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機械の検証 - 座りがちな行動と身体活動の学習された分類子 (iWatch)

2019年8月15日 更新者:Marta Jankowska、University of California, San Diego
米国の人口の大多数は一日のほとんどを座って過ごしており、人がどれだけの身体活動を行っているかに関係なく、これが健康不良の一因となる可能性があるという新たな科学的証拠が得られています。 しかし、私たちは座っている時間をあまり正確に測定していませんし、人々にどのくらい座っているかを尋ねても、その答えは信頼できません。 私たちの研究では、小型センサーを使用して人々が座っているときや身体活動をしているときを客観的に測定し、高度な計算技術を使用してこれらの動作パターンを要約します。

調査の概要

状態

完了

介入・治療

研究の種類

介入

入学 (実際)

225

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • California
      • La Jolla、California、アメリカ、92093
        • UCSD

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

6年~85年 (子、大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準:

6 ~ 17 歳の参加者の参加基準:

  • 研究プロトコルを完了するために親の書面による同意を提供する。
  • 研究プロトコルを完了するために口頭で同意する。
  • UCSD オフィスへの 2 回の訪問を完了する意欲。
  • 複数のセンサー デバイスを 7 日間、1 日あたり 12 時間装着する意欲。
  • 手首加速度計を 7 日間 1 日 24 時間装着する意欲。
  • 身長と体重を測定する意欲。
  • 補助なしで歩くことができる
  • 英語で書かれた教材を読んで理解できる。

18 ~ 64 歳の参加者の参加基準:

  • 完全な研究プロトコールに対して書面による同意を提供する。
  • UCSD オフィスへの 2 回の訪問を完了する意欲。
  • 複数のセンサー デバイスを 7 日間、1 日あたり 12 時間装着する意欲。
  • 手首加速度計を 7 日間 1 日 24 時間装着する意欲。
  • 人口統計上の特徴を評価する調査に回答します。
  • 身長と体重を測定する意欲。
  • 身体的にも認知的にも補助なしで歩くことができ、
  • 英語で書かれた教材を読んで理解できる。

65 ~ 85 歳の参加者の参加基準:

  • 完全な研究プロトコールに対して書面による同意を提供する。
  • インフォームド・コンセントの理解に関する口頭での質問に正しく答える。
  • UCSD オフィスへの 2 回の訪問を完了する意欲。
  • 複数のセンサー デバイスを 7 日間、1 日あたり 12 時間装着する意欲。
  • 手首加速度計を 7 日間 1 日 24 時間装着する意欲。
  • 人口統計を評価するアンケートに回答します。
  • 身長と体重を測定する意欲。
  • 身体的および認知的に他の人の助けなしで歩くことができる(歩行補助具の使用は許可されています)
  • 英語で書かれた教材を読んで理解できる。

除外基準:

  • 歩行できない。
  • 参加者の首に装着したSenseCamによる静止画像の撮影が禁止されているモニタリング日に職場や学校に出席する。
  • 妊娠中期または後期の妊娠。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:基礎科学
  • 割り当て:なし
  • 介入モデル:単一グループの割り当て
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
他の:多目的
参加者の皆さん。
身体に装着したセンサーを使用して通常の(日常の)行動を測定します。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
研究センサー(加速度計、Sensecam、GPS)を使用した身体活動行動分類
時間枠:ベースライン

3 つの自由生活集団サブグループの SenseCam 画像の注釈付きデータ セットを使用して、感度、特異度、および以下から導出された行動分類器間の一致率を比較します。(a) 単軸加速度計と多軸加速度計。 (b) 集計された移動カウントと生の加速度データの比較。 (c) 腰に取り付けられた加速度計と手首に取り付けられた加速度計の比較。

(a) GPS データの追加により、加速度計のみの行動分類 (つまり、目的 1 から得られる最良の分類子) と比べて識別精度がどの程度向上するかを決定します。 (b) GIS データを追加することによって、加速度計と GPS 動作分類のみよりも識別精度がどの程度向上するか (つまり、目的 2a から得られる最良の分類子)。

ベースライン

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始

2013年3月1日

一次修了 (実際)

2016年4月1日

研究の完了 (実際)

2016年4月1日

試験登録日

最初に提出

2013年1月17日

QC基準を満たした最初の提出物

2013年1月22日

最初の投稿 (見積もり)

2013年1月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2019年8月20日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2019年8月15日

最終確認日

2019年8月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 1R01CA164993-01A1 (米国 NIH グラント/契約)

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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