- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT01775826
Validierung maschinell erlernter Klassifikatoren für sitzendes Verhalten und körperliche Aktivität (iWatch)
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
California
-
La Jolla, California, Vereinigte Staaten, 92093
- UCSD
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Einschlusskriterien für Teilnehmer im Alter von 6 bis 17 Jahren:
- eine schriftliche Einwilligung der Eltern zum Ausfüllen der Studienprotokolle vorlegen;
- mündliche Zustimmung zur Vervollständigung von Studienprotokollen erteilen;
- Bereitschaft, zwei Besuche in den UCSD-Büros durchzuführen;
- Bereitschaft, an 7 Tagen jeweils 12 Stunden lang mehrere Sensorgeräte zu tragen;
- Bereitschaft, an 7 Tagen 24 Stunden am Tag Beschleunigungsmesser am Handgelenk zu tragen;
- Bereitschaft, Größe und Gewicht messen zu lassen;
- in der Lage sein, ohne Hilfe zu gehen
- in der Lage, Lernmaterialien auf Englisch zu lesen und zu verstehen.
Einschlusskriterien für Teilnehmer im Alter von 18 bis 64 Jahren:
- eine schriftliche Zustimmung zur Vervollständigung der Studienprotokolle erteilen;
- Bereitschaft, zwei Besuche in den UCSD-Büros durchzuführen;
- Bereitschaft, an 7 Tagen jeweils 12 Stunden lang mehrere Sensorgeräte zu tragen;
- Bereitschaft, an 7 Tagen 24 Stunden am Tag Beschleunigungsmesser am Handgelenk zu tragen;
- eine Umfrage zur Bewertung ihrer demografischen Merkmale durchführen;
- Bereitschaft, Größe und Gewicht messen zu lassen;
- körperlich und geistig in der Lage sein, ohne Hilfe zu gehen,
- in der Lage, Lernmaterialien auf Englisch zu lesen und zu verstehen.
Einschlusskriterien für Teilnehmer im Alter von 65 bis 85 Jahren:
- eine schriftliche Zustimmung zur Vervollständigung der Studienprotokolle erteilen;
- mündliche Fragen zum Verständnis der Einwilligung nach Aufklärung richtig beantworten;
- Bereitschaft, zwei Besuche in den UCSD-Büros durchzuführen;
- Bereitschaft, an 7 Tagen jeweils 12 Stunden lang mehrere Sensorgeräte zu tragen;
- Bereitschaft, an 7 Tagen 24 Stunden am Tag Beschleunigungsmesser am Handgelenk zu tragen;
- eine Umfrage zur Beurteilung ihrer Bevölkerungsgruppe durchführen;
- Bereitschaft, Größe und Gewicht messen zu lassen;
- körperlich und geistig in der Lage sein, ohne die Hilfe einer anderen Person zu gehen (Gehhilfen sind erlaubt)
- in der Lage, Lernmaterialien auf Englisch zu lesen und zu verstehen.
Ausschlusskriterien:
- unfähig zu gehen;
- an Überwachungstagen einen Arbeitsplatz oder eine Schule besucht, an denen die Aufnahme statischer Bilder mit einer um den Hals des Teilnehmers getragenen SenseCam verboten ist;
- Schwangerschaft im zweiten oder dritten Trimester.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Sonstiges: Alle Zwecke
Alle Teilnehmer.
|
Gemessenes normales (alltägliches) Verhalten mit am Körper getragenen Sensoren.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Klassifizierung des Verhaltens bei körperlicher Aktivität mithilfe von Studiensensoren (Beschleunigungsmesser, Sensecam und GPS)
Zeitfenster: Grundlinie
|
Anhand eines kommentierten Datensatzes von SenseCam-Bildern in drei frei lebenden Bevölkerungsuntergruppen werden wir Sensitivität, Spezifität und prozentuale Übereinstimmung zwischen Verhaltensklassifikatoren vergleichen, die abgeleitet wurden von: (a) einachsigen vs. mehrachsigen Beschleunigungsmessern; (b) aggregierte Bewegungszählungen im Vergleich zu rohen Beschleunigungsdaten; (c) an der Hüfte oder am Handgelenk montierte Beschleunigungsmesser. Bestimmen Sie (a) das Ausmaß, in dem das Hinzufügen von GPS-Daten die Unterscheidungsgenauigkeit gegenüber der reinen Beschleunigungsmesser-Verhaltensklassifizierung verbessert (d. h. der beste Klassifikator, der sich aus Ziel 1 ergibt); und (b) das Ausmaß, in dem das Hinzufügen von GIS-Daten die Unterscheidungsgenauigkeit gegenüber der Beschleunigungsmesser- und GPS-Verhaltensklassifizierung allein verbessert (d. h. der beste Klassifikator, der sich aus Ziel 2a ergibt). |
Grundlinie
|
Mitarbeiter und Ermittler
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Moghimi, Mohammad**; Kerr, Jacqueline; Johnson, Eileen; Godbole, Suneeta; Belongie, Serge Discriminative Regions: A Substrate for Analyzing Life-Logging Image Sequences MultiMedia Modeling 2015 357-368.
- Kerr J, Patterson RE, Ellis K, Godbole S, Johnson E, Lanckriet G, Staudenmayer J. Objective Assessment of Physical Activity: Classifiers for Public Health. Med Sci Sports Exerc. 2016 May;48(5):951-7. doi: 10.1249/MSS.0000000000000841.
- Ellis K, Kerr J, Godbole S, Staudenmayer J, Lanckriet G. Hip and Wrist Accelerometer Algorithms for Free-Living Behavior Classification. Med Sci Sports Exerc. 2016 May;48(5):933-40. doi: 10.1249/MSS.0000000000000840.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 1R01CA164993-01A1 (US NIH Stipendium/Vertrag)
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