身体活動の測定:新しいアプローチ
ある研究が、正確な身体活動データのために従来の調査とスマートフォンの追跡を比較してるよ。
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身体活動(PA)は健康にとってめっちゃ大事だよ。糖尿病、癌、肥満、高血圧、関節の問題とかのリスクを減らすのに役立つ。でも、みんながどれくらい身体を動かしてるかを測るのは難しいんだ。多くの人が実際よりも多くの活動を報告したり、やったことを誤って記憶したり、活動の強度をうまく伝えられなかったりするんだよね。
人々が身体活動をどれだけ積み上げてるかを正しく理解するためには、正確な測定が必要なんだ。これはトレンドを見つけたり、みんなが身体活動の推奨にどれくらい従ってるかをモニタリングするのに欠かせない。
身体活動の測定方法
以前は、身体活動の測定はほとんどが人に自分の活動を思い出してもらう方法に頼ってた。この調査はシンプルでリソースもあまり必要ないけど、記憶の間違いで活動レベルが膨らんじゃうことが多いんだ。例えば、腰痛のある患者や健康な個人が中程度や激しい活動を過大評価する傾向があるって研究でわかってる。
もっと正確に身体活動を測る方法には、加速度計やGPS、心拍モニター、動きセンサーみたいなデバイスを使うことがある。でも、これらの方法は高価だったり、時間がかかったり、いろんな人たちに使うのが難しいこともあるんだ。
テクノロジーの新しいチャンス
最近のテクノロジーの進展で、身体活動を測る新しい方法が出てきた。スマートフォンみたいなツールを使うことで、研究者がリアルタイムでデータを集めるのが簡単になるんだ。これにより、参加者の体験や行動について、その場で情報を集められる。
最近では、多くの研究者がスマートフォンを使って身体活動のデータを集め始めてる。これにより、従来の調査でのバイアスを減らせるんだ。スマートフォンをベースにした方法は、リアルタイムの情報を集められるから、データ収集がより正確になるよ。
研究の目的
この研究の目的は、従来の調査とリアルタイムで活動を追跡するスマートフォンアプリを使った場合の身体活動の期間に大きな差があるかどうかを調べることだった。また、報告された活動レベルに影響を与える可能性のある社会的・人口統計的な要因も見てみようとした。
データは「スマートプラットフォーム」というプログラムに参加した若者から集めた。この取り組みは健康研究のためのデジタルツールを使い、若者たちに市民科学者として参加を呼びかけるもの。研究はカナダの大学から倫理的承認を得ている。
研究の進め方
研究チームはカスタマイズされたスマートフォンアプリを使って、8日間にわたって参加者と関わった。若者たちにはアプリをダウンロードするように勧め、そこで自己の身体活動やその他の関連要因についてデータを提供してもらった。
合計で、13歳から21歳までの808人の若者がこの研究に参加した。彼らは地元の学校を通じてアプローチされ、研究の説明やアプリのダウンロード支援セッションが開かれた。参加者はアプリを通じて同意を示し、若い子たちの場合は親や保護者からの同意も取った。
初日に、参加者には前週の身体活動を記憶を頼りに答えてもらった。これにより、研究者は若者たちの活動量を推定できた。また、アプリは参加者に対して、平日や週末の8日間にわたって自身の活動を報告するように毎日リマインダーを送った。
家族や友達のサポート
この研究はまた、家族や友人が身体活動にどのように影響を与えるかを評価しようとした。参加者は、家族の活動支援や、活動的な友達の数について質問に答えた。
家族のサポートは、親や保護者が身体活動を奨励するサポート度を尋ねることで測定した。友人のサポートは、親しい友達が身体的に活動的であるかどうかを尋ねることで評価した。
研究の結果
最初の808人の参加者のうち、436人が分析用の完全なデータを提供した。研究の結果、ほとんどの参加者は女性で、様々な民族的背景があった。多くの人が少なくとも1人の親が大学の学位を持っており、かなりの人が何らかの形で筋力トレーニングをしていることを示した。
データは、若者たちが活動的な友人を持っていることが彼ら自身の身体活動をサポートすることを示していた。研究では、伝統的な調査とアプリからのリアルタイムの報告で報告された身体活動のレベルに顕著な違いがあることがわかった。平均すると、参加者はアプリを使っている時の方が過去1週間を振り返った時よりも多くの活動をしていると報告していた。
身体活動測定におけるテクノロジーの役割
スマートフォンの使用は、身体活動データの収集方法の変化を示している。参加者がリアルタイムで情報を提供できることで、記憶からのエラーが減り、より正確なデータ収集が可能になる。
また、結果はさまざまな要因と報告された身体活動との関連における違いを浮き彫りにしている。例えば、スマートフォンアプリからの報告では、特定の教育背景を持つ家族の若者たちがより多くの活動を報告する傾向があった。同様に、何らかの形で定期的に筋力トレーニングをしている人も身体活動レベルが高く報告していた。
逆に、調査は身体的に活動的な友人を持つことが、より多くの身体活動を促す重要な要因であることを示していた。
正確なデータの重要性
身体活動がどう報告されるか(調査を通じて振り返りで行うのか、アプリを通じてリアルタイムで行うのか)を理解することは、若者たちのよりアクティブなライフスタイルを促進する介入を設計する上で重要な役割を果たすかもしれない。
この研究は、身体活動のトレンドを理解するために正確なデータが必要であることを強調している。特に、運動不足は多くの健康問題に関連しているからね。テクノロジーを活用することで、研究者はより信頼性の高いデータを集めることができ、異なる年齢層の身体活動を促進する戦略を検討するのに役立つ。
結論
健康研究におけるデジタルツールの進展は、身体活動を正確に測定する新たな可能性を開いている。この研究は、リアルタイムのデータ収集の価値を強調し、身体活動レベルに対する社会的要因の影響を明らかにしている。身体の非活動状態とその健康への影響に対処するために、スマートフォンのようなテクノロジーをデータ収集に活用することが、よりアクティブな社会を育む方法を理解する上で重要になるよ。
タイトル: Traditional surveys versus ecological momentary assessments: digital citizen science approaches to improve ethical physical activity surveillance among youth
概要: BackgroundThe role of physical activity (PA) in minimizing non-communicable diseases is well established. Measurement bias can be reduced via ecological momentary assessments (EMAs) deployed via citizen-owned smartphones. This study aims to engage citizen scientists to understand how PA reported digitally by retrospective and prospective measures varies within the same cohort. MethodsThis study used the digital citizen science approach to collaborate with citizen scientists, aged 13-21 years over eight consecutive days via a custom-built app. Citizen scientists were recruited through schools in Regina, Saskatchewan, Canada in 2018 (August 31 - December 31). Retrospective PA was assessed through a survey, which was adapted from three validated PA surveys to suit smartphone-based data collection, and prospective PA was assessed through time-triggered EMAs deployed consecutively every day, from day 1 to day 8, including weekdays and weekends. Data analyses included t-test to understand the difference in PA reported retrospectively and prospectively, and linear regressions to assess contextual and demographic factors associated with PA reported retrospectively and prospectively. ResultFindings showed a significant difference between PA reported retrospectively and prospectively (p = 0.001). Ethnicity (visible minorities: {beta} = - 0.911, 95% C.I.= -1.677, -0.146), parental education (university: {beta} = 0.978, 95% C.I.= 0.308, 1.649), and strength training (at least one day: {beta} = 0.932, 95% C.I.= 0.108, 1.755) were associated with PA reported prospectively. In contrast, the number of active friends (at least one friend: {beta} = 0.741, 95% C.I.= 0.026, 1.458) was associated with retrospective PA. ConclusionPhysical inactivity is the fourth leading cause of mortality globally, which requires accurate monitoring to inform population health interventions. In this digital age, where ubiquitous devices provide real-time engagement capabilities, digital citizen science can transform how we measure behaviours using citizen-owned ubiquitous digital tools to support prevention and treatment of non-communicable diseases. Author summaryTraditionally, the surveillance of physical activity has been predominantly conducted with retrospective surveys that require participants to recall behaviours, a methodology which has significant challenges due to measurement bias. With advances in digital technology, ubiquitous devices offer a solution through ecological momentary assessments (EMAs). Using the Smart Framework, which combines citizen science with community-based participatory research, this study ethically obtained retrospective and prospective EMA physical activity data from the same cohort of youth citizen scientists, who used their own smartphones to engage with our team over an eight-day period. The findings show a significant difference between physical activity reported through retrospective and prospective EMAs. Moreover, there was also a variation between contextual and demographic factors that were associated with retrospective and prospective physical activity - evidence that points towards the need to adapt physical activity surveillance in the digital age by ethically engaging with citizens via their own ubiquitous digital devices.
著者: Tarun Reddy Katapally, S. Ibrahim, N. Hammami
最終更新: 2023-06-10 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.06.23291067
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.06.23291067.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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