O privire mai atenta asupra relatiei dintre valorile activitatii fizice bazate pe accelerometru: date ICAD grupate

  • Soyang Kwon1,
  • Lars Bo Andersen2,
  • Anders Grontved3,
  • Elin Kolle4,
  • Salutati Cardon5,
  • Rachel Davey6,
  • Susi Kriemler7,
  • Kate Northstone8,
  • Angie S. Page9,
  • Jardena J. Puder10,
  • John J. Reilly11,
  • Luis B. Sardinha12,
  • Esther MF van Sluijs13 &
  • Kathleen F. Janz 

Jurnalul international de nutritie comportamentala si activitate fizica volumul 16 , numarul articolului: 40 (2019) Citati acest articol

  • 2786 Accesari

  • 9 Referinte

  • 12 Altmetric

  • Detalii despre valori

O corectie a acestui articol a fost publicata la 8 august 2019

Abstract

fundal

Accelerometrele sunt utilizate pe scara larga pentru a evalua nivelurile de activitate fizica a copilului (PA). Folosind datele accelerometrului, pot fi estimate mai multe valori PA. Cunostintele despre relatiile dintre aceste valori diferite pot imbunatati intelegerea modelor de comportament ale copiilor PA. Are, de asemenea, implicatii semnificative pentru compararea valorilor PA pe parcursul studiilor si pentru montarea unui model statistic pentru a le examina efectele asupra sanatatii. Scopul acestui studiu a fost de a examina relatiile dintre metricele derivate din accelerometre la copii.

Metode

Datele despre accelerometru de la 24.316 copii cu varste cuprinse intre 5 si 18 ani au fost extrase din baza de date internationala pentru accelerometri pentru copii (ICAD) 2.0. Coeficienti de corelatie intre timpul de uzura, comportamentul sedentar (SB), PA de intensitate luminoasa (LPA), PA de intensitate moderata (MPA), PA de intensitate puternica (VPA), PA de intensitate moderata si viguroasa (MVPA) si activitatea totala (TAC) au fost calculate.

Rezultate

TAC a fost cu aproximativ 22X103 numere mai mare ( p  <0,01) cu un timp de uzura mai mare (13-18 ore / zi) comparativ cu un timp de uzura mai scurt (8 pana la <13 ore / zi), in timp ce MVPA a fost similar in toate categoriile de timp de uzura. MVPA a fost foarte puternic corelat cu TAC ( r  = .91; 99% CI = .91 la . escorte de lux cluj napoca 91). Corelatia ajustata in functie de timp a uzurii intre SB si LPA a fost, de asemenea, foarte mare ( r  = −.96; 99% CI = -.96, – 95). VPA a fost moderat corelat cu MPA ( r  = .58; 99% CI = .57, .59).

Concluzii

TAC este explicat in principal de MVPA, in timp ce ar putea fi mai dependent de timpul de uzura, comparativ cu MVPA. MVPA pare a fi comparabil intre diferite durate de uzura si studii atunci cand timpul de uzura este ≥8 h / zi. Datorita corelatiei moderate pana la mari intre unele metrici PA, ar trebui abordata potentialul colinearitate atunci cand se includ metricele PA multiple impreuna in modelarea statistica.

fundal

Accelerometrele au devenit un instrument utilizat pe scara larga pentru a evalua nivelurile de activitate fizica (PA) in randul copiilor. Folosind datele accelerometrului, cateva metrici PA importante legate de sanatatea publica, inclusiv timpul petrecut in comportamentul sedentar (SB), PA cu intensitate luminoasa (LPA), PA cu intensitate moderata (MPA), PA cu intensitate puternica (VPA) si moderat- pana la PA de intensitate viguroasa (MVPA), poate fi estimata. Numarul zilnic de accelerometre acumulate (numar total de activitati; TAC) a fost, de asemenea, sugerat ca o valoare a volumului total de PA [1,2,3]. TAC poate fi conceptualizat ca un proxy al volumului total de PA care cuprinde frecventa, intensitatea si durata perioadelor de activitate [2]. In ciuda distinctiilor conceptuale intre valorile intensitatii TAC si PA, exista o lipsa de cunostinte in ceea ce priveste modul in care TAC este legat de timpul petrecut in categorii individuale de intensitate PA si daca timpul de uzura afecteaza TAC diferit de categoriile individuale de intensitate PA. De exemplu, este probabil ca TAC sa se explice in mare parte prin numarul de accelerometre colectate in timpul MVPA. De asemenea, TAC ar putea depinde mai mult de timpul de uzura decat MVPA. escorte gorj publi24

Timpul de uzura al accelerometrului este o variabila cheie care ar putea avea un impact semnificativ asupra valorilor PA derivate din accelerometru. Desi cercetatorii aplica un criteriu de includere a datelor accelerometrului, de exemplu, cel putin 8 ore de uzura pe zi, pentru a estima un nivel de PA care poate reflecta PA pe tot parcursul zilei, totusi exista variatii mari ale timpului de uzura de la 8 ore la 24 de ore pe zi. Astfel, cercetatorii implementeaza adesea abordari suplimentare (de exemplu, ajustarea timpului de uzura in modelarea statistica [4]) pentru standardizarea / ajustarea valorilor PA in cadrul unei populatii studiate. Cu toate acestea, o metrica PA dependenta de timpul de uzura are o limitare atunci cand se compara rezultatele intre studii care au durate de uzura diferite. Aceasta valoare poate necesita procesare suplimentara pentru a standardiza valoarea pentru o comparatie. Avand in vedere ca copiii petrec ≥90% din timpul de veghe in activitati de intensitate mai mica, cum ar fi SB si LPA [5], un timp mai mare de uzura in timpul trezirii ar captura mai mult SB si LPA. Prin urmare, se poate ipoteza ca TAC, care include SB si LPA, sunt mai dependente de timpul de uzura decat MVPA.

Intrucat metrici de activitate diversa pot fi acum calculati utilizand datele accelerometrului dincolo de MVPA, care a fost in mod traditional singurul accent al cercetarii PA atunci cand se utilizeaza chestionarele PA, studii mai recente au examinat efectele asupra sanatatii acestor metrici diverse derivate din date ale accelerometrului. Unele studii, dar nu toate [6,7,8], raporteaza ca, independent de timpul MVPA, timpul sedentar este asociat cu rezultate slabe pentru sanatate [9, 10], in timp ce timpul LPA este asociat cu rezultate favorabile pentru sanatate [5, 10, 11 ]. Din aceasta perspectiva, determinarea comportamentelor / valorilor PA sunt mai importante a devenit o mare preocupare pentru sanatatea publica [6, 8, 12, 13]. Desi fiecare dintre valorile intensitatii PA reprezinta conceptual un comportament distinct cu factori determinanti potentiali unici si constatarea efectelor acestora are implicatii clinice semnificative, cuantificarea efectelor lor independente este o provocare. In primul rand, deoarece suma valorilor derivate din date ale accelerometrului (adica suma MVPA, LPA si SB) are ca rezultat un timp total de uzura al accelerometrului finit si timpul petrecut intr-un nivel de activitate deplaseaza in mod necesar timpul petrecut in cel putin un alt nivel de activitate [ 13], aceste valori sunt inerent co-dependente. In al doilea rand, deoarece comportamentele / valorile SB, LPA, MPA si VPA sunt adesea corelate intre ele in datele empirice [14, 15], acest lucru ar putea provoca o problema de colinearitate intr-un model de regresie multivariabila care include mai multe metrici PA impreuna ca predictori. Chiar si atunci cand se utilizeaza o abordare alternativa care se potriveste individual cu un model de regresie pentru fiecare metrica a intensitatii PA [12], rezultatele au limitarea de a nu lua in considerare efectele altor valori de intensitate PA.

Pentru acest studiu, am avut urmatoarele ipoteze: (1) TAC este puternic corelat cu MVPA si explicat in cea mai mare parte de MVPA, (2) TAC este mai dependent de timpul de uzura decat MVPA si (3) unele valori ale intensitatii PA sunt puternic corelate cu reciproc. Pentru a testa aceste ipoteze, acest studiu a examinat relatiile dintre metricele PA derivate din accelerometru la copii. Aceste relatii au fost examinate in continuare prin caracteristici individuale, cum ar fi sexul, varsta, nivelul de educatie al mamei si starea obezitatii, care au fost raportate a fi asociate cu nivelurile de PA in studiile anterioare [16,17,18]. Analizele stratificate au fost efectuate pentru a se asigura ca corelatiile dintre valorile intensitatii PA sunt similare si, prin urmare, nu sunt confundate de caracteristicile individuale. curve fever 3 curves Acest studiu a examinat, de asemenea, o corelatie intre timpul de uzura si valorile PA.

Metode

Participantii la studiu

Acest studiu a folosit date din baza de date internationala pentru accelerometri pentru copii (ICAD) 2.0. ICAD, o baza de date internationala combinata pentru 20 de studii care a colectat date accelerometre ActiGraph in randul copiilor. Dintre cele 20 de studii, studiul CHAMPS-SUA care a realizat trei valuri de evaluare a accelerometrului in decurs de doua saptamani a fost exclus din acest studiu. Dintre cele 19 studii incluse, 12 au fost realizate in tari europene, patru in Statele Unite, doua in Australia si una in Brazilia. Sase au fost studii transversale, 10 au fost studii de cohorta si patru au fost studii de interventie. ICAD a obtinut si prelucrat fisiere brute de date de accelerometrie ActiGraph din studiile partenere. Detalii despre proiectarea si metodele ICAD sunt descrise in alta parte [19, 20]. ICAD 2.0 a inclus 51.434 de evaluari ale accelerometrului din cele 19 studii. Pentru analizele actuale,n  = 9687). Am exclus in continuare datele despre participantii a caror valoare de varsta a fost mai mare de 18 ( n  = 2), mai mica de 5 ( n  = 212) sau lipsa ( n  = 949). Deoarece studiul Magic a inclus doar participanti cu varste cuprinse intre 3 si 4 ani, toti participantii Magic au fost exclusi pe baza criteriului de eligibilitate pentru varsta. Apoi, am exclus datele false ActiGraph ( n = 520) asa cum este descris in Sherar si colab. [19] Dupa eliminarea suplimentara a 4435 de evaluari cu <3 zile valide de uzura a accelerometrului (ziua de uzura valida a fost definita ca ≥480 min de timp de uzura valabil intre 6:00 AM si miezul noptii (12:00 AM) si numarul total de activitati <1000,000 numara), au fost identificate 35.629 de evaluari de la 24. site de matrimoniale romania 316 copii cu varste cuprinse intre 5 si 18 ani. Dintre acestea, doar primele date de evaluare valide ( n  = 24.316) au fost incluse in analiza curenta a datelor.

Elemente de date

Datele accelerometrului brut ICAD au fost procesate folosind software dezvoltat special si disponibil comercial (KineSoft, Saskatchewan, Canada). Acest proces a fost descris in detaliu in alta parte [12]. Pe scurt, fisierele de date de accelerometrie au fost (re) integrate epocilor de 60 de secunde. Timpul de non-uzura a fost definit ca numarare zero consecutive pentru ≥60 min, permitand doua minute de intreruperi diferite de zero [21]. Pentru analiza de fata, am folosit doar datele accelerometrului colectate intre 6:00 AM si miezul noptii pentru a exclude (partial) datele colectate in timpul somnului nocturn. Analizele derivate din accelerometru au inclus timp de uzura (minute / zi) si TAC (numar de accelerometre pe axa verticala acumulate / zi), precum si SB (timp acumulat in minute / zi cu 0 pana la 100 numarari de accelerometru / minut),

ICAD a armonizat datele privind nivelul de educatie al mamei in trei categorii: (1) pana la finalizarea invatamantului obligatoriu, inclusiv (2) unele studii post-obligatorii sau formare profesionala si (3) studii universitare sau postuniversitare finalizate. Informatiile detaliate pentru procesul de armonizare pot fi gasite la http://www.mrc-epid.cam.ac.uk/research/studies/icad/data-harmonisation/. Cinci din cele 18 studii nu au colectat / furnizat date despre educatia mamei. O variabila a obezitatii (obeza vs. neobeza) a fost creata pe baza punctelor de taiere ale indicelui de masa corporala (IMC) specific varstei si sexului, care corespund IMC de 30 kg / m2 pentru varsta de 18 ani [24].

analize statistice

Toate analizele au fost efectuate in SAS 9. how to curve a picture in photoshop 4. (Cary, NC). Inainte de analize de date combinate, eterogenitatea dintre studii a fost examinata prin compararea coeficientilor de corelatie dintre metricele PA derivate din accelerometru pentru fiecare studiu (Fisier suplimentar 1: Tabel S1). Rezultatele au fost considerate consistente pe parcursul studiilor si, prin urmare, am trecut la analize combinate. Dintre cele 18 studii, dimensiunea mediana a esantionului a fost de 1103. Zece studii au avut o dimensiune a esantionului mai mare de 1000. Studiile cu mai mult de 1000 de participanti au fost ponderate, astfel incat dimensiunea esantionului ponderat a devenit 1000. Am folosit aceasta abordare, mai degraba decat ponderarea inversa simpla a variantei , pentru a permite o contributie mai mare a studiilor mai mari si, in acelasi timp, pentru a evita dominarea printr-un studiu foarte mare (adica un studiu cu 6514 participanti).

Analiza descriptiva a fost efectuata pentru metricele derivate din accelerometru. Deoarece gama de indicatori PA variaza foarte mult in functie de varsta, am calculat coeficientii de corelatie a timpului de uzura si indicatorii PA in functie de grupa de varsta (5-9, 10-12, 13-15 si 16-18 ani). Pentru a testa prima ipoteza, am efectuat o analiza de regresie liniara pentru TAC prezisa de MVPA (Modelul 1) si apoi in functie de timpul de uzura (Modelul 2) sau de reziduurile LPA (Modelul 3). Reziduurile standardizate de LPA au fost create prin regresia MVPA pe LPA, pentru a tine cont de corelatia dintre LPA si MVPA. Analizele de corelatie intre valorile PA au fost efectuate, separat pe grupe de varsta, sex, educatia mamei, obezitate, tipul zilei de evaluare (ziua saptamanii si weekendul) si timpul de uzura (8 la <13 si 13-18 ore / zi). Am calculat in continuare proportia VPA in cadrul MVPA (minute VPA ÷ minute MVPA × 100) pentru fiecare dintre categoriile de nivel MVPA (<20, 20 la <40, 40 la <60, 60 la <80 si ≥ 80 min / zi ) pentru a examina daca copiii mai activi au fost proportional mai implicati in APV. Un nivel de semnificatie a fost stabilit la 0,01 si s-au calculat intervale de incredere de 99% (CI).

Rezultate

Dintre 24.316 participanti, 10,7% au avut doar date in timpul saptamanii, iar 7,3% au fost clasificate ca obezi. Numarul mediu de zile valide de uzura a fost de 6 zile (interval interquartil de 4 pana la 7 zile). matrimoniale sighisoara

Mediile si 99% IC ale valorilor derivate din accelerometru sunt prezentate in tabelul 1. Media SB, LPA si TAC au fost semnificativ mai mari in randul copiilor care au purtat un monitor timp de 13 pana la 16 ore pe zi, comparativ cu cei care au avut timp de 8 pana la <13 h pe zi. Totusi, MPA si VPA au fost similare in toate categoriile de timp de uzura. Dintre baieti, in timp ce nivelul MVPA a fost mentinut pana la varsta de 10-12 ani si apoi a scazut, TAC a scazut in timp, fiind cel mai mare la varsta de 5-9 ani si cel mai scazut la varsta de 16-18 ani.

Tabelul 1 Mijloace si intervale de incredere de 99% ale valorilor derivate din accelerometru

Coeficienti de corelatie intre timpul de uzura si parametrii PA

Descriem nivelurile de corelatie pe baza sugestiei lui Mukaka: „neglijabil” pentru r  = .0 la .3; „scazut” sau „slab” pentru r  = .3 la .5; „moderat” pentru r  = .5 la .7; „ridicat” pentru r  = .7 la .9; si „foarte mare” pentru r  = .9 la 1.0 [25]. Dupa cum este prezentat in Tabelul 2, timpul de uzura a fost corelat cu SB si LPA la un nivel scazut pana la moderat. Corelatiile timpului de uzura cu TAC si MVPA au fost ambele la un nivel neglijabil, desi coeficientii de corelatie ai timpului de uzura cu TAC au fost semnificativ mai mari decat cei cu MVPA.

Tabelul 2 Coeficienti de corelatie a timpului de uzura cu indicatori de activitate fizica

Coeficienti de corelatie intre indicatorii PA

Asa cum se arata in Tabelul 3, desi corelatia dintre SB si LPA a fost in general moderata ( r  = -58), atunci cand a fost examinata in functie de timpul de uzura, a devenit ridicata ( r  = -7,7 si -, 78 in functie de categoriile de timp de uzura) sau foarte mare (timp de uzura r  = −. publi 24 timisoara matrimoniale 96). Coeficientul de corelatie global intre MVPA si LPA a fost de .32. Indiferent de varsta, sex, educatia mamei, starea obezitatii, tipul de zi evaluat si durata de purtare, MVPA a fost corelata cu TAC la un nivel foarte ridicat (in general r  = .91). Coeficientul de corelatie dintre MPA si VPA a fost global .58. In explorarea ulterioara, am gasit o tendinta conform careia proportia VPA in cadrul MVPA a crescut odata cu cresterea MVPA (Fig. 1), indicand faptul ca copiii care sunt mai activi se angajeaza proportional cu mai mult VPA.

Tabelul 3 Coeficienti de corelatie intre indicatorii activitatii fizice derivate din accelerometru
Fig. 1

Proportia de minute de activitate fizica cu intensitate viguroasa (VPA) in cateva minute de activitate fizica cu intensitate moderata si viguroasa (MVPA). Nota. Bara de erori indica un interval de incredere de 99%

Modele de regresie liniara pentru TAC prezise de MVPA

Asa cum este prezentat in Tabelul 4, MVPA a explicat doar 83% din variatia TAC. Adaugarea variabilei timpului de uzura a imbunatatit R2 cu doar 0,4%, desi un timp de uzura mai lung cu un minut a fost semnificativ asociat cu TAC cu 100 de puncte mai mare. Adaugarea variabilei LPA a imbunatatit R2 cu 12% (R2 = 0,95).

Tabelul 4 Modele de regresie liniara pentru a prezice numarul total de activitati zilnice in functie de timpul petrecut in activitatea fizica cu intensitate moderata si viguroasa si timpul de uzura

Discutie

Acest studiu a examinat relatiile dintre indicatorii PA derivati de accelerometru, utilizand date din cea mai mare baza de date disponibila pentru accelerometru pentru copii. Am constatat ca TAC a fost in mare parte (83%) explicat de MVPA. De asemenea, am constatat ca TAC, in comparatie cu MVPA, depinde mai mult de timpul de uzura. cupidon matrimoniale bucuresti SB, LPA si TAC au fost mai mari cu un timp de uzura mai lung, desi MPA, VPA si MVPA au fost similare pe durate diferite de uzura, cand timpul de uzura zilnic a fost de 8 ore sau mai mare. SB a fost corelat negativ cu LPA la un nivel ridicat. Rezultatele noastre indica, de asemenea, ca copiii care sunt mai activi se angajeaza proportional cu mai mult VPA.

Datele accelerometrului colectate pe teren sunt adesea incapabile sa furnizeze date accelerometrului pe parcursul intreguluiorele de veghe (date complete), de exemplu, dupa o punere ulterioara dimineata sau decolarea mai devreme inainte de somn, de exemplu. Prin urmare, ar fi ideal sa se utilizeze o masura PA care este cel mai putin afectata de completitudinea datelor, astfel incat masura sa poata fi comparata direct intre studii. Daca o metrica PA este foarte variabila in functie de nivelul de completare a datelor (sau timpul de uzura) si, prin urmare, necesita date complete pentru a evita prejudecatile asociate cu datele incomplete, acest lucru ar scadea utilizabilitatea datelor in studiile epidemiologice. Acest lucru ar elimina, de asemenea, capacitatea de a compara valorile derivate din diferite durate de uzura in cadrul studiilor. Prezentul studiu a constatat ca SB si LPA au fost corelate cu timpul de uzura la un nivel scazut pana la moderat. Prezentul studiu a constatat, de asemenea, ca, in ciuda colinearitatii ridicate dintre MVPA si TAC si a unui nivel neglijabil de corelatie intre timpul de uzura si TAC, corelatia timpului de uzura cu TAC a fost inca mai mare decat corelatia cu MPA, VPA sau MVPA, iar TAC mediu a fost semnificativ mai mare cu o uzura mai lunga timp. Acest lucru implica faptul ca TAC ar putea fi mai afectat de integralitatea datelor decat MPA, VPA sau MVPA. In total, acestea sugereaza ca, daca se capteaza majoritatea datelor in timpul orelor de veghe (de exemplu, ≥8 h / zi), tendinta asociata cu datele incomplete ar putea fi minima pentru valorile VPA, MPA si MVPA, dar nu si pentru SB, LPA, sau TAC. Aceste cunostinte ar trebui sa creasca increderea in rezultatele studiilor care examineaza MPA, VPA si MVPA, in ciuda problemelor inevitabile de conformitate. De asemenea, ar trebui sa creasca increderea ca MPA, VPA,

Bassett si colegii [1] au sustinut ca TAC poate fi o metrica mai buna decat metricitatea intensitatii PA, deoarece incorporeaza continuumul complet al intensitatilor PA. Desi acest lucru este adevarat din punct de vedere conceptual, este posibil ca APL sa nu fie bine reflectate in TAC in datele empirice. Mai degraba, TAC poate fi explicat in principal de MVPA. De fapt, acest studiu a dezvaluit ca TAC este explicat de 83% de MVPA, in timp ce este explicat doar de 12% de LPA. Descoperirile noastre subliniaza necesitatea unei examinari mai aprofundate a legaturii dintre numarul de accelerometre si intensitatea PA pentru a evalua mai bine daca TAC poate fi o masura semnificativ diferita de MVPA in datele empirice. De exemplu, in ciuda a doua decenii de studii de PA masurate cu accelerometru, cercetarile nu au examinat inca indeaproape daca o crestere a numarului de accelerometre este proportionala cu o crestere a intensitatii PA (de exemplu, exprimata in echivalenti metabolici). escorte gazeta de sud De asemenea, este o constatare interesanta ca in randul baietilor, in timp ce MVPA a fost mentinut pana la preadolescenta si apoi a scazut, TAC a scazut in timp de la varsta de 5 la 18 ani. Acest rezultat ar putea indica faptul ca copiii mentin nivelul MVPA, dar reduc nivelul LPA in timpul preadolescentei. Cu toate acestea, acest rezultat ar trebui validat in continuare pentru a determina daca este o reflectare a unei schimbari comportamentale adevarate in timpul preadolescentei sau a erorii de masurare pentru MVPA sau TAC. Mai mult, asa cum s-a mentionat mai sus, TAC are o dependenta mai puternica de timpul de uzura al monitorului in comparatie cu MVPA. In total, sugeram ca valoarea adaugata a metricii TAC in cercetarea PA sa fie discutata in continuare de comunitatea cercetatorilor. Acest rezultat ar putea indica faptul ca copiii mentin nivelul MVPA, dar reduc nivelul LPA in timpul preadolescentei. Cu toate acestea, acest rezultat ar trebui validat in continuare pentru a determina daca este o reflectare a unei schimbari comportamentale adevarate in timpul preadolescentei sau a erorii de masurare pentru MVPA sau TAC. Mai mult, asa cum s-a mentionat mai sus, TAC are o dependenta mai puternica de timpul de uzura al monitorului in comparatie cu MVPA. In total, sugeram ca valoarea adaugata a metricii TAC in cercetarea PA sa fie discutata in continuare de comunitatea cercetatorilor. Acest rezultat ar putea indica faptul ca copiii mentin nivelul MVPA, dar reduc nivelul LPA in timpul preadolescentei. Cu toate acestea, acest rezultat ar trebui validat in continuare pentru a determina daca este o reflectare a unei schimbari comportamentale adevarate in timpul preadolescentei sau a erorii de masurare pentru MVPA sau TAC. Mai mult, asa cum s-a mentionat mai sus, TAC are o dependenta mai puternica de timpul de uzura al monitorului in comparatie cu MVPA. In total, sugeram ca valoarea adaugata a metricii TAC in cercetarea PA sa fie discutata in continuare de comunitatea cercetatorilor. TAC are o dependenta mai mare de timpul de uzura al monitorului in comparatie cu MVPA. In total, sugeram ca valoarea adaugata a metricii TAC in cercetarea PA sa fie discutata in continuare de comunitatea cercetatorilor. TAC are o dependenta mai mare de timpul de uzura al monitorului in comparatie cu MVPA. In total, sugeram ca valoarea adaugata a metricii TAC in cercetarea PA sa fie discutata in continuare de comunitatea cercetatorilor.

Acest studiu releva o relatie interesanta intre MVPA si VPA. dame de companie sector 3 Copiii cu niveluri mai ridicate de MVPA s-au angajat proportional cu mai multe VPA. De exemplu, copiii care s-au angajat in MVPA timp de 40 pana la 60 de minute zilnic s-au angajat in VPA timp de 13 minute (26% din totalul MVPA) in medie, in timp ce copiii care s-au angajat in MVPA timp de ≥80 min zilnic s-au angajat in VPA timp de 32 de minute (33% din totalul MVPA), in medie. Aceasta tendinta a fost mult mai clara in randul copiilor mai mari decat al copiilor mai mici. De exemplu, printre cei cu ≥80 min de MVPA, proportia VPA a fost de 29% pentru cea mai tanara grupa de varsta (5 pana la 9 ani), in timp ce a fost de 44% pentru cea mai in varsta grupa de varsta (16 pana la 18 ani). Cu toate acestea, tendinta nu a fost diferita intre baieti si fete. Desi fetele au avut in medie MVPA mai scazut, proportia VPA la un anumit nivel MVPA a fost similara intre baieti si fete. Pe baza acestor constatari, presupunem ca participarea sportiva, in special participarea sportiva cu intensitate puternica in randul copiilor mai mari, contribuie in mare masura la stilul de viata activ al copiilor. Cu toate acestea, interpretarea rezultatelor noastre pe grupe de varsta necesita prudenta, deoarece o proportie mai mare de VPA in randul copiilor mai mari ar putea fi partial datorata utilizarii aceluiasi punct de reducere pentru VPA la toate varstele. Descoperirile noastre sugereaza, de asemenea, ca copiii care sunt activi vor primi beneficii pentru sanatate ale VPA, probabil datorita angajamentului lor ridicat in VPA.

Examinarea efectelor valorilor PA este importanta pentru a stabili o baza de dovezi pentru beneficiile PA pentru sanatate. Este o abordare statistica frecvent utilizata pentru a include doua sau mai multe valori de intensitate PA intr-un singur model statistic pentru a examina efectele lor asupra sanatatii. Cu toate acestea, constatarile noastre despre corelatiile substantiale dintre unele metrici PA sugereaza ca aceasta abordare ar putea incalca ipoteza de necoliniaritate necesara pentru modelele de regresie. Pentru a aborda problema colinearitatii, pot fi luate in considerare mai multe abordari alternative. S-ar putea imparti populatia studiata in subgrupuri pe baza modelelor PA, de exemplu, utilizand analiza cluster, si apoi sa se compare rezultatele sanatatii acestor grupuri. Utilizarea reziduurilor ar putea fi o alta abordare statistica. In plus, avand in vedere co-dependenta inerenta a valorilor de intensitate PA [13],

Mai multe limitari ale studiului ar trebui recunoscute. In primul rand, in ciuda incercarii noastre de a exclude (partial) datele despre timpul de somn folosind datele colectate doar de la 6 dimineata pana la miezul noptii, acest interval de timp ar putea include totusi unele date in timpul somnului, ceea ce ar fi putut influenta rezultatele noastre, in special estimarea SB Cu toate acestea, avand in vedere ca doar doua dintre cele 18 studii (3% din esantion) au folosit un protocol de accelerometru de 24 de ore, iar restul de 16 studii au folosit un protocol de ora de veghe, ne asteptam ca polarizarea sa fie minima (Fisier suplimentar 1: Tabel S2). In al doilea rand, desi credem ca TAC ar trebui definit ca numar acumulat in timpul LPA, MPA si VPA, dar nu in timpul SB [3, 8], am folosit variabila TAC care a fost definita ca numar acumulat in timpul SB prin VPA, deoarece ICAD Setul de date 2. dame de companie ph 0 nu continea variabila TAC care includea doar LPA la VPA. In cele din urma, cu selectarea diferitelor puncte de taiere, a criteriilor de uzura sau a lungimii epocii, coeficientii de corelatie pe care i-am observat s-ar putea modifica. Cu toate acestea, am ales sa folosim cele mai acceptate metodologii de reducere a datelor ale accelerometrului.

Concluzii

Acest studiu ofera informatii comunitatii de cercetare PA pediatrice in ceea ce priveste selectia metricelor PA bazate pe accelerometru si pentru investigarea efectelor PA asupra sanatatii. Acest studiu a constatat ca TAC este explicat in cea mai mare parte de MVPA, in timp ce ar putea fi mai dependent de timpul de uzura, comparativ cu MVPA. MVPA pare a fi comparabil intre diferite durate de uzura si studii atunci cand timpul de uzura este ≥8 h / zi.



  • regimuri matrimoniale
  • matrimoniale cupluri
  • escorte curve
  • dame de companie 24
  • escorte filmate
  • escorte brasiv
  • curve pascani
  • dame de companie bv
  • publi24 matrimoniale sibiu
  • dame de companie bran
  • cumpar curve
  • publicat 24 matrimoniale galati
  • escorte braila forum
  • intalniri curve
  • matrimoniale sex brasov
  • curve bune de futut
  • cupidon matrimoniale intrare cont
  • porno cu curve romance
  • matrimoniale gratis
  • curve romania porno





Datorita corelatiilor moderate pana la mari intre unele valori ale intensitatii PA, ar trebui abordata potentialul colinearitate atunci cand le includem impreuna in modelarea statistica pentru a le examina efectele asupra sanatatii.

Istoricul schimbarilor

  • 08 august 2019

    Dupa publicarea articolului original [1], autorul a raportat ca numele grupului de colaboratori lipsea din grupul de autori.

Abrevieri

IMC:

Indicele de masa corporala

CI:

Interval de incredere

ICAD:

Baza de date a accelerometrului international pentru copii

LPA:

Activitate fizica de intensitate luminoasa

MPA:

Activitate fizica de intensitate moderata

MVPA:

Activitate fizica cu intensitate moderata si viguroasa

PA:

Activitate fizica

SB:

Comportament sedentar

TAC:

Numarul total de activitati

VPA:

Activitate fizica de intensitate viguroasa

Referinte

  1. 1.

    Bassett DR, Troiano RP, McClain JJ, Wolff DL. Activitate fizica bazata pe accelerometru: volumul total pe zi si masuri standardizate. Med Sci Sports Exerc. 2015; 47 (4): 833-8.

    Articol Google Scholar 

  2. 2.

    Wolff-Hughes DL, Bassett DR, Fitzhugh EC. Percentilele referite la populatie pentru numarul total de activitati derivate din accelerometru purtat in talie la tinerii din SUA: 2003 – 2006 NHANES Plus unu. 2014; 9 (12): e115915.

    Articol Google Scholar 

  3. 3. matrimoniale bucuresti gratuit

    Maher C, Olds T, Mire E, Katzmarzyk PT. Reconsiderand paradigma comportamentului sedentar. Plus unu. 2014; 9 (1): e86403.

    Articol Google Scholar 

  4. 4.

    Evenson KR, Arredondo EM, Carnethon MR, si colab. Activitatea fizica si comportamentul sedentar in randul tinerilor hispanici / latino din SUA: studiul SOL pentru tineri. Med Sci Sports Exerc. 2018; Epub inainte de tiparire.

  5. 5.

    Carson V, Tremblay MS, Chaput JP, Chastin SF. Asocieri intre durata somnului, timpul sedentar, activitatea fizica si indicatorii de sanatate in randul copiilor si tinerilor canadieni utilizand analize compozitionale. Appl Physiol Nutr Metab. 2016; 41 (6 Supliment 3): S294–302.

    Articol Google Scholar 

  6. 6.

    Kwon S, Burns TL, Levy SM, Janz KF. Care contribuie mai mult la adipozitatea copilariei – niveluri ridicate de sedentarism sau niveluri scazute de activitate fizica moderata pana la viguroasa? Studiul dezvoltarii oaselor din Iowa. J Pediatr. curve 13 ani 2013; 162 (6): 1169–74.

    Articol Google Scholar 

  7. 7.

    Ekelund U, Luan J, Sherar LB si colab. Activitate fizica moderata pana la viguroasa si timp sedentar si factori de risc cardiometabolici la copii si adolescenti. JAMA. 2012; 307 (7): 704-12.

    Articol CAS Google Scholar 

  8. 8.

    Janz KF, Boros P, Letuchy EM, Kwon S, Burns TL, Levy SM. Activitatea fizica, nu timpul sedentar, prezice adipozitatea masurata cu absorptiometrie cu raze X cu varsta cuprinsa intre 5 si 19 ani. Med Sci Sports Exerc. 2017; 49 (10): 2071-7.

    Articol Google Scholar 

  9. 9.

    Cliff DP, Jones RA, Burrows TL si colab. Volumele si atacurile de comportament sedentar si activitate fizica: asociatii cu sanatatea cardiometabolica la copiii obezi. Obezitatea (izvorul de argint). 2014; 22 (5): E112-8.

    Articol CAS Google Scholar 

  10. 10.

    Healy GN, Winkler EA, Brakenridge CL, Reeves MM, Eakin EG. publitim matrimoniale timisoara Timpul sedentar si fizic derivat din accelerometru la adultii supraponderali / obezi cu diabet de tip 2: asocieri transversale cu biomarkeri cardiometabolici. Plus unu. 2015; 10 (3): e0119140.

    Articol Google Scholar 

  11. 11.

    Kwon S, Janz KF, Burns TL, Levy SM. Asocierea intre activitatea fizica de intensitate a luminii si adipozitatea in copilarie. Pediatr Exerc Sci. 2011; 23 (2): 218-29.

    Articol Google Scholar 

  12. 12.

    Kuzik N, Carson V, Andersen LB si colab. Activitatea fizica si asocierile sedentare ale timpului cu sanatatea metabolica la nivelul greutatii la copii si adolescenti. Obezitatea (izvorul de argint). 2017; 25 (10): 1762-9.

    Articol CAS Google Scholar 

  13. 13.

    Chastin SF, Palarea-Albaladejo J, Dontje ML, Skelton DA. Efecte combinate ale timpului petrecut in activitate fizica, comportamente sedentare si somn asupra obezitatii si a markerilor de sanatate cardio-metabolici: o noua abordare de analiza compozitionala a datelor. Plus unu. 2015; 10 (10): e0139984. publitim matrimoniale arad

    Articol Google Scholar 

  14. 14.

    Healy GN, Matthews CE, Dunstan DW, Winkler EA, Owen N. Timp sedentar si biomarkeri cardio-metabolici la adultii din SUA: NHANES 2003-06. Eur Heart J. 2011; 32 (5): 590-7.

    Articol Google Scholar 

  15. 15.

    Gomes TN, Hedeker D, Dos Santos FK si colab. Relatia dintre sedentarism si activitate fizica moderata pana la viguroasa la tineret: un studiu multivariant pe mai multe niveluri. Int J Environ Res Health Public. 2017; 14 (2): 148.

    Articol Google Scholar 

  16. 16.

    Bauman AE, Reis RS, Sallis JF si colab. Corelatii ale activitatii fizice: de ce unii oameni sunt activi fizic, iar altii nu? Lancet. 2012; 380 (9838): 258-71.

    Articol Google Scholar 

  17. 17.

    Hubbard K, Economos CD, Bakun P si colab. Disparitati in activitatea fizica moderata pana la viguroasa in randul fetelor si al scolarilor supraponderali si obezi in timpul scolii si in afara scolii. Int J Behav Nutr Phys Act. dame de companie bucuresti ieftine 2016; 13:39.

    Articol Google Scholar 

  18. 18.

    Taylor RW, Williams SM, Farmer VL, Taylor BJ. Modificari ale activitatii fizice in timp la copiii mici: un studiu longitudinal folosind accelerometre. Plus unu. 2013; 8 (11): e81567.

    Articol Google Scholar 

  19. 19.

    Sherar LB, Griew P, Esliger DW si colab. Baza de date internationala pentru accelerometrie pentru copii (ICAD): proiectare si metode. BMC Sanatate Publica. 2011; 11: 485.

    Articol Google Scholar 

  20. 20.

    Atkin AJ, Biddle SJH, Broyles ST si colab. Armonizarea datelor privind corelatii de activitate fizica si comportament sedentar la tineri: metode si lectii invatate din baza de date internationala pentru accelerometrie pentru copii (ICAD). Int J Behav Nutr Phys Act. 2017; 14 (1): 174.

    Articol Google Scholar 

  21. 21.

    Troiano RP, Berrigan D, Dodd KW, Masse LC, Tilert T, McDowell M. xxx curve romania Activitatea fizica in Statele Unite masurata cu accelerometru. Med Sci Sports Exerc. 2008; 40 (1): 181-8.

    Articol Google Scholar 

  22. 22.

    Evenson KR, DJ Catellier, Gill K, Ondrak KS, McMurray RG. Calibrarea a doua masuri obiective de activitate fizica pentru copii. J Sports Sci. 2008; 26 (14): 1557–65.

    Articol Google Scholar 

  23. 23.

    Trost SG, Loprinzi PD, Moore R, Pfeiffer KA. Compararea punctelor de taiere ale accelerometrului pentru prezicerea intensitatii activitatii la tineri. Med Sci Sports Exerc. 2011; 43 (7): 1360-8.

    Articol Google Scholar 

  24. 24.

    Cole TJ, Lobstein T. Limite internationale extinse ale indicelui de masa corporala (IOTF) pentru subtire, supraponderalitate si obezitate. Pediatr Obes. 2012; 7 (4): 284-94. publi24 matrimoniale brasov

    Articol CAS Google Scholar 

  25. 25.

    Mukaka MM. Coltul statistic: un ghid pentru utilizarea adecvata a coeficientului de corelatie in cercetarea medicala. Malawi Med J. 2012; 24 (3): 69-71.

    CAS PubMed PubMed Central Google Scholar 

  26. 26.

    Dumuid D, Stanford TE, Martin-Fernandez JA si colab. Analiza datelor compozitionale pentru activitatea fizica, timpul sedentar si cercetarea somnului. Metode statistice Med Res. 2018; 27 (12): 3726-38.

    Articol Google Scholar 

  27. 27.

    Dumuid D, Pedisic Z, Stanford TE si colab. Modelul compozitional de substitutie izotemporala: o metoda de estimare a modificarilor rezultatului sanatatii pentru realocarea timpului dintre somn, activitate fizica si comportament sedentar. Metode statistice Med Res. 2017; Epub inainte de tiparire.

  28. 28.

    Fairclough SJ, Dumuid D, Taylor S si colab. Fitness, grasime si realocarea timpului intre comportamentele zilnice ale miscarii copiilor: o analiza a datelor compozitionale. escorte sector 2 Int J Behav Nutr Phys Act. 2017; 14 (1): 64.

    Articol Google Scholar 

  29. 29.

    Grgic J, Dumuid D, Bengoechea EG, si colab. Rezultate de sanatate asociate cu realocari de timp intre somn, comportament sedentar si activitate fizica: o revizuire sistematica a scopului studiilor de substitutie izotemporala. Int J Behav Nutr Phys Act. 2018; 15 (1): 69.

    Articol Google Scholar 

Descarcati referintele

Multumiri

Dorim sa multumim tuturor participantilor si finantatorilor studiilor originale care au contribuit cu date la ICAD. Recunoastem cu recunostinta contributiile anterioare ale prof. Chris Riddoch, prof. Ken Judge, prof. Ashley Cooper si Dr. Pippa Griew la dezvoltarea ICAD.

ICAD a fost posibil datorita schimbului de date de la urmatorii colaboratori (numele studiului): Prof LB Andersen, Facultatea de Educatie si Sport a Profesorilor, Universitatea de Stiinte Aplicate a Norvegiei de Vest, Sogndal, Norvegia (Copenhagen School Child Intervention Study (CoSCIS) ); Prof S Anderssen, Scoala Norvegiana pentru Stiinte Sportive, Oslo, Norvegia (European Youth Heart Study (EYHS), Norvegia); Prof. G Cardon, Departamentul de Stiinte ale Miscarii si Sportului, Universitatea din Ghent, Belgia (Studiul prescolar din Belgia); Centre for Disease Control and Prevention (CDC), National Center for Health Statistics (NCHS), Hyattsville, MD SUA (National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)); Dr. R Davey, Centrul de Cercetare si Actiune in Sanatate Publica, Universitatea din Canberra, Australia (Monitorizarea sanatatii si activitatii copiilor pentru scoli (CHAMPS)); Dr. P Hallal, Program postuniversitar in epidemiologie, Universitatea Federala din Pelotas, Brazilia (1993 Cohorta nasterii Pelotas); Prof. KF Janz, Departamentul de Sanatate si Fiziologie Umana, Departamentul de Epidemiologie, Universitatea din Iowa, Iowa City, SUA (Iowa Bone Development Study); Prof S Kriemler, Institutul de epidemiologie, biostatistica si prevenire, Universitatea din Zurich, Elvetia (Kinder-Sportstudie (KISS)); Dr. curve filme N Moller, Universitatea din sudul Danemarcei, Odense, Danemarca (European Youth Heart Study (EYHS), Danemarca); Dr. K Northstone, Scoala de Medicina Sociala si Comunitara, Universitatea din Bristol, Marea Britanie (Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC)); Dr. A Page, Center for Exercise, Nutrition and Health Sciences, University of Bristol, Marea Britanie (Asociatii personale si de mediu cu sanatatea copiilor (PEACH)); Prof. R Pate, Departamentul Stiinta Exercitiului, Universitatea din Carolina de Sud, Columbia, SUA (Activitatea fizica la copiii prescolari (CHAMPS-SUA) si Proiectul Proces de activitate pentru fete adolescente (Proiect TAAG)); Dr. JJ Puder, Serviciul de Endocrinologie, Diabet si Metabolism, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, Universitatea din Lausanne, Elvetia (Studiu Ballabeina); Prof J Reilly, Activitate fizica pentru grupul de sanatate, Scoala de Stiinte Psihologice si Sanatate, Universitatea din Strathclyde, Glasgow, Marea Britanie (Miscarea si activitatea Glasgow Interventie la copii (MAGIC)); Prof J Salmon, Institute for Physical Activity and Nutrition (IPAN), School of Exercise and Nutrition Sciences, Deakin University, Geelong, Australia (Copiii care locuiesc in vecinatati active (CLAN) & Healthy Eating and Play Study (HEAPS)); Prof LB Sardinha, Laborator de exercitii si sanatate, Facultatea de miscare umana, Universidade de Lisboa, Lisabona, Portugalia (European Youth Heart Study (EYHS), Portugalia); Dr. EMF van Sluijs, MRC Epidemiology Unit & Centre for Diet and Activity Research, Universitatea din Cambridge, Marea Britanie (Sport, activitate fizica si comportament alimentar: determinanti de mediu la tineri (SPEEDY)).

Punerea in comun a datelor a fost finantata printr-un grant de la Initiativa Nationala de Cercetare in Prevenire (Numarul Grantului: G0701877) (http://www.mrc.ac.uk/research/initiatives/national-prevention-research-initiative-npri/) . Partenerii de finantare relevanti pentru acest premiu sunt: ​​British Heart Foundation; Cancer Research UK; Departamentul sanatatii; Diabet Marea Britanie; Consiliul de cercetare economica si sociala; Consiliul Cercetarii Medicale; Biroul de cercetare si dezvoltare pentru serviciile sociale si de sanatate din Irlanda de Nord; Biroul stiintific sef; Departamentul de Sanatate Executiv scotian; Asociatia Stroke; Guvernul Adunarii Welsh si Fondul Mondial de Cercetare a Cancerului Aceasta lucrare a fost sustinuta suplimentar de Consiliul Cercetarii Medicale [MC_UU_12015 / 3; MC_UU_12015 / 7], Consiliul de cercetare din Norvegia (249932 / F20), Universitatea Bristol,

Finantarea

Nu exista surse de finantare de declarat.

Disponibilitatea datelor si a materialelor

Nici unul.

Informatia autorului

Afilieri

  1. Spitalul pentru copii Ann & Robert H. Lurie din Chicago Institutul de cercetare pentru copii Stanley Manne, 225 E Chicago Ave, Box 157, Chicago, IL, 60611, SUA

    Soyang Kwon

  2. Facultatea de Educatie, Arte si Sport, Universitatea de Stiinte Aplicate a Norvegiei de Vest, Sogndal, Norvegia

    Lars Bo Andersen

  3. Departamentul de Stiinte Sportive si Biomecanica Clinica, Universitatea din sudul Danemarcei, Odense, Danemarca

    Anders Grontved

  4. Norvegia, Scoala Norvegiana de Stiinte Sportive, Oslo, Norvegia

    Elin Kolle

  5. Departamentul de Stiinte ale Miscarii si Sportului, Universitatea din Gent, 9000, Gent, Belgia

    Saluta-l pe Cardon

  6. Centrul de Cercetare si Actiune in Institutul de Cercetari in Sanatate Publica, Universitatea din Canberra, Canberra, Australia

    Rachel Davey

  7. Epidemiologie, Institutul de Biostatistica si Prevenire, Universitatea din Zurich, Zurich, Elvetia

    Susi Kriemler

  8. Bristol Medical School, Universitatea din Bristol, Bristol, Marea Britanie

    Kate Northstone

  9. Centre for Exercise, Nutrition and Health Sciences, University of Bristol, Bristol, Marea Britanie

    Angie S. Pagina

  10. Serviciu obstetrica, Spitalul Universitar Lausanne, Lausanne, Elvetia

    Jardena J. Puder

  11. Activitate fizica pentru grupul de sanatate, Scoala de stiinte psihologice si sanatate, Universitatea din Strathclyde, Glasgow, Marea Britanie

    John J. Reilly

  12. Laborator de exercitii si sanatate, CIPER, Faculdade de Motricidade Humana, Universidade de Lisboa, Cruz-Quebrada, Portugalia

    Luis B. Sardinha

  13. Center for Diet and Activity Research (CEDAR) & MRC Epidemiology Unit, Universitatea din Cambridge, Cambridge, Marea Britanie

    Esther MF van Sluijs

  14. Departamentul de Sanatate si Fiziologie Umana, Universitatea din Iowa, Iowa City, IA, SUA

    Kathleen F. matrimoniale. Janz

Contributii

SK a conceput studiul, a efectuat analize de date, a interpretat rezultatele analizei si a elaborat manuscrisul. KJ a ajutat la elaborarea manuscrisului si la interpretarea rezultatelor analizei. Toti autorii au citit si au aprobat manuscrisul final.

autorul corespunzator

Corespondenta cu Soyang Kwon.

Declaratii de etica

Aprobarea etica si consimtamantul de participare

Toate studiile incluse au primit acordul de a participa de la parintele legal sau tutorele copiilor participanti.

Consimtamantul pentru publicare

Nici unul.

Interese concurente

Autorii declara ca nu au interese concurente.

Nota editorului

Springer Nature ramane neutru in ceea ce priveste revendicarile jurisdictionale din hartile publicate si afilierile institutionale.

Fisier suplimentar

Fisier suplimentar 1:

Tabelul S1. Coeficienti de corelatie intre indicatorii activitatii fizice derivate din accelerometru prin studii. Tabelul S2. Coeficienti de corelatie intre indicatorii derivati de accelerometru pentru cele 16 studii cu protocolul accelerometrului de mers pe jos. (DOCX 26 kb)

Drepturi si permisiuni

Acces deschis Acest articol este distribuit in conditiile licentei internationale Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), care permite utilizarea, distributia si reproducerea nelimitata in orice mediu, cu conditia sa oferiti credit corespunzator autorului (autorilor) original (e) si sursei, furnizati un link catre licenta Creative Commons si indicati daca s-au facut modificari. Renuntarea la dedicarea domeniului public Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1. curve drumul taberei bucuresti 0/) se aplica datelor puse la dispozitie in acest articol, daca nu se specifica altfel.

Reimprimari si permisiuni

Despre acest articol

Citati acest articol

Kwon, S., Andersen, LB, Grontved, A. si colab. O privire mai atenta asupra relatiei dintre valorile activitatii fizice bazate pe accelerometru: date ICAD grupate. Int J Behav Nutr Phys Act 16, 40 (2019). https://doi.org/10.1186/s12966-019-0801-x

Descarcati citatia

  • Primit: 27 noiembrie 2018

  • Acceptat: 17 aprilie 2019

  • Publicat: 29 aprilie 2019

  • DOI: https://doi.org/10.1186/s12966-019-0801-x

Cuvinte cheie

  • ICAD
  • Copii
  • Adolescenti
  • ActiGraph
  • Numarul total de activitati
  • Sedentar
  • Masurarea activitatii fizice