子供の画面メディア使用の自動測定の開発と検証: FLASH

スクリーン メディアの使用とテレビの視聴は、疫学および無作為制御介入研究を通じて子供の肥満と関連付けられており、過剰なテレビの視聴は公衆衛生上の懸念となっています。 また、子供のテレビ視聴率が高いほど、フィットネスの低下やメタボリック シンドロームのリスクが高くなることがわかっています。 テレビ視聴は座りがちな行動のマーカーとしてよく使用されてきましたが、メタ分析では、子供の運動と運動の間のわずかな負の効果サイズ (-0.13) のみを発見したことにより、不活動 (または身体活動の欠如 (PA)) と区別されています。テレビ鑑賞とPA。 メタ分析の主な制限は、ほとんどの研究が画面閲覧行動の親または自己報告に依存していたため、エラーが発生したり、真の効果サイズを過小評価または過大評価したりする可能性があることでした. スクリーン メディアの使用とテレビの視聴は、子供の間で一般的な座りがちな行動であり、子供の全体的な座りっぱなしの行動においてスクリーンの使用が果たす役割を特徴付けるには、スクリーンの使用を正確に評価することが重要です。 スクリーン メディアの使用とテレビ視聴の正確な評価は、スクリーンの使用が子供の身体活動、肥満の発症、およびその他の健康上の結果に関与する因果経路を描くためにも必要です。

現在利用可能な TV 視聴の方法には、重大な問題と制限が確認されており、画面使用の「質の高い暴露評価」の可能性が低下しています。 典型的な 1 日のテレビ視聴時間を推定するために最も一般的に使用される尺度である、子供の自己報告または親の報告は、ホーム ビデオ観察との相関が低い (0.27) です。 子供のテレビ視聴を測定する現在のゴールド スタンダードな方法である、直接またはビデオ記録による観察は、ほとんどのフィールド調査にとって費用がかかりすぎて煩わしいものです。 さらに、参加者のプライバシーに関する懸念が生じる可能性があり、後でビデオ録画をコーディングするための追加費用が必要になります。 テレビの日記は、家庭用ビデオ録画との相関が高かった (r=0.84) 親の推定値よりも大きいですが、数日間にわたって 15 分ごとに子供の活動を記録する必要があり、体系的なエラーが発生する可能性があるため、非常に負担が大きくなります。 最後に、子供のテレビ視聴行動は急速に変化しており、多くの子供がスマートフォンやモバイル タブレット (例: iPadまたはKindle）。 要約すると、子供がどれだけのテレビを見ているかを測定および監視する現在の能力は、押し付けがましい (観察)、負担が大きい (テレビの日記)、または粗野でエラーや偏見に満ちている (一般的な推定)。 これにより、健康転帰との因果関係を特定する研究者の能力が制限されます。 加速度計などの PA の自動的かつ客観的な測定は、子供の PA を定量化するための有効性と信頼性を示していますが、従来のテレビ画面やタブレットでの子供の画面の使用を評価するための、自動で正確で目立たないシステムは開発されていません。

画像処理、コンピューター ビジョン、および信号処理アルゴリズムは、過去 10 年間で大きな進歩を遂げ、顔検出、顔認識、注視追跡、人間活動の認識、3D センシングなどの多くのタスクに対応する高性能で信頼性の高いアルゴリズムを実現しました。 ライス大学の電気技師と協力して、ベイラー医科大学の研究者は、これらの最近の進歩を活用して、この種の最初の「家庭でのスクリーン使用の家族レベル評価」(FLASH) を構築しています。家庭内の子供と大人によるテレビやその他の画面の使用状況を正確かつプライバシーを保護し、信頼できる方法で監視するためのシステムです。 この研究では、研究者は (a) FLASH の開発に必要な視覚および信号処理アルゴリズムとイメージング ハードウェアを統合する (ライス研究者)。 (b) アルファおよびベータ実験室研究 (Rice および BCM 研究者) を通じて、TV およびモバイル デバイス用の FLASH ハードウェアおよびソフトウェア パイプラインを改良する。 (c) プロトコルへの忠実性を確保するために管理された観察実験室で指示に従うのに十分な年齢の 6 ～ 11 歳の子供の間で、ゴールド スタンダード (観察) に対して FLASH TV およびモバイル デバイスを検証する (BCM 調査員)、および (d ）家庭での利用と採用に向けた課題の事前調査（家庭実現可能性調査）を実施（BCM調査員）。

このプロジェクトの最終的な目標は、テレビ、スマートフォン、タブレットなどのさまざまな画面にわたって、インデックス チャイルドによる画面使用を測定する高精度のシステムを開発することです。 スマートフォンとタブレットはソフトウェアとハ​​ードウェアが似ているため、研究者は FLASH-TV と FLASH-Mobile の 2 つのシステムを開発するだけで済みます。 どちらのシステムも、1) 検出の使用、2) インデックスのユーザー識別、3) 使用ログの使用という 3 つのステップのアプローチを採用して、インデックスの子の画面使用を評価します。 目標は、デバイスの同時使用とともに、デバイス全体での子供のスクリーン使用を追跡できるように、スクリーン プラットフォーム全体での子供の使用を 1 つのデータベースに統合することです。

FLASH は、一連の 4 つの研究で、ライス大学の電気技師およびベイラー医科大学の行動研究者と共同で開発されます。

研究 1: CNRC Metabolic Research Unit (MRU) Observational Lab における個々の FLASH コンポーネントおよび統合 FLASH システムのファミリー ダイアドまたはトライアド (試行ごとに n = 3-5 ファミリー) の小さなサンプルを使用した反復アルファ テスト。 調査官は、FLASH テクノロジーの最新の進歩を評価するために、これらのアルファ テストを約 3 か月ごとに実施する予定です。 テストごとに 3 ～ 5 のトライアドを含む約 3 ～ 4 の個別のアルファ テストで、42 ～ 60 人の参加者 (12 ～ 20 のトライアド) のサンプルが予想されます。 私たちが実施したパイロット研究の経験から、小さなサンプルを使用した新しいコンポーネントの反復テストとそれに続く改良と再テストにより、両方のチームからの入力による理想的なタイトループフィードバックが可能になり、被験者のデータ収集を活用して進歩を可能にすることが確認されました技術開発の。

研究 2: テストごとに 10 のファミリー ダイアドまたはトライアドを使用する統合プロトタイプ FLASH システムの 1 ～ 6 ベータ テスト (結果に応じて) が CNRC MRU 観測ラボでも実施され、最大 240 人の参加者 (80 トライアドまたはダイアド) が参加します。 . パイロット スタディの経験から、ベータ テストあたり 10 のトライアドまたはダイアドのデータにより、FLASH プロトタイプの機能を適切に評価できることが示唆されます。

研究 3: 32 の親子トライアドを使用した CNRC MRU 観測ラボでの最終的な FLASH-TV および FLASH-Mobile デバイスのラボベースの検証。 この数値は、アルファ版およびベータ版テストでの経験に基づいた当初の見積もりから修正されています。 調査員は、検証研究を完了するために、32 人の親兄弟トライアド (参加者 96 人) を募集します。 必要に応じて、残りのサンプルのデータ収集を開始して最終的な検証プロトコルを改良する前に、親と兄弟のトライアド (9 人の参加者) のうち 3 人がパイロット研究に参加します。 控えめにするために、この検証研究に必要なサンプルサイズを計算する際に、0.6 の ICC を考慮します。 それぞれが少なくとも 100 回測定された 29 人の被験者の無作為標本は、評価された推定 ICC が 0.6 の場合、幅 0.25 の両側 95% 信頼区間 (誤差範囲 = 0.25/2 = 0.125 = 12.5%) をもたらします。双方向混合効果 ANOVA モデルを使用します。

調査 4: 限られた時間の調査期間にデバイスを自宅に設置する家族の意欲と、子供の画面使用を 1 日を通してキャプチャする FLASH デバイスの能力を評価するための家庭実現可能性調査。 80% の検出力と 0.05 のアルファを使用して、テレビの日記と比較して FLASH で測定されたテレビ視聴時間の二変量相関で中程度から大きな効果 (0.4) を検出するには、37 家族の最終的なサンプルサイズが必要になります。 中程度から大きい効果サイズは、家庭での TV 視聴を測定するための FLASH の高い精度を確保するのに役立ちます。 調査員は、参加家族の 80% に関する完全なデータが得られると予想しているため、46 家族 (184 人の参加者、1 家族あたり 4 家族と推定) を募集して、37 家族の最終サンプルを達成します。

したがって、研究者は、4 つの研究全体で、合計 448 人の参加者のサンプルサイズを予想しています (研究 1 ～ 3 では 88 のトライアド、研究 4 では 46 の家族)。 各研究は、グループの割り当てやコントロール/プラセボのない観察研究です。