Raw and Count Data Comparability of Hip-Worn ActiGraph GT3X+ and Link Accelerometers

To enable inter- and intrastudy comparisons it is important to ascertain comparability among accelerometer models. Purpose: The purpose of this study was to compare raw and count data between hip-worn ActiGraph GT3X+ and GT9X Link accelerometers. Methods: Adults (n = 26 (n = 15 women); age, 49.1 T 20.0 yr) wore GT3X+ and Link accelerometers over the right hip for an 80-min protocol involving 12–21 sedentary, household, and ambulatory/exercise activities lasting 2–15 min each. For each accelerometer, mean and variance of the raw (60 Hz) data for each axis and vector magnitude (VM) were extracted in 30-s epochs. A machine learning model (Montoye 2015) was used to predict energy expenditure in METs from the raw data. Raw data were also processed into activity counts in 30-s epochs for each axis and VM, with Freedson 1998 and 2011 count-based regression models used to predictMETs. Time spent in sedentary, light, moderate, and vigorous intensities was derived from predicted METs from each model. Correlations were calculated to compare raw and count data between accelerometers, and percent agreement was used to compare epoch-by-epoch activity intensity. Results: For raw data, correlations for mean acceleration were 0.96 T 0.05, 0.89 T 0.16, 0.71 T 0.33, and 0.80 T 0.28, and those for variance were 0.98 T 0.02, 0.98 T 0.03, 0.91 T 0.06, and 1.00 T 0.00 in the X, Y, and Z axes and VM, respectively. For count data, corresponding correlations were 1.00 T 0.01, 0.98 T 0.02, 0.96 T 0.04, and 1.00 T 0.00, respectively. Freedson 1998 and 2011 count-based models had significantly higher percent agreement for activity intensity (95.1% T 5.6% and 95.5% T 4.0%) compared with theMontoye 2015 raw data model (61.5% T 27.6%; P G 0.001). Conclusions: Count data were more highly comparable than raw data between accelerometers. Data filtering and/or more robust raw data models are needed to improve raw data comparability between ActiGraph GT3X+ and Link accelerometers

A feasibility study of wearable activity monitors for pre-adolescent school-age children.

IntroductionUnderstanding physical activity is key in the fight against childhood obesity. The objective of this study was to examine the feasibility of using certain wearable devices to measure physical activity among children.MethodsA qualitative study was conducted with 25 children aged 7 to 10 years to assess acceptability and compliance of wearable activity devices in this age group. During March through August 2012, children participated in a 4-week study of 3 accelerometer models and a heart rate monitor. Children were asked to use a different device each week for 7 consecutive days. Children and their parents completed structured interviews after using each device; they also completed a final exit interview.ResultsThe wrist-worn Polar Active was the device most preferred by children and was associated with the highest level of compliance. Devices that are comfortable to wear, fit properly, have engaging features, and are waterproof increase feasibility and are associated with higher levels of compliance.ConclusionThe wrist-worn device was the most feasible for measuring physical activity among children aged 7 to 10 years. These findings will inform researchers in selecting tools for measuring children's physical activity

Raw acceleration from wrist- and hip-worn accelerometers corresponds with mechanical loading in children and adolescents

This is the final version. Available on open access from MDPI via the DOI in this recordData Availability Statement: The data presented in this study are available on request from the corresponding author.The purpose of this study was to investigate associations between peak magnitudes of raw acceleration (g) from wrist- and hip-worn accelerometers and ground reaction force (GRF) variables in a large sample of children and adolescents. A total of 269 participants (127 boys, 142 girls; age: 12.3 ± 2.0 yr) performed walking, running, jumping (5 cm) and single-leg hopping on a force plate. A GENEActiv accelerometer was worn on the left wrist, and an Actigraph GT3X+ was worn on the right wrist and hip throughout. Mixed-effects linear regression was used to assess the relationships between peak magnitudes of raw acceleration and loading. Raw acceleration from both wrist and hip-worn accelerometers was strongly and significantly associated with loading (all p’s < 0.05). Body mass and maturity status (pre/post-PHV) were also significantly associated with loading, whereas age, sex and height were not identified as significant predictors. The final models for the GENEActiv wrist, Actigraph wrist and Actigraph hip explained 81.1%, 81.9% and 79.9% of the variation in loading, respectively. This study demonstrates that wrist- and hip-worn accelerometers that output raw acceleration are appropriate for use to monitor the loading exerted on the skeleton and are able to detect short bursts of high-intensity activity that are pertinent to bone health.Economic and Social Research Council (ESRC

Measurement of Physical Activity and Sedentary Behavior by Accelerometry Among a Nationwide Sample from the KiGGS and MoMo Study: Study Protocol

Background: Currently, no nationwide objective physical activity data exists for children and adolescents living in Germany. The German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents (KiGGS) and the Motorik-Modul study (MoMo) is a national cohort study that has incorporated accelerometers in its most recent data collection wave (wave 2, since 2014). This wave 2 marks the first nationwide collection of objective data on the physical activity of children and adolescents living in Germany. Objective: The purpose of this protocol is to describe the methods used in the KiGGS and MoMo study to capture the intensity, frequency, and duration of physical activity with accelerometers. Methods: Participants (N=11,003, aged 6 to 31 years) were instructed to wear an ActiGraph GT3X+ or wGT3X-BT accelerometer laterally on the right hip. Accelerometers were worn on consecutive days during waking hours, including at least 4 valid weekdays and 1 weekend day (wear time >8 hours) in the evaluation. A nonwear time protocol was also implemented. Results: Data collection was completed by October 2017. Data harmonization took place in 2018. The first accelerometer results from this wave were published in 2019, and detailed analyses are ready to be submitted in 2020. Conclusions: This study protocol provides an overview of technical details and basic choices when using accelerometers in large-scale epidemiological studies. At the same time, the restrictions imposed by the specified filters and the evaluation routines must be taken into account

Assessment of 24-hour physical behaviour in children and adolescents via wearables: a systematic review of free-living validation studies

Objectives: Studies that assess all three dimensions of the integrative 24-hour physical behaviour (PB) construct, namely, intensity, posture/activity type and biological state, are on the rise. However, reviews on validation studies that cover intensity, posture/activity type and biological state assessed via wearables are missing. Design: Systematic review. The risk of bias was evaluated by using the QUADAS-2 tool with nine signalling questions separated into four domains (ie, patient selection/study design, index measure, criterion measure, flow and time). Data sources: Peer-reviewed validation studies from electronic databases as well as backward and forward citation searches (1970–July 2021). Eligibility criteria for selecting studies: Wearable validation studies with children and adolescents (age <18 years). Required indicators: (1) study protocol must include real-life conditions; (2) validated device outcome must belong to one dimension of the 24-hour PB construct; (3) the study protocol must include a criterion measure; (4) study results must be published in peer-reviewed English language journals. Results: Out of 13 285 unique search results, 76 articles with 51 different wearables were included and reviewed. Most studies (68.4%) validated an intensity measure outcome such as energy expenditure, but only 15.9% of studies validated biological state outcomes, while 15.8% of studies validated posture/activity type outcomes. We identified six wearables that had been used to validate outcomes from two different dimensions and only two wearables (ie, ActiGraph GT1M and ActiGraph GT3X+) that validated outcomes from all three dimensions. The percentage of studies meeting a given quality criterion ranged from 44.7% to 92.1%. Only 18 studies were classified as ‘low risk’ or ‘some concerns’. Summary: Validation studies on biological state and posture/activity outcomes are rare in children and adolescents. Most studies did not meet published quality principles. Standardised protocols embedded in a validation framework are needed

Assessment of 24-hour physical behaviour in children and adolescents via wearables: a systematic review of free-living validation studies.

Objectives Studies that assess all three dimensions of the integrative 24-hour physical behaviour (PB) construct, namely, intensity, posture/activity type and biological state, are on the rise. However, reviews on validation studies that cover intensity, posture/activity type and biological state assessed via wearables are missing. Design Systematic review. The risk of bias was evaluated by using the QUADAS-2 tool with nine signalling questions separated into four domains (ie, patient selection/study design, index measure, criterion measure, flow and time). Data sources Peer-reviewed validation studies from electronic databases as well as backward and forward citation searches (1970-July 2021). Eligibility criteria for selecting studies Wearable validation studies with children and adolescents (age <18 years). Required indicators: (1) study protocol must include real-life conditions; (2) validated device outcome must belong to one dimension of the 24-hour PB construct; (3) the study protocol must include a criterion measure; (4) study results must be published in peer-reviewed English language journals. Results Out of 13 285 unique search results, 76 articles with 51 different wearables were included and reviewed. Most studies (68.4%) validated an intensity measure outcome such as energy expenditure, but only 15.9% of studies validated biological state outcomes, while 15.8% of studies validated posture/activity type outcomes. We identified six wearables that had been used to validate outcomes from two different dimensions and only two wearables (ie, ActiGraph GT1M and ActiGraph GT3X+) that validated outcomes from all three dimensions. The percentage of studies meeting a given quality criterion ranged from 44.7% to 92.1%. Only 18 studies were classified as 'low risk' or 'some concerns'. Summary Validation studies on biological state and posture/activity outcomes are rare in children and adolescents. Most studies did not meet published quality principles. Standardised protocols embedded in a validation framework are needed. PROSPERO registration number CRD42021230894

Device-based measured Physical Activity - Technical Decisions, Preprocessing and Evaluation: Using Accelerometers in the large scale epidemiological MoMo Study

Laut Global Health Risks Report der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ist etwa ein Drittel aller Todesfälle weltweit auf einige wenige Risikofaktoren zurückzuführen. Unzureichende körperliche Aktivität steht dabei an vierter Stelle der Risikofaktoren. Als körperliche Aktivität einer Person wird dabei jede Bewegung verstanden, die von der Skelettmuskulatur unter Verbrauch von Energie ausgeführt wird. Kurz gesagt bewegen sich viele Menschen einfach allgemein noch zu wenig. Die WHO erfasst die weltweiten Trends der unzureichenden körperlichen Aktivität regelmäßig mit großen gepoolten Datenanalysen. Ein Ergebnis der letzten Analysen ist, dass die globale altersstandardisierte Prävalenz von unzureichender körperlicher Aktivität zuletzt bei fast einem Drittel lag. Der Unterschied zwischen den Geschlechtern war sogar noch größer und für junge Menschen ist die Situation zusätzlich kritischer. Insgesamt war weltweit nur ein Fünftel der Kinder und Jugendlichen in ausreichendem Maße körperlich aktiv. Ein großer Teil der Heranwachsenden hält sich also nicht an die aktuellen Empfehlungen von täglich mindestens 60 Minuten moderater körperliche Aktivität, was sich auf ihren aktuellen und zukünftigen Gesundheitszustand auswirken kann. Doch wie viel körperliche Aktivität und Bewegung sind genug und wie wird dies überprüft? Eine der ersten Empfehlungen zu dieser Frage wurde 1975 vom American College of Sports Medicine veröffentlicht. Diese Publikation hatte einen großen Einfluss auf die Sportwissenschaft und wurde mehrfach überarbeitet. Im Jahr 2010 veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation die erste internationale Version der Bewegungsrichtlinien. Darauf aufbauend haben viele Länder diese Richtlinien auch als nationale Empfehlungen übernommen, darunter auch Deutschland. Der von der WHO empfohlene Umfang an wöchentlicher oder täglicher körperlicher Aktivität wird als Referenz herangezogen, um festzustellen, welche Personen ein ausreichendes Maß an körperlicher Aktivität erreichen. Infolge dieser weltweit einheitlichen Empfehlungen wurde in vielen Studien per Fragebogen untersucht, inwieweit sich die (Nicht-) Einhaltung dieser Richtlinien auf die Gesundheit auswirkt. Bevölkerungsbasierte Studien, die die Einhaltung von diesen Empfehlungen in Deutschland untersuchen, sind die DEGS-, KiGGS- und MoMo-Studie. Die ,,Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland" (KiGGS) erfasst körperliche Aktivität, Gesundheitsparameter sowie soziale und umweltbedingte Determinanten von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Die Motorik Modul (MoMo) Längsschnittstudie ist seit 2003 ein repräsentatives Modul der KiGGS-Studie und gleichzeitig eine Vertiefungsstudie zur Erfassung der körperlichen Aktivität und motorischen Leistungsfähigkeit, die nach der Basisstudie (2003-2006) vom Karlsruher Institut für Technologie in drei Erhebungswellen (Welle 1 2009-2012, Welle 2 2015-2017, Welle 3 2018-2022) durchgeführt wurde. Auch diese Dissertation wurde hauptsächlich im Rahmen der MoMo-Studie durchgeführt, wobei der Schwerpunkt auf der Messung der körperlichen Aktivität mit Beschleunigungsmessern lag. Bis 2015 wurde zur Erfassung der körperlichen Aktivität im Rahmen der MoMo-Studie ausschließlich der MoMo-Aktivitätsfragebogen eingesetzt. Der Fragebogen konzentriert sich auf die Erfassung der zentralen Aspekte Art, Intensität, Häufigkeit und Dauer der typischen bzw. gewohnheitsmäßigen Aktivität. Im Jahr 2015 wurde die Erfassung der körperlichen Aktivität durch Aktivitätsmesser, sogenannte Beschleunigungssensoren, in die MoMo-Studie aufgenommen. Dies hatte den Hintergrund die Datenerhebung um eine kontinuierliche Erfassung der aktuellen Aktivitätsintensität zu erweitern, welche mit Fragebögen nur schwierig zu erfassen ist. Wie man auch an den Verkaufszahlen sieht sind Aktivitätsmesser inzwischen ein führender Fitnesstrend. In den Jahren 2017-18 wurden mehr als 100 Millionen Trackinggeräte und beschleunigungsmessende Smartwatches verkauft, 2020 waren es knapp 445 Millionen Einheiten. Beschleunigungssensoren, technisch auch Akzelerometer bezeichnet, haben sich als wichtige Überwachungsinstrumente in der klinischen Forschung und der Gesundheitsförderungen etabliert und werden nun auch häufiger in nationalen Forschungsstudien eingesetzt. ActiGraph-Akzelerometer gehörten zu den ersten Beschleunigungsmessern, die schon früh für die Untersuchung von körperlicher Aktivität und Gesundheit validiert und eingesetzt wurden. Im Jahr 2014 verwendeten mehr als 51 \% von 76 Studien mit jeweils mehr als 400 Teilnehmern in 36 Ländern einen ActiGraph-Akzelerometer. Daher entschieden sich auch KiGGS und MoMo für die Nutzung von ActiGraph-Akzelerometern in Welle 2, um die Vergleichbarkeit mit anderen großen epidemiologischen Studien zu gewährleisten. Heutzutage bieten Akzelerometer die Möglichkeit, valide Daten über die Intensität und den Umfang des körperlichen Verhaltens in Echtzeit über mehrere Tage und Wochen zu erfassen. Um die einzigartigen Aspekte des körperlichen Verhaltens zu beschreiben, können aus diesen multidimensionalen Daten eine große Anzahl von Metriken abgeleitet werden. Als Forscher muss man sich bei der Auswahl und Anwendung von Geräten zur Quantifizierung des körperlichen Verhaltens aber unter anderem mit sehr vielen technischen Details der Akzelerometrie auseinandersetzen. Die Auswirkungen dieser technischen Entscheidungen auf die Messgrößen (Energieverbrauch, Aktivitätsintensität, Körperposition und Aktivitätsmuster) können auf verschiedene Weise erfolgen. Das Gerät, die Trageposition (Hüfte, Handgelenk, Oberschenkel) und die Aufzeichnungsparameter (Epochenlänge, Frequenz, Speicherkapazität, Aufzeichnungsfrequenz und Signalfilter) haben einen großen Einfluss auf die gemessene Aktivität. Verschiedene Hintergründe wie Studiendesign (Zweck, wiederholte Messungen) und Dauer (Zeitrahmen, Tragezeit) sowie Datenspeicherung und -auswertung müssen bei der Festlegung der Parameter berücksichtigt werden. Zusätzlich müssen bei der Auswertung mehrere Stellschrauben (Rohdaten, Kontextinformationen, Nicht-Tragezeit, Intensitätsklassifizierung, Compliance) in Abhängigkeit von den Zielgrößen justiert werden. In MoMo ergibt dies beispielsweise ca. 18 Millionen Datenpunkte bei jedem Probanden der einen Akzelerometer für eine Woche trägt. Die Daten aller Probanden gilt es möglichst Zeit effizient zu verarbeiten, aufzubereiten und anschließend zu analysieren. Die Hauptziele dieser Dissertation waren daher, 1) zu diskutieren wie technische Entscheidungen beim Einsatz von Akzelerometern in großen epidemiologischen Studien der Aktivitätsforschung getroffen werden sollten, 2) welche grundlegenden methodischen Aspekte deshalb bei der gerätegestützten Messung der körperlichen Aktivität speziell in der MoMo-Studie angewendet wurden, 3) welche Auswirkungen verschiedene Auswertungsmethoden bei der Vorverarbeitung von Akzelerometerdaten haben, 4) worin sich die Daten der Akzelerometererhebung zu den repräsentativen Daten des MoMo-Aktivitätsfragebogen unterscheiden und 5) welche Ergebnisse sich bei den Akzelerometerdaten im Hinblick auf Unterschiede zwischen Wochentagen und Wochenendtagen ergeben. Diese Fragestellungen wurden in fünf wissenschaftlichen Artikeln untersucht. In einem ,,Überblicksartikel" spiegeln wir zuerst den Expertenkonsens zum Thema ,,Beschleunigungsmessung zur Beurteilung des Bewegungsverhaltens" während des 2. internationalen Workshops des Center for the Assessment of Physical Activity (CAPA) wider. Der Artikel verdeutlicht, welche Aspekte bei der Planung und Auswertung von Akzelerometerstudien berücksichtigt werden sollten. Eines der wichtigsten Ergebnisse des Workshops ist, dass man sich gründlich mit bestehenden Validierungsstudien vertraut machen muss und möglichst viele technische Entscheidungen bei der Datenerfassung und -auswertung dokumentiert, um später einen studienübergreifenden Datenvergleich zu ermöglichen. Wir schlagen vor, dass auf der Grundlage des validesten Ansatzes die jeweilige Verhaltensmetrik und die zugehörig passende Methode gewählt wird. Unter diesem Aspekt bestimmt die gewählte Methode die Art des Geräts und den Vorhersagealgorithmus zur Bestimmung der körperlichen Aktivität. Aufgrund der großen Anzahl an möglichen „subjektiven“ Entscheidungen vor der eigentlichen Messung verschafft der Artikel einen Überblick über die technischen Details der Beschleunigungsmessung die es zu beachten gilt. Gleichzeitig skizziert er die besten Praktiken bei der Auswahl und Anwendung von Geräten zur Quantifizierung der drei wesentlichen Verhaltenskategorien, die für die Forschungsgemeinschaft von allgemeinem Interesse sind: körperlicher Aktivität, sedentärem Verhalten und Schlaf. Bislang gab es in Deutschland keine flächendeckenden gerätegestützten Bewegungsdaten für Kinder und Jugendliche. Mit KiGGS und MoMo Welle 2 wurden erstmals bundesweit gerätegestützte Aktivitätsdaten zur körperlichen Aktivität von Kindern und Jugendlichen erhoben. Auf den Empfehlungen des CAPA-Workshops aufbauend haben wir deshalb in unserem ,,Studienprotokoll" die grundlegenden methodischen Aspekte dargelegt, welche wir bei der gerätegestützten Messung der körperlichen Aktivität speziell in der MoMo-Studie angewendet haben. Das Studienprotokoll gibt einen Überblick über die technischen Details und die grundsätzlichen Entscheidungen beim Einsatz von Akzelerometern in groß angelegten epidemiologischen Studien. Dabei sind Einschränkungen durch die vorgegebenen Filter und Auswertungsroutinen besonders zu berücksichtigen. Um zu klären welche Auswirkungen verschiedene Auswertungsmethoden bei der anschließenden Verarbeitung von Akzelerometerdaten haben, wurde im ,,Methoden-Artikel" der Einfluss von drei speziellen Faktoren untersucht. Wir haben dabei überprüft inwieweit die Faktoren „Nicht-Tragezeit-Algorithmus“, „Epochenlänge“ und „Intensitäts Schwellenwerte“ die Quantifizierung der mit Akzelerometern gemessenen körperlichen Aktivität beeinflussen. Gefunden wurden signifikante Unterschiede bei allen drei Faktoren. Infolgedessen können die daraus resultierenden Unterschiede, je nach Auswahl des Faktors, der geschätzten Werten für sedentäres Verhalten und körperliche Aktivität sehr groß werden. Vor allem das Ausmaß der Diskrepanz zwischen den Epochenlängen hat gezeigt, dass dies bei der Interpretation der Akzelerometerdaten besonders berücksichtigt werden muss. Die Epochenlänge ist damit maßgeblich als Einflussgröße zu betrachten, wenn man Werte körperlicher Aktivität zwischen Studien vergleicht. Wir schlagen außerdem vor, Daten zu poolen und in vereinheitlichter Weise auszuwerten. Neben neuen Validierungsstudien mit kurzen Epochenlängen für jüngere Kinder empfehlen wir auch die Durchführung von Meta-Analysen. Hierbei könnten Daten aus mehreren Studien zur Validierung von Grenzwerten verwendet werden, um einen einvernehmlichen Satz von Schwellenwerten vorzuschlagen, die in verschiedenen Settings und Studien bei Kindern und Jugendlichen verwendet werden können. Da gerade Kinder ein komplexeres, aber weniger strukturiertes Bewegungsverhalten zeigen als Erwachsene, ist die Bestimmung ihrer vielen spontanen und impulsiven Bewegungen eine besondere Herausforderung für die Ermittlung der körperlichen Aktivität. Weder Fragebögen noch Akzelerometer bieten eine optimale Erfassung aller Facetten der körperlichen Aktivität. Aus diesem Grund wird ein kombinierter multimodaler Ansatz aus Selbstauskünften und gerätegestützten Methoden empfohlen. In einem weiteren Artikel, dem ,,Vergleichsartikel", haben wir deshalb die mit dem Akzelerometer gemessene körperliche Aktivität und die mit dem MoMo-Fragebogen erfasste körperliche Aktivität verglichen. Anhand der Anzahl der Tage, an denen die Teilnehmenden die WHO-Empfehlung für körperliche Aktivität erreichten, wird in dieser Studie untersucht, inwieweit sich selbstberichtete und gerätebasiert gemessene körperlicher Aktivität unterscheiden. Außerdem wird untersucht ob die mit den beiden Methoden ermittelten Unterschiede in der körperlichen Aktivität zwischen Alters- und Geschlechtergruppen vergleichbar sind. Als Ergebnis fanden wir bei den Akzelerometern, dass nur jeder 25. befragte Person (4\%) die WHO-Empfehlung von 60 Minuten täglicher körperlicher Aktivität erreicht. Die selbstberichtete körperliche Aktivität per Fragebogen war etwas höher (9\%), aber ebenfalls sehr niedrig. Die Unterschiede zwischen den Methoden sind bei jüngeren Kindern geringer als in älteren Altersgruppen. Je älter die Probanden sind, desto geringer ist der Anteil derjenigen, die die WHO-Empfehlung an jedem Tag einhalten, wobei Mädchen die Empfehlung in allen Altersgruppen seltener einhalten als Jungen. In Deutschland lebende Kinder und Jugendliche erfüllen damit die WHO-Empfehlung für körperliche Aktivität nur in sehr geringem Maße. Während jüngere Kinder in ihrem freien Spiel viel aktiver sind, sollten vor allem Kinder über 10 Jahren und insbesondere Mädchen Ziel von Bewegungsförderungen sein. Schlussendlich haben wir in einem letzten Artikel einen ,,Typischen-Tag" analysiert. Hierbei haben wir einen durchschnittlichen Tag betrachtet, an dem die Intensität der körperlichen Aktivität mit Hilfe von Akzelerometern gemessen wurde. Ziel war es, besser zu verstehen, wie sich die gerätegestützten Daten zur körperlichen Aktivität bei Kindern und Jugendlichen zwischen Schul- und Wochenendtagen unterscheiden. Wir haben dabei verschiedene Aspekte der Intensität von körperlichem Bewegungsverhalten bestimmt und dabei auch die absoluten und relativen Werte der leichten, moderaten und anstrengenden körperlichen Aktivität, des sedentären Verhaltens sowie die Tragezeit untersucht. Feststellen ließ sich, dass die Tragezeit der Teilnehmenden mit dem Alter ansteigt, vermutlich weil die Wachphase während des Tages zunimmt. Der Prozentsatz der anstrengenden körperlichen Aktivität blieb allerdings über alle Altersgruppen hinweg konstant bei etwa 3\%, wobei Mädchen durchweg weniger anstrengenden körperliche Aktivität als Jungen ausübten. Dies führt zu einem absoluten Anstieg der anstrengenden Aktivität im Alter von im Schnitt 5 Minuten. Bei der Tragezeit wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen festgestellt. Interessanterweise unterscheiden sich aber vor allem Freitag als längster Tag und Sonntag als kürzester Tag, wenn man die absoluten Wachzeiten betrachtet gegenüber den anderen Wochentagen. Erstaunlicherweise sind die prozentualen Verteilungen der Intensitäten auch an diesen Tagen annähernd gleich wie während aller restlichen Tage. Deswegen ist eins der Kernergebnisse, dass das Bewegungsverhalten vom Aufwachen bis zum Aufwachen und nicht als fester 24-stündiger Verhaltenszyklus betrachtet werden sollte. Abschließend bleibt die Tatsache, dass sich Kinder heutzutage zu wenig bewegen. Egal, welche Algorithmen zur Auswertung der Daten verwendet werden, das Ergebnis bleibt im Grunde dasselbe. Dies führt zu einer Vielzahl von Gesundheitsproblemen, wie Übergewicht und einem erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Im Moment befinden wir uns jedoch an einem entscheidenden Übergangspunkt, an dem wir zusätzliche Maßnahmen ergreifen müssen, um das Bewegungsverhalten von Kindern so realitätsnah wie möglich zu erfassen. Auf diese Weise kann ihr körperliches Verhalten in Zukunft so individuell wie nur möglich unterstützt werden. Präzisere Messungen werden es erlauben, kritische Entscheidungen auf der Grundlage der genauesten Daten zu treffen, was wiederum zu einer verbesserten Wirksamkeit und Effektivität von Interventionen führen wird. Präzise Messgeräte sind daher von allergrößter Bedeutung für die Erforschung des körperlichen Bewegungsverhaltens. Ansonsten suggerieren wir Daten mit einer falschen Ausgangsbasis, die von anderen Wissenschaftlern interpretiert werden und darauf aufbauend gegebenenfalls unpassende Interventionen entwickeln. Die reine Methodik muss also immer besser werden und gleichzeitig immer weniger durch subjektive Entscheidungen bei der Auswahl der Algorithmen verzerrt werden. Daher sind mehr Validierungsstudien mit kurzen Epochenlängen erforderlich, insbesondere bei kleinen Kindern, und die ehemals firmeninternen ActiGraph-Signalvorverarbeitungsalgorithmen, die jetzt vom Hersteller freigegeben wurden, müssen verwendet werden, um die bereits erhobenen Daten mit Studien, die Geräten anderer Hersteller genutzt haben, zu vergleichen. Wir können es uns außerdem nicht leisten, Daten nur zu sammeln und nicht zu analysieren. Es darf nicht sein, dass große, gepoolte Datenbanken wie die ICAD mangels finanzieller und personeller Ressourcen keine weiteren Studien mit aufnehmen. Hier muss die Politik weitere Mittel bereitstellen, um eine umfassendere und genauere Berichterstattung zu gewährleisten. Der Preis des Versäumnis wäre zu hoch. Die Datensätze sind vorhanden, sie haben das richtige Format, sie werden mit dem gleichen Studiendesign erhoben und müssen nur noch zusammengeführt und ausgewertet werden. Im Falle der ICAD-Datenbank ist dies nicht nur auf nationaler, sondern auch auf internationaler Ebene möglich. Deshalb müssen die WHO, die EU und auch die Regierungen der einzelnen Länder gemeinsam weitere Mittel zur Verfügung stellen, damit dieses globale Problem genauer untersucht werden kann. Nur über die Pandemie der Inaktivität zu reden, hilft dabei nicht weiter, die vorhandenen Daten müssen eingehend analysiert werden, und dafür ist Big Data der geeignete Ansatz. Außerdem wird es immer wichtiger werden, den gesamten Zeitraum über 24 Stunden eines Tages, über eine Woche oder mehr aufzuzeichnen. Zusätzlich gilt es die Zeit, in der die Sensoren nicht getragen werden können, auf ein Minimum zu reduzieren. Dies kann bewerkstelligt werden, indem zukünftig beispielsweise kleinere und wasserdichte Geräte aber auch direkt am Körper angebrachte oder sogar subdermal implantierte Sensoren verwendet werden. Dies wird es uns zusammen mit Open-Source- und Data-Pooling-Methoden ermöglichen, die großen Lücken bei der tatsächlichen Erfassung des Bewegungsverhaltens, weiter zu verringern. Die Form der internationalen Zusammenarbeit beim internationale CAPA-Workshop gilt es nun neu auszurichten und regelmäßig zu etablieren. Es ist notwendig internationalen Experten aus der Sportwissenschaft, der Schlafforschung und der Sportinformatik zusammen mit Elektrotechnikern und Experten für Beschleunigungssensoren, Experten für Datenpooling und Big-Data-Analysen an einen Tisch zu bringen. Dadurch können neue Methoden der Datenerhebung so weit verfeinert werden, dass die Verzerrung in der Datenerfassung weiter verringert wird und wir zukünftig ein realistisches Bild des Bewegungsverhaltens bieten können. Hier kann die CAPA eine zentrale Rolle spielen und zu einem internationalen Treffpunkt und Katalysator in der körperlichen Verhaltensforschung werden

Are Wrist-Worn Activity Trackers and Mobile Applications Valid for Assessing Physical Activity in High School Students? Wearfit Study

The purpose was to examine the validity of three wrist-worn commercial activity trackers (Samsung Galaxy Watch Active 2, Apple Watch Series 5, and Xiaomi Mi Band 5) and six mobile apps (Pedometer and Pacer for android and iPhone mobiles, Google Fit for android, and Apple Health for iPhone mobiles) for estimating high school students’ steps and physical activity (PA) under freeliving conditions. A sample of 56 (27 females; mean age = 14.7 years) and 51 (25 females; mean age = 14.0 years) high school students participated in Study 1 and 2, respectively. Study 1: Students performed a 200-meter course in four different conditions while wearing the wearables. Step counting through a video record was used as the golden standard. Study 2: Students wore the three wrist-worn commercial activity trackers during the waking time of one day, considering ActiGraph model wGT3X-BT accelerometers as a standard of reference. Afterward, the agreement between the PA scores measured by the commercial activity trackers and the video (study 1) or accelerometers (study 2) were calculated as follows: Equivalence test, Limits of Agreement (LOA); Mean Absolute Error (MAE); Mean Absolute Percentage Error (MAPE); and Intraclass Correlation Coefficient (ICC). Results showed that all the wearables presented excellent validity for assessing steps in structured free-living conditions (study 1; MAPE < 5%), although their validity was between poor-excellent based on ICC (95% confidence interval) values (ICC = 0.56- 1.00). Regarding Study 2, the Xiaomi wristband and the Samsung Watch presented acceptable-excellent (MAPE = 9.4-11.4%; ICC = 0.91-0.97) validity for assessing steps under unstructured freeliving conditions (study 2). However, the Apple Watch presented questionable-excellent validity (MAPE = 18.0%; ICC = 0.69- 0.95). Regarding moderate-to-vigorous PA (MVPA) and total PA, only the Apple Watch showed low-acceptable validity for MAPE value and questionable-excellent validity for the ICC values for MVPA assessment (MAPE = 22.6; ICC = 0.67-0.93). All wearables checked in this study have shown adequate validity results in order to assess steps in both structured and unstructured free-living conditions for both continuous and dichotomous variables. Moreover, for assessing MVPA, only the Apple Watch reported valid results for compliance or non-compliance with the daily PA recommendations. However, the results showed low validity for total PA and MVPA as continuous variables. In conclusion, depending on the user’s/researcher’s aim and context, one or another wearable activity tracker could be more adequate, mainly because of its valid measurements and its costs.FEDER/Regional Government of Andalusia-Ministry of Economy and Knowledge B-SEJ-029-UGR1