En ny metod för att använda accelerometerdata för att förutsäga energiförbrukningen. J Appl Physicial 100: 1324 -1331, 2006. Första publiceras December 1, 2005; doi:10.1152/japplphysiol.00818.2005.-Syftet med denna studie var att utveckla en ny två-regression modell som relaterar Actigraph aktivitet räknas till energiutgifter över ett brett spektrum av fysiska aktiviteter. Fyrtioåtta deltagare [35 år (11.4)] utförde olika aktiviteter som valts ut för att representera stillasittande, lätta, måttliga och kraftfulla intensiteter. Arton aktiviteter delades upp i tre rutiner med varje rutin utförs av 20 individer, för totalt 60 tester. Fyrtiofem tester valdes slumpmässigt ut för utvecklingen av den nya ekvationen, och 15 tester användes för att korsvalida den nya ekvationen och jämföra den mot redan befintliga ekvationer. Under varje rutin bar deltagaren en Actigraph accelerometer på höften, och syreförbrukningen mättes samtidigt med ett bärbart metaboliskt system. För varje aktivitet beräknades variationskoefficienten (CV) för antalet per 10 s för att avgöra om aktiviteten var gång/löpning eller någon annan aktivitet. Om CV:t var 10, användes en regressionsekvation för gång/körning, medan om CV:t var 10, användes en regression för livsstil/leisuretid för fysisk aktivitet. I gruppen för korsvalidering var de genomsnittliga uppskattningarna med hjälp av den nya algoritmen (2-regressionsmodellen med en inaktivitetströskel) inom 0,75 metaboliska ekvivalenter (METs) av uppmätta METs för var och en av de verksamheter som utfördes (P 0,05), vilket var en betydande förbättring jämfört med de enskilda regressionsmodellerna. Den nya algoritmen är mer exakt för förutsägelsen av energiförbrukning än vad som för närvarande publiceras regressionsekvationer med accelerometern Actigraph. rörelsesensor; fysisk aktivitet; syreförbrukning; aktivitet räknar variabilitet ASSOCITIONEN MELLAN FYSIKAL aktivitet och positiva hälsofördelar har varit väl etablerade (3, 4, 10, 14). Detta har lett till Centers for Disease Control and Prevention och American College of Sports Medicine rekommendation att varje amerikansk vuxen bör samla 30 minuter av måttlig intensitet fysisk aktivitet på de flesta, helst alla, dagar i veckan (15). Även om fördelarna med regelbunden fysisk aktivitet med måttlig intensitet har visats, har kvantifiering av fysisk aktivitet visat sig vara en svår uppgift. Accelerometrar är objektiva mätverktyg som gör det möjligt för forskare att uppskatta hur mycket energi enskilda personer förbrukar, samt att kvantifiera den mängd tid som spenderas i ljus [-3 metaboliska motsvarigheter (METs)], måttlig (3-5,99 METs) och kraftig (-6 METs) fysisk aktivitet. Actigraph (tidigare Manufacturing Technology Incorporated Actigraph, och Computer Science Applications accelerometer) är en allmänt använd anordning för att bedöma fysisk aktivitet. Flera regressionsekvationer har tagits fram avseende Actigraph-verksamhetens energiförbrukning (EE) (6 -8, 11, 13, 17, 18). Teoretiskt sett gör detta det möjligt för forskare att uppskatta total EE under en given tidsperiod. Dessutom gör dessa regressionsekvationer det möjligt för forskare att fastställa skärpunkter (baserat på antal/min) för klassificering av ljus, måttlig och kraftfull fysisk aktivitet. Under de senaste 5 år har det skett en stor ökning av antalet förutsägelser ekvationer som hänför Actigraph aktivitet räknas till EE. De nuvarande regressionsekvationerna för att uppskatta EE baserat på antalet per minut från accelerometern Actigraph utvecklades antingen under gång och löpning (6 -8, 11, 13, 18) eller under måttliga livsstilsaktiviteter (8, 17). Dessa olika ekvationer utgör dock ett problem för forskare eftersom ingen enskild regressionslinje kan exakt förutsäga EE eller tid som spenderas i olika intensitetskategorier, inom ett brett spektrum av aktiviteter. Dessutom antar alla dessa ekvationer ett linjärt förhållande mellan antal per minut och EE. Tidigare har det visat sig att regressionsekvationer utvecklades på promenader och jogging något överskatta energikostnaden för promenader och lätta aktiviteter, medan de kraftigt underskattar energikostnaden för måttlig intensitet livsstilsaktiviteter (2). Livsstilen regressionsekvationer ger en närmare uppskattning av EE för måttlig intensitet aktiviteter, men de kraftigt överskatta energikostnaden för stillasittande och lätta aktiviteter och underskatta energikostnaden för kraftfulla aktiviteter (2). Med hjälp av data som tidigare samlats in i vårt laboratorium, observerade vi att gång och löpning kan skiljas från andra aktiviteter på grundval av variabilitet i aktivitet räknas från Actigraph. Generellt gav lokomotoriska aktiviteter (t.ex. gång och löpning) mer konsekventa minut-till-minut-räkningar än andra aktiviteter (t.ex. dammsugning, räfsa löv, racketboll, svepning, etc.).), som har mer oregelbundna rörelsemönster. Variabiliteten i antalet minut-till-minut var mindre för promenader än för andra aktiviteter. Dessutom noterade vi att lutningen på regressionslinjen avseende antal per minut (x-axeln) till MET (y-axeln) var brantare för gång- och löpaktiviteter än för måttlig intensitet livsstilsaktiviteter, vilket innebär att två separata regressionslinjer bör användas för att förutsäga dessa aktiviteter. Således antog vi att genom att beräkna variationskoefficienten (CV) för sex 10-tal epoker inom en 1-min period, kunde vi skilja gång och löpning från alla andra aktiviteter. Vi antog vidare att vi genom att använda lämplig regressionslinje skulle kunna få en närmare uppskattning av EE inom ett brett spektrum av aktiviteter. Syftet med denna studie var därför att utveckla en ny förutsägelseekvation för användning med accelerometern Actigraph som skulle bestå av två regressionslinjer; en för gång och löpning och en för alla andra aktiviteter.
Det finns en betydande mängd arbete med att använda accelerometer-baserade kommersiella aktivitet monitorer för att förutsäga energiförbrukning i en mängd olika inställningar REF.
A novel method for using accelerometer data to predict energy expenditure
{'venue': 'Journal of applied physiology', 'journal': 'Journal of applied physiology', 'mag_field_of_study': ['Chemistry', 'Medicine']}