Novas perspectivas metodológicas na validação de acelerômetros para estimar a atividade física de adultos nas atividades diárias

Autores

  • Joao Alves de Moraes Filho Universidad de Valencia
  • Israel Villarrasa-Sapiña Universidad de Valencia https://orcid.org/0000-0002-2831-1033
  • Adrià Marco-Ahulló Universidad de Valencia
  • Xavier García-Massó
  • Luis-Millán González

DOI:

https://doi.org/10.47197/retos.v1i40.74360

Palavras-chave:

acelerômetro, validação, Actigraph, idosos, METs

Resumo

Atualmente o acelerômetro é a ferramenta mais prática e confiável para quantificar a atividade física. O problema é que os modelos de estimação obtidos até agora não levaram em consideração a inclusão dos minutos de transição entre atividades, a defasagem entre acelerações e METs, e as variáveis ​​do domínio do tempo, frequência e estrutura do tempo do sinal. O objetivo deste estudo transversal descritivo foi verificar esses fatores para a obtenção de um modelo de estimação. Para isso, foram recrutados 30 sujeitos com 55,5 (9,42) anos, 73,03 (11,84) kg e 1,70 (0,08) m. Eles realizaram uma série de atividades diárias equipadas com um acelerômetro Actigraph GT3X e um analisador de gases. Ao analisar esses fatores, um modelo linear múltiplo mais confiável foi obtido do que os modelos lineares obtidos anteriormente para o acelerômetro Actigraph GT3X. Esses resultados mostraram a necessidade de incluir nos modelos lineares múltiplos os minutos de transição entre as atividades e as variáveis ​​temporais e de frequência e aqueles que informam sobre a estrutura temporal do sinal. Em contraste, a defasagem entre as acelerações e os METs diminuiu a precisão dos modelos.

Referências

Ainslie, Philip, Thomas Reilly, and Klass Westerterp. 2003. “Estimating Human Energy Expenditure: A Review of Techniques with Particular Reference to Doubly Labelled Water.” Sports Medicine (Auckland, N.Z.) 33(9):683–98.

Ainsworth, Barbara E., William L. Haskell, Stephen D. Herrmann, Nathanael Meckes, David R. Jr Bassett, Catrine Tudor-Locke, Jennifer L. Greer, Jesse Vezina, Melicia C. Whitt-Glover, and Arthur S. Leon. 2011. “2011 Compendium of Physical Activities: A Second Update of Codes and MET Values.” Medicine & Science in Sports & Exercise 43(8):1575–1581. doi: 10.1249/MSS.0b013e31821ece12.

Bouchard, Claude, and Roy J. Shephard. 1994. Physical Activity, Fitness, and Health: International Proceedings and Consensus Statement. Human Kinetics Publishers.

Brooks, Anthony G., Simon M. Gunn, Robert T. Withers, Christopher J. Gore, and John L. Plummer. 2005. “Predicting Walking METs and Energy Expenditure from Speed or Accelerometry.” Medicine and Science in Sports and Exercise 37(7):1216–23.

Caspersen, C. J., K. E. Powell, and G. M. Christenson. 1985. “Physical Activity, Exercise, and Physical Fitness: Definitions and Distinctions for Health-Related Research.” Public Health Reports (Washington, D.C.: 1974) 100(2):126–31.

Chen, Kong Y., and David R. Bassett. 2005. “The Technology of Accelerometry-Based Activity Monitors: Current and Future.” Medicine and Science in Sports and Exercise 37(11 Suppl):S490-500. doi: 10.1249/01.mss.0000185571.49104.82.

Crouter, Scott E., Jr Churilla, and Jr Bassett. 2006. “Estimating Energy Expenditure Using Accelerometers.” European Journal of Applied Physiology 98(6):601–12. doi: 10.1007/s00421-006-0307-5.

Crouter, Scott E., Kurt G. Clowers, and David R. Bassett. 2006. “A Novel Method for Using Accelerometer Data to Predict Energy Expenditure.” Journal of Applied Physiology 100(4):1324–31. doi: 10.1152/japplphysiol.00818.2005.

Crouter, Scott E., Diane M. DellaValle, Magdalene Horton, Jere D. Haas, Edward A. Frongillo, and David R. Bassett. 2011. “Validity of the Actical for Estimating Free-Living Physical Activity.” European Journal of Applied Physiology 111(7):1381–89. doi: 10.1007/s00421-010-1758-2.

Crouter, Scott E., Erin Kuffel, Jere D. Haas, Edward A. Frongillo, and David R. Bassett. 2010. “A Refined 2-Regression Model for the ActiGraph Accelerometer.” Medicine and Science in Sports and Exercise 42(5):1029–37. doi: 10.1249/MSS.0b013e3181c37458.

Duffield, R., B. Dawson, H. C. Pinnington, and P. Wong. 2004. “Accuracy and Reliability of a Cosmed K4b2 Portable Gas Analysis System.” Journal of Science and Medicine in Sport 7(1):11–22. doi: 10.1016/S1440-2440(04)80039-2.

Dugas, Lara R., Lize van der Merwe, Hendrick Odendaal, Timothy D. Noakes, and Estelle V. Lambert. 2005. “A Novel Energy Expenditure Prediction Equation for Intermittent Physical Activity.” Medicine and Science in Sports and Exercise 37(12):2154–61.

Ellis, Katherine, Jacqueline Kerr, Suneeta Godbole, Gert Lanckriet, David Wing, and Simon Marshall. 2014. “A Random Forest Classifier for the Prediction of Energy Expenditure and Type of Physical Activity from Wrist and Hip Accelerometers.” Physiological Measurement 35(11):2191. doi: 10.1088/0967-3334/35/11/2191.

Freedson, P. S., E. Melanson, and J. Sirard. 1998. “Calibration of the Computer Science and Applications, Inc. Accelerometer.” Medicine and Science in Sports and Exercise 30(5):777–81.

Freedson, Patty S., Kate Lyden, Sarah Kozey-Keadle, and John Staudenmayer. 2011. “Evaluation of Artificial Neural Network Algorithms for Predicting METs and Activity Type from Accelerometer Data: Validation on an Independent Sample.” Journal of Applied Physiology 111(6):1804–12. doi: 10.1152/japplphysiol.00309.2011.

García-Massó, X., P. Serra-Añó, L. M. Gonzalez, Y. Ye-Lin, G. Prats-Boluda, and J. Garcia-Casado. 2015. “Identifying Physical Activity Type in Manual Wheelchair Users with Spinal Cord Injury by Means of Accelerometers.” Spinal Cord 53(10):772–77. doi: 10.1038/sc.2015.81.

Heil, Daniel P. 2006. “Predicting Activity Energy Expenditure Using the Actical® Activity Monitor.” Research Quarterly for Exercise and Sport 77(1):64–80. doi: 10.1080/02701367.2006.10599333.

Hurd, Wendy J., Melissa M. Morrow, and Kenton R. Kaufman. 2013. “Tri-Axial Accelerometer Analysis Techniques for Evaluating Functional Use of the Extremities.” Journal of Electromyography and Kinesiology: Official Journal of the International Society of Electrophysiological Kinesiology 23(4):924–29. doi: 10.1016/j.jelekin.2013.03.010.

Klippel, N. J., and D. P. Heil. 2003. “Validation of Energy Expenditure Prediction Algorithms in Adults Using the Actical Electronic Activity Monitor.” Medicine & Science in Sports & Exercise 35(5):S284.

Kohl III, Harold W., Janet E. Fulton, and Carl J. Caspersen. 2000. “Assessment of Physical Activity among Children and Adolescents: A Review and Synthesis.” Preventive Medicine 31(2):S54–76. doi: 10.1006/pmed.1999.0542.

LaPorte, R. E., H. J. Montoye, and C. J. Caspersen. 1985. “Assessment of Physical Activity in Epidemiologic Research: Problems and Prospects.” Public Health Reports (Washington, D.C.: 1974) 100(2):131–46.

Leenders, N. Y. J. M., T. E. Nelson, and W. M. Sherman. 2003. “Ability of Different Physical Activity Monitors to Detect Movement during Treadmill Walking.” International Journal of Sports Medicine 24(1):43–50. doi: 10.1055/s-2003-37196.

Li, Ming, Viktor Rozgica, Gautam Thatte, Sangwon Lee, Adar Emken, Murali Annavaram, Urbashi Mitra, Donna Spruijt-Metz, and Shrikanth Narayanan. 2010. “Multimodal Physical Activity Recognition by Fusing Temporal and Cepstral Information.” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering: A Publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 18(4):369–80. doi: 10.1109/TNSRE.2010.2053217.

Liu, S., R. X. Gao, D. John, J. Staudenmayer, and P. S. Freedson. 2011. “SVM-Based Multi-Sensor Fusion for Free-Living Physical Activity Assessment.” Pp. 3188–91 in 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.

Liu, S., R. X. Gao, D. John, J. W. Staudenmayer, and P. S. Freedson. 2012. “Multisensor Data Fusion for Physical Activity Assessment.” IEEE Transactions on Biomedical Engineering 59(3):687–96. doi: 10.1109/TBME.2011.2178070.

Lugade, Vipul, Emma Fortune, Melissa Morrow, and Kenton Kaufman. 2014. “Validity of Using Tri-Axial Accelerometers to Measure Human Movement—Part I: Posture and Movement Detection.” Medical Engineering & Physics 36(2):169–76. doi: 10.1016/j.medengphy.2013.06.005.

McArdle, WD., Katch, FI., and Katch, VL. 2004. Fundamentos de fisiologia del ejercicio. 2a ed. Madrid: McGraw Hill Interamericana.

Montoye, Henry J. 1996. Measuring Physical Activity and Energy Expenditure. Champaign, IL: Human Kinetics.

Ndahimana, Didace, and Eun-Kyung Kim. 2017. “Measurement Methods for Physical Activity and Energy Expenditure: A Review.” Clinical Nutrition Research 6(2):68–80. doi: 10.7762/cnr.2017.6.2.68.

Pate, R. R., M. Pratt, S. N. Blair, W. L. Haskell, C. A. Macera, C. Bouchard, D. Buchner, W. Ettinger, G. W. Heath, and A. C. King. 1995. “Physical Activity and Public Health. A Recommendation from the Centers for Disease Control and Prevention and the American College of Sports Medicine.” JAMA 273(5):402–7.

Pate, Russell R., Barbara J. Long, and Greg Heath. 1994. “Descriptive Epidemiology of Physical Activity in Adolescents.” Pediatric Exercise Science 6(4):434–47. doi: 10.1123/pes.6.4.434.

Preece, Stephen J., John Yannis Goulermas, Laurence P. J. Kenney, and David Howard. 2009. “A Comparison of Feature Extraction Methods for the Classification of Dynamic Activities from Accelerometer Data.” IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering 56(3):871–79. doi: 10.1109/TBME.2008.2006190.

Rothney, Megan P., Emily V. Schaefer, Megan M. Neumann, Leena Choi, and Kong Y. Chen. 2008. “Validity of Physical Activity Intensity Predictions by ActiGraph, Actical, and RT3 Accelerometers.” Obesity 16(8):1946–52. doi: 10.1038/oby.2008.279.

Sazonova, Nadezhda, Raymond C. Browning, and Edward Sazonov. 2011. “Accurate Prediction of Energy Expenditure Using a Shoe-Based Activity Monitor.” Medicine and Science in Sports and Exercise 43(7):1312–21. doi: 10.1249/MSS.0b013e318206f69d.

Staudenmayer, John, David Pober, Scott Crouter, David Bassett, and Patty Freedson. 2009. “An Artificial Neural Network to Estimate Physical Activity Energy Expenditure and Identify Physical Activity Type from an Accelerometer.” Journal of Applied Physiology 107(4):1300–1307.

Westerterp, Klaas R. 2009. “Assessment of Physical Activity: A Critical Appraisal.” European Journal of Applied Physiology 105(6):823–28. doi: 10.1007/s00421-009-1000-2.

Winter, David A., Arthur O. Quanbury, and Gary D. Reimer. 1976. “Analysis of Instantaneous Energy of Normal Gait.” Journal of Biomechanics 9(4):253–57. doi: 10.1016/0021-9290(76)90011-7.

Yngve, Agneta, Andreas Nilsson, Michael Sjöström, and Ulf Ekelund. 2003. “Effect of Monitor Placement and of Activity Setting on the MTI Accelerometer Output.” Medicine and Science in Sports and Exercise 35(2):320–26.

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Publicado

2021-04-01

Como Citar

de Moraes Filho, J. A., Villarrasa-Sapiña, I., Marco-Ahulló, A., García-Massó, X., & González, L.-M. (2021). Novas perspectivas metodológicas na validação de acelerômetros para estimar a atividade física de adultos nas atividades diárias. Retos, 40, 216–223. https://doi.org/10.47197/retos.v1i40.74360

Edição

Vol. 40 (2021)

Secção

Artigos de caráter científico: trabalhos de pesquisas básicas e/ou aplicadas.

Licença

Direitos de Autor (c) 2020 Joao Alves de Moraes Filho, Israel Villarrasa-Sapiña, Adrià Marco-Ahulló, Xavier García-Massó, Luis-Millán González

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