Bonomi AG, Plasqui G, Goris AH, Westerterp KR. Förbättra bedömningen av de dagliga energiutgifterna genom att identifiera typer av fysisk aktivitet med en enda accelerometer. J Appl Physicial 107: 655-661, 2009. Först publicerad 25 juni 2009 doi:10.1152/japplphysiol.00150.2009Accelerometrar används ofta för att kvantifiera accelerationen av kroppen i godtyckliga enheter (räkningar) för att mäta fysisk aktivitet (PA) och för att uppskatta energiutgifter. I den aktuella studien undersöktes om identifieringen av typer av PA med en accelerometer skulle kunna förbättra uppskattningen av energiutgifterna jämfört med aktivitetstalen. Totala energiförbrukning (TEE) av 15 ämnen mättes med användning av dubbelmärkt vatten. Den fysiska aktivitetsnivån (PAL) härleddes genom att dela TEE genom att sova ämnesomsättning. Samtidigt mättes PA med en accelerometer. Accelerometerutgången bearbetades för att beräkna aktivitetstal per dag (AC D) och för att fastställa den dagliga varaktigheten för sex typer av gemensamma aktiviteter som identifierats med en klassificeringsträdmodell. Ett dagligt metaboliskt värde (MET D) beräknades som medelvärdet av MET-kompendiumvärdet för varje aktivitetstyp som vägdes med den dagliga durationen. TEE förutspåddes med AC D och kroppsvikt och med ACD och fettfri massa, med ett standardfel i uppskattningen (SEE) på 1,47 MJ/dag respektive 1,2 MJ/dag. Ersättningen i dessa modeller av AC D med MET D ökade den förklarande variationen i TEE med 9%, vilket minskade SEE med 0,14 MJ/dag respektive 0,18 MJ/dag. Förhållandet mellan PAL och MET D (R 2  på 51%) var högre än förhållandet mellan PAL och ACD (R 2 på 46%). Vi drar slutsatsen att identifiering av aktivitetstyper i kombination med MET-intensitetsvärden förbättrar bedömningen av energiutgifter jämfört med aktivitetsvärden. Framtida studier skulle kunna utveckla modeller för att objektivt bedöma aktivitetstyp och intensitet för att ytterligare öka noggrannheten i beräkningen av energiutgifterna. Dubbelmärkt vatten; rörelsesensor; klassificeringsträd; aktivitetsigenkänning I MÅNGA METABOLISKA DISTRIERS finns det ett behov av att mäta dagliga energiförbrukning. De viktigaste bestämningsfaktorerna för energiutgifterna är kroppsstorlek och fysisk aktivitet (PA) (30). Även om kroppsstorleken lätt kan fastställas, utgör bedömningen av PA en utmaning på grund av olika individuella beteenden och på grund av den komplexa karaktären av mänskliga aktiviteter. Flera metoder har föreslagits för att objektivt mäta PA (18). Helst bör PA mätas i frilevande förhållanden, under en tidsperiod som är representativ för den vanliga aktivitetsnivån, och med minsta möjliga obehag för försökspersonen. Accelerometrar uppfyller rimligen dessa krav och har därför i stor utsträckning använts för bedömningen av PA (16, 18). Traditionellt har accelerometerutgången uttryckts som aktivitetstal för att kvantifiera PA. Detta mått på karosseriets acceleration definieras vanligen som arean under den rektifierade accelerationssignalen uppmätt över ett fast tidsintervall som 1 min (4). Aktivitetsvärden har använts för att beskriva mönstret för PA, dvs. frekvensen, varaktigheten och intensiteten av PA. Dessutom visade sig antalet verksamheter vara linjärt relaterat till de totala energiutgifterna (TEE), till de verksamhetsrelaterade energiutgifterna (AEE) och till den fysiska aktivitetsnivån (PAL) mätt med användning av dubbelmärkt vatten (8, 14, 21). TEE definieras som den dagliga ämnesomsättningen, medan AEE motsvarar den del av TEE som förbrukas för PA. PAL används också ofta för att beskriva mängden energi som förbrukas för PA som en bråkdel av den energi som krävs för att upprätthålla basala metaboliska funktioner. Linjära modeller har utvecklats för att förutsäga TEE och AEE, med hjälp av aktivitetsvärden och ämnesegenskaper såsom kroppsvikt som oberoende variabler (8, 20). När indirekt kalorimetri användes för att bedöma ämnesomsättningen under specifika aktiviteter varierade däremot förhållandet mellan den intraindividuella variabiliteten i AEE och aktivitetstalen beroende på typen av aktivitet (19). I likhet med TEE och AEE har PAL upprepade gånger förutsetts av linjära modeller baserade på aktivitetstal. Som visas för AEE beror emellertid förhållandet mellan PAL och aktivitet på typen av aktivitet (19). Således kan prediktiva modeller som förklarar vilken typ av aktivitet som utförs resultera i mer exakta uppskattningar av TEE, AEE och PAL. Under de senaste åren har accelerometrar använts i kombination med klassificeringsmodeller för att identifiera typer av PA genom att utvärdera information (funktioner) som härrör från accelerationen av kroppen (3, 9, 22, 28, 32). Klassificering av träd (9), neurala nätverk (32) och dolda Markovmodeller (22) är några av de klassificeringsmodeller som används för att identifiera aktivitetstyp. Zhang m.fl. (32) utvecklade ett neuralt nätverk för att identifiera upp till 32 mänskliga rörelser och registrera kroppens acceleration med fem accelerometrar. I nyare studier baserades identifieringen av aktivitetstyper på de accelerationsegenskaper som mättes med en enda accelerometer (9, 12). Förenklingen av mätsystemet med hjälp av en accelerometer innebar dock en minskning av antalet verksamheter som kunde identifieras korrekt genom klassificeringsmodellen. I denna studie mättes PA med en enda accelerometer under det dagliga livet hos en population friska vuxna. Samtidigt bedömdes TEE med guldstandardtekniken för dubbelmärkt vatten. Syftet var att undersöka om identifiering av aktivitetstyp i kombination med en enkel metod för att definiera aktivitetstypintensitet skulle kunna förbättra uppskattningen av TEE, AEE och PAL jämfört med dagliga aktivitetstal.
Men gör det i allmänhet minskar antalet aktiviteter som kan erkännas korrekt REF.
Improving assessment of daily energy expenditure by identifying types of physical activity with a single accelerometer
{'venue': 'Journal of applied physiology', 'journal': 'Journal of applied physiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Chemistry']}