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Comparative validity of energy expenditure prediction algorithms using wearable devices for people with spinal cord injury.
Spinal Cord ( IF 2.1 ) Pub Date : 2020-02-04 , DOI: 10.1038/s41393-020-0427-5 Yousif J Shwetar 1, 2 , Akhila L Veerubhotla 1, 3 , Zijian Huang 1, 3 , Dan Ding 1, 2, 3
Spinal Cord ( IF 2.1 ) Pub Date : 2020-02-04 , DOI: 10.1038/s41393-020-0427-5 Yousif J Shwetar 1, 2 , Akhila L Veerubhotla 1, 3 , Zijian Huang 1, 3 , Dan Ding 1, 2, 3
Affiliation
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STUDY DESIGN
Cross-sectional validation study.
OBJECTIVES
To conduct a literature search for existing energy expenditure (EE) predictive algorithms using ActiGraph activity monitors for manual wheelchairs users (MWUs) with spinal cord injury (SCI), and evaluate their validity using an out-of-sample dataset.
SETTING
Research institution in Pittsburgh, USA.
METHODS
A literature search resulted in five articles containing five sets of predictive equations using an ActiGraph activity monitor for MWUs with SCI. Out-of-sample data were collected from 29 MWUs with chronic SCI who were asked to follow an activity protocol while wearing an ActiGraph GT9X Link on the dominant wrist. They also wore a portable metabolic cart which provided the criterion measure for EE. The out-of-sample dataset was used to evaluate the validity of the five sets of EE predictive equations.
RESULTS
None of the five sets of predictive equations demonstrated equivalence within 20% of the criterion measure based on an equivalence test. The mean absolute error for the five sets of predictive equations ranged from 0.87 to 6.41 kilocalories per minute (kcal min-1) when compared with the criterion measure, and the intraclass correlation estimates ranged from 0.06 to 0.59. The range between the Bland-Altman upper and lower limits of agreement was from 4.70 kcal min-1 to 25.09 kcal min-1.
CONCLUSIONS
The existing EE predictive equations based on ActiGraph monitors for MWUs with SCI showed varied performance when compared with the criterion measure. Their accuracies may not be sufficient to support future clinical and research use. More work is needed to develop more accurate EE predictive equations for this population.
中文翻译：
使用可穿戴设备对脊髓损伤患者进行能量消耗预测算法的比较有效性。
研究设计 横断面验证研究。目标 使用 ActiGraph 活动监测器对患有脊髓损伤 (SCI) 的手动轮椅使用者 (MWU) 的现有能量消耗 (EE) 预测算法进行文献检索，并使用样本外数据集评估其有效性。设置于美国匹兹堡的研究机构。方法 通过文献检索找到了五篇文章，其中包含五组预测方程，使用 ActiGraph 活动监测器对 SCI 的 MWU 进行监测。样本外数据收集自 29 名患有慢性 SCI 的 MWU，他们被要求在惯用手腕上佩戴 ActiGraph GT9X Link 时遵循活动方案。他们还佩戴了便携式代谢车，为 EE 提供标准测量。样本外数据集用于评估五组 EE 预测方程的有效性。结果 根据等效性检验，五组预测方程均未证明其等效性在标准测量的 20% 范围内。与标准测量相比，五组预测方程的平均绝对误差范围为 0.87 至 6.41 千卡每分钟 (kcal min-1)，组内相关性估计范围为 0.06 至 0.59。 Bland-Altman 协议上限和下限之间的范围为 4.70 kcal min-1 至 25.09 kcal min-1。结论 与标准测量相比，基于 ActiGraph 监测 SCI MWU 的现有 EE 预测方程表现出不同的性能。它们的准确性可能不足以支持未来的临床和研究使用。需要做更多的工作来为这一人群开发更准确的 EE 预测方程。
更新日期：2020-02-04
中文翻译：
使用可穿戴设备对脊髓损伤患者进行能量消耗预测算法的比较有效性。
研究设计 横断面验证研究。目标 使用 ActiGraph 活动监测器对患有脊髓损伤 (SCI) 的手动轮椅使用者 (MWU) 的现有能量消耗 (EE) 预测算法进行文献检索，并使用样本外数据集评估其有效性。设置于美国匹兹堡的研究机构。方法 通过文献检索找到了五篇文章，其中包含五组预测方程，使用 ActiGraph 活动监测器对 SCI 的 MWU 进行监测。样本外数据收集自 29 名患有慢性 SCI 的 MWU，他们被要求在惯用手腕上佩戴 ActiGraph GT9X Link 时遵循活动方案。他们还佩戴了便携式代谢车，为 EE 提供标准测量。样本外数据集用于评估五组 EE 预测方程的有效性。结果 根据等效性检验，五组预测方程均未证明其等效性在标准测量的 20% 范围内。与标准测量相比，五组预测方程的平均绝对误差范围为 0.87 至 6.41 千卡每分钟 (kcal min-1)，组内相关性估计范围为 0.06 至 0.59。 Bland-Altman 协议上限和下限之间的范围为 4.70 kcal min-1 至 25.09 kcal min-1。结论 与标准测量相比，基于 ActiGraph 监测 SCI MWU 的现有 EE 预测方程表现出不同的性能。它们的准确性可能不足以支持未来的临床和研究使用。需要做更多的工作来为这一人群开发更准确的 EE 预测方程。
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