedi gün ve/veya sadece birkaç saat her gün için tam giyen dönemine bakın. Böylece, MVPA aşırı raporlama yapılmasına bağlı. Ayrıca, aşınma zaman çalışma grupları arasında önemli ölçüde farklıysa, sonuçları nedeniyle önyargılı ivme tabanlı MVPA verilerini tehlikeye olabilir. Geçici tanımlayıcı istatistik incelenmesi aşınma zaman yetersiz miktarda ortaya çıkarmak. Örneğin, çalışma Protokolü tamamlayan katılımcılar arasında (n = 142), yalnızca en az 10 saat her yedi gün üzerinde aygıt 115 katılımcılar giydi. Bir veya daha fazla gün 10 dakika aşınma süresi ile üç katılımcı vardı. Aykırı hariç toplam değerlendirme dönemi yanı sıra bütün gün veri temsilcisi olduğundan emin olmak gerekli gibi görünüyor. Accelerometry ve PA anket verileri arasındaki ilişkiler üzerinde en çalışmaları istek bir aşınma süresi ≥10 saat ≥4 gün başına hafta29günde ancak önlemler arasındaki boşluğu üzerine araştırmalar daha muhafazakar kesme değerleri gerekebilir. Böylece, accelerometer ≥10 saat günde ≥6 gün giymek değil analizi katılımcılar dışlamak karar verdi.
Daha fazla değişiklik Protokolü'nün uygun olabilir. İlk sonuçlar Tablo 1 ' de gösterilen açıklayıcı istatistik erkekler ve kadınlar bizim toplam örnek ve çalışma grupları arasında dengesiz bir oranı gösteriyor. Video etkiler kendi kendine bildirirse differentially erkekler ve kadınlar, genel olarak video efektleri önyargılı olabilir. Böylece, temel değişkenler (örneğin, cinsiyet ve yaş) rasgele seçme algoritma dikkate alınması gerekir. Ayrıca, ana analizi modeli sosyodemografik ve sağlık eklemeniz gerekebilir olarak potansiyel confounders bir doğrusal regresyon modelini kullanarak bir t-test yerine değişkenleri ile ilgili.
Metodoloji tanımlamak burada kendi kendine bildirilen ve accelerometer kaynaklı PA PA yoğunluk düzeyleri, adres anlama bir video kullanarak arasındaki boşluğu azaltmayı amaçlamaktadır. Ancak, bu boşluğu etkilemeye belirli özellikleri her ölçü için doğal kalır. İlk olarak kendi kendine bildirilen PA veri önyargı30 hatırlamak duyarlıdır ve sosyal cazibe önyargı31,32tarafından etkilenebilir. İkinci olarak, accelerometer verilerde özellikle kökenleri cihaz giymek için farklı motivasyon önyargı. Üçüncüsü, hip-aşınmış ivme doğru Bisiklete binme ve13Yüzme yakalama yeteneği olmayabilir. Son olarak, ivmeölçerler hareketinin mutlak tutarları ise yakalama kendi kendine hesap için göreli fiziksel zorlama33,34,35bildirir. Bu faktörler göz önüne alındığında, yoğunluk düzeyleri görselleştirme doğrudan ölçülen ve kendi kendine bildirilen PA arasındaki farkı azaltmak için birçok seçenek yalnızca birini takdim edebilir miyim
Yazarlar ifşa gerek yok.
Bu araştırma Üniversitesi Tıp Greifswald ve DZHK (Almanca merkezi kardiyovasküler araştırma; tarafından desteklenen Grand No D347000002). Yazarlar Christian Goeze, Stefanie Tobschall ve klip Film - und Fernsehproduktion GmbH teşekkür etmek istiyorum.
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. |
Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi
Izin talebiThis article has been published
Video Coming Soon
JoVE Hakkında
Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır