小児の活動と歩行のモニタリング (MAGIC)

3～5歳

コホートAおよびB

デバイス：コホート A: アクティグラフ

ActiGraph CentrePoint Insight Watch は、生理学的モニタリングのアプリケーションに関連する身体の動きを記録するために設計された小型の装着型アクティビティ モニターです。

デバイス：パノラマブレスレットとGENEActiv

パノラマブレスレット:

パノラミック デジタル ヘルス ブレスレットは、「研究者や医療従事者が研究中に家庭や専門の医療現場で身体データを高頻度または継続的に収集するために使用することを目的とした」ウェアラブル慣性測定ユニットです。 3 軸の加速度計とジャイロスコープに加え、磁力計、圧力、温度センサーも含まれています。 ブレスレットには、参加者が対話するためのインターフェイスや画面はありません。

GENEActiv:

GENEActiv デバイスは、「公衆衛生研究および臨床試験用に設計された」ウェアラブル慣性測定ユニットです。 このデバイスは、取り付け可能なリストバンドを備えた円形のユニットであり、参加者が対話するためのインターフェイスや画面はありません。 GENEActiv デバイスは FDA 510(k) の対象外です。 このデバイスは加速度データを記録し、最大 1 か月間データをリモートで収集できます。

6～11歳

コホートAおよびB

デバイス：コホート A: アクティグラフ

ActiGraph CentrePoint Insight Watch は、生理学的モニタリングのアプリケーションに関連する身体の動きを記録するために設計された小型の装着型アクティビティ モニターです。

デバイス：パノラマブレスレットとGENEActiv

パノラマブレスレット:

パノラミック デジタル ヘルス ブレスレットは、「研究者や医療従事者が研究中に家庭や専門の医療現場で身体データを高頻度または継続的に収集するために使用することを目的とした」ウェアラブル慣性測定ユニットです。 3 軸の加速度計とジャイロスコープに加え、磁力計、圧力、温度センサーも含まれています。 ブレスレットには、参加者が対話するためのインターフェイスや画面はありません。

GENEActiv:

GENEActiv デバイスは、「公衆衛生研究および臨床試験用に設計された」ウェアラブル慣性測定ユニットです。 このデバイスは、取り付け可能なリストバンドを備えた円形のユニットであり、参加者が対話するためのインターフェイスや画面はありません。 GENEActiv デバイスは FDA 510(k) の対象外です。 このデバイスは加速度データを記録し、最大 1 か月間データをリモートで収集できます。

12～17歳

コホートAおよびB

デバイス：コホート A: アクティグラフ

ActiGraph CentrePoint Insight Watch は、生理学的モニタリングのアプリケーションに関連する身体の動きを記録するために設計された小型の装着型アクティビティ モニターです。

デバイス：パノラマブレスレットとGENEActiv

パノラマブレスレット:

パノラミック デジタル ヘルス ブレスレットは、「研究者や医療従事者が研究中に家庭や専門の医療現場で身体データを高頻度または継続的に収集するために使用することを目的とした」ウェアラブル慣性測定ユニットです。 3 軸の加速度計とジャイロスコープに加え、磁力計、圧力、温度センサーも含まれています。 ブレスレットには、参加者が対話するためのインターフェイスや画面はありません。

GENEActiv:

GENEActiv デバイスは、「公衆衛生研究および臨床試験用に設計された」ウェアラブル慣性測定ユニットです。 このデバイスは、取り付け可能なリストバンドを備えた円形のユニットであり、参加者が対話するためのインターフェイスや画面はありません。 GENEActiv デバイスは FDA 510(k) の対象外です。 このデバイスは加速度データを記録し、最大 1 か月間データをリモートで収集できます。

コホートA：自然な速度、低速および高速歩行課題におけるAPDM、GAITRite歩道およびActiGraphデバイスによる歩行速度の測定

歩行速度は、指定された距離を歩くのにかかった時間でした。 参加者は、ActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、自然な速度とさまざまな速度でGAITRite歩行路（20フィート*3）を歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自ら選択したペースで3周歩行することでした。 さまざまな速度には、参加者が自ら選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周歩行が含まれていました。 ActiGraphデバイス（比較対象）によって収集された生の加速度計データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：自然、低速および高速歩行課題におけるAPDM、GAITRiteウォークウェイおよびActiGraphデバイスによる二重支持期間の測定

両足支持時間とは、歩行中に両足が地面に接触している期間を指します。 参加者は、ActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を、参加者の自然な速度およびさまざまな速度で歩行する必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自己選択したペースで3周歩行することを意味します。 さまざまな速度には、参加者が自己選択したゆっくりとしたペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周歩行することが含まれていました。 ActiGraphデバイス（比較対象）によって収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA: APDM、GAITRiteウォークウェイ、およびActiGraphデバイスによる自然歩行、低速歩行、高速歩行課題における単肢支持時間の測定

単肢支持時間とは、片脚のみが地面に接触している時間を指します。 参加者は、自然な速度と様々な速度で、ActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を歩行しました。 自然な速度とは、参加者が自己選択したペースで3周歩行することでした。 様々な速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周歩行が含まれていました。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA: APDM、GAITRiteウォークウェイ、およびActiGraphデバイスによる歩行の立脚期間測定（自然速度、低速、高速の歩行課題）

スタンス持続時間は、歩行時の歩幅で足が地面に接触している時間の長さと定義されました。 参加者は、ActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を自然な速度と様々な速度で歩行する必要がありました。 自然速度は、参加者が自己選択したペースで3周行いました。 様々な速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周が含まれました。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRite歩行路、ActiGraphデバイスによる歩行期間の測定

スイング時間は、足が地面と接触していない時間として定義されました。 参加者は、ActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、参加者の自然な速度および様々な速度でGAITRite歩行路（20フィート*3）を歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自己選択したペースで3周行いました。 様々な速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周行いました。 ActiGraphデバイス（比較装置）によって収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質メトリクス（腰部位置）が生成されました。 歩行メトリクスデータは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照装置）から直接抽出されました。

コホートA: APDM、GAITRite歩行路、およびActiGraphデバイスによる歩幅測定 - 自然、遅い、および速い速度での歩行タスク

ストライド長は、左右の足で1歩ずつ歩いた際に移動する距離と定義されました。 これは、片方の足のかかとが地面に接触した位置から、同じ足のかかとが次に地面に接触した位置までの距離として測定されました。 参加者は、ActiGraphとAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を自然な速度とさまざまな速度で歩く必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自分で選択したペースで3周歩くことを指します。 さまざまな速度には、参加者が自分で選択したゆっくりとしたペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周歩くことが含まれていました。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路とAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRite歩行路、ActiGraphデバイスによる歩行時間測定

ステップ持続時間は、片足の最初の接触から反対側の足の最初の接触までの期間でした。 参加者は1日目に一回の研究室訪問を行い、歩行モニタリング手順を実施しました。 参加者はActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、参加者の自然な速度およびさまざまな速度でGAITRite歩行路（20フィート*3）を歩く必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自ら選択したペースで3周歩くことでした。 さまざまな速度には、参加者が自ら選択したゆっくりしたペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周が含まれていました。 ActiGraphデバイス（比較対象）によって収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：自然な歩行速度、遅い歩行速度、速い歩行速度のタスクにおけるAPDM、GAITRite歩行路、およびActiGraphデバイスによる歩行リズムの測定

ケイデンスは、歩行周期における1分あたりの歩数を指します。 参加者は、ActiGraphおよびAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート×3）を、参加者の自然な速度および様々な速度で歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自ら選択したペースで3周歩行することです。 様々な速度には、参加者が自ら選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周歩行が含まれます。 ActiGraphデバイス（比較対象）によって収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路およびAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRiteウォークウェイ、およびActiGraphデバイスによる歩幅持続時間の測定

ストライド持続時間とは、同じ足の連続する踵接地間の持続時間を指します。 参加者は、ActiGraphとAPDMデバイスを装着し、参加者の自然な速度と変化する速度でGAITRite歩行路（20フィート*3）を歩行する必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自己選択したペースで3周歩行することを指します。 変化する速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周歩行が含まれます。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、GAITRite歩行路とAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：実験室模擬活動におけるAPDMおよびActiGraph腰椎による二重支持期間の測定

ダブルサポート時間とは、歩行中に両足が地面に接触している期間を指します。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施するために、1回の実験室内訪問を行いました。 実験室内での模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの出目によって作成されたランダムな経路を通じて、活動ブロックを交互に行うことが求められました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動【活動ブロック1】、約5分間の休憩、約7分間の活動【活動ブロック2】）。 活動内容：2つの着座活動（例：本をめくる、描く／書く）、2つの立位活動（例：スイッチを操作する、コートをかける）、2つの歩行活動（例：ブロック／物を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度測定データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：APDMおよびActiGraph腰椎センサーによる実験室内模擬活動での単肢支持期間の測定

単脚支持時間は、片方の脚のみが地面に接触している時間を指します。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施する単一の実験室内訪問を行いました。 実験室内シミュレーション活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの出目によって作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動[活動ブロック1]、約5分間の休憩、約7分間の活動[活動ブロック2]）。 活動内容：2つの座位活動（例：本をめくる、絵を描く／書く）、2つの立位活動（例：スイッチを操作する、コートを掛ける）、2つの歩行活動（例：ブロック／物体を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：実験室模擬活動におけるAPDMおよびActiGraph腰椎センサーによる立位持続時間の測定

スタンス持続時間は、歩行中に足が地面に接触している時間の長さと定義されました。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施するために、実験室での単一の訪問を行いました。 実験室内での模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの目によって作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行うことが求められました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動【活動ブロック1】、約5分間の休憩、および約7分間の活動【活動ブロック2】）。 活動内容：座位2種類（例：本をめくる、描く／書く）、立位2種類（例：スイッチを操作する、コートを掛ける）、歩行2種類（例：ブロック／物体を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度測定データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

Cohort A: APDMおよびActiGraph Lumbarによる実験室模擬活動でのスイング持続時間測定

スイング持続時間は、足が地面に接触していない時間と定義されました。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施するための単一の実験室訪問を行いました。 実験室内での模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロを振って作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動【活動ブロック1】、約5分間の休憩、および約7分間の活動【活動ブロック2】）。 活動内容：着席2種（例：本をめくる、描画／筆記）、立位2種（例：スイッチを回す、コートを掛ける）、歩行2種（例：ブロック／物を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA: APDMおよびActiGraph腰椎センサーによる実験室内模擬活動での歩幅測定

ストライド長は、両足で1歩ずつ2歩歩いたときに進む距離と定義されました。 これは、片方の足のかかとが地面に接触したときから、同じ足のかかとが次に地面に接触するまでの距離として測定されました。 実験室内での模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの出目によって作成されたランダムな経路を通って活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動[活動ブロック1]、約5分間の休憩、約7分間の活動[活動ブロック2]）。 活動内容：2種類の座位活動（例：本をめくる、絵を描く／書く）、2種類の立位活動（例：スイッチを回す、コートを掛ける）、2種類の歩行活動（例：ブロック／物を動かす、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA: APDMおよびActiGraph腰椎センサーによる実験室内模擬活動のステップ持続時間測定

ステップ持続時間は、片方の足の最初の接触から対側の足の最初の接触までの期間でした。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施するための実験室内訪問を1回行いました。 実験室内での模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの目によって作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動【活動ブロック1】、約5分間の休憩、約7分間の活動【活動ブロック2】）。 活動内容：座っている状態2種類（例：本をめくる、絵を描く／書く）、立っている状態2種類（例：スイッチを操作する、コートを掛ける）、歩いている状態2種類（例：ブロック／物を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度測定データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：実験室シミュレーション活動におけるAPDMおよびActiGraph腰椎によるケイデンス測定

ケイデンスは歩行周期中に1分間に歩く歩数を指します。 参加者は研究室で一度訪問し、歩行モニタリング手順を行いました。 研究室でのシミュレーション活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの目で作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間行われました（約7分の活動[活動ブロック1]、約5分の休憩、約7分の活動[活動ブロック2]）。 活動内容：2つの座位活動（例：本をめくる、絵を描く／書く）、2つの立位活動（例：スイッチを回す、コートをかける）、2つの歩行活動（例：ブロック／物を動かす、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度測定データは、GaitPyアルゴリズムで処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データはAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：実験室内模擬活動におけるAPDMとActiGraph腰椎による歩行速度測定

歩行速度は、指定された距離を歩くのにかかった時間でした。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施する単一の実験室訪問を行いました。 実験室内での模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの目で作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間行われました（約7分間の活動[活動ブロック1]、約5分間の休憩、約7分間の活動[活動ブロック2]）。 活動内容：2つの座位活動（例：本をめくる、描く／書く）、2つの立位活動（例：スイッチを回す、コートをかける）、2つの歩行活動（例：ブロック／物体を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度測定データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサー（基準）から直接抽出されました。

コホートA：APDM、ActiGraph腰椎、およびActiGraph手首による実験室内模擬活動の総歩数測定

参加者は、歩行モニタリング手順を実施する単一の実験室訪問を行いました。 実験室内模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながら、サイコロの出目によって作成されたランダムな経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間実施されました（約7分間の活動【活動ブロック1】、約5分間の休憩、約7分間の活動【活動ブロック2】）。 活動内容：座位活動2種（例：本をめくる、描画／筆記）、立位活動2種（例：スイッチを回す、コートを掛ける）、歩行活動2種（例：ブロック／物を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生の加速度測定データは、GaitPyアルゴリズムによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データはAPDMセンサー（参照）から直接抽出されました。

コホートA：APDMとActiGraph腰椎による実験室内模擬活動の歩幅持続時間測定

ストライド持続時間は、同一足の連続する踵接地間の時間を指します。 参加者は実験室での単回訪問中に歩行モニタリング手順を実施しました。 実験室内模擬活動では、参加者はデバイスを装着しながらサイコロの出目で作成されたランダム経路を通じて活動ブロックを交互に行う必要がありました。 活動は約20分間実施され（約7分間の活動【活動ブロック1】、約5分間の休憩、約7分間の活動【活動ブロック2】）、 活動内容：座位活動2種（例：本をめくる、描画／筆記）、立位活動2種（例：スイッチを操作する、コートを掛ける）、歩行活動2種（例：ブロック／物品を移動する、ビーンバッグを投げて拾う）。 ActiGraphデバイス（比較対象）で収集された生加速度データは、GaitPyアルゴリズムにより処理され歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データはAPDMセンサー（基準）から直接抽出されました。

コホートB：在宅期間中の総睡眠時間

GeneActivとPanoramicブレスレットの総睡眠時間は、SleepPyアルゴリズムによって算出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者の総睡眠機会（TSO）ウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

コホートB：自宅期間中の睡眠時間の割合

GeneActivとPanoramicブレスレットの睡眠時間の割合は、SleepPyアルゴリズムによって導出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者のTSOウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

Cohort B: 在宅期間中の覚醒回数

GeneActivおよびPanoramicブレスレットの覚醒回数は、SleepPyアルゴリズムによって導出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者のTSOウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

コホートB：在宅期間中の入眠潜時

SleepPyアルゴリズムにより、GeneActivおよびPanoramicブレスレットの睡眠開始潜時（完全な覚醒から睡眠への移行にかかる時間）が導出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者のTSOウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

コホートB：在宅期間中の睡眠開始後覚醒

Wake after sleep onset（睡眠開始後の覚醒時間）は、参加者が最初に眠りについてから目覚めていた時間であり、GeneActivおよびPanoramic Braceletについては、SleepPyアルゴリズムによって導出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者のTSOウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

Cohort B：在宅期間中の総引っかき時間

GeneActivとPanoramicブレスレットの総スクラッチ期間は、SleepPyアルゴリズムによって導出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者のTSOウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

コホートB：在宅期間中の総スクラッチエピソード数

GeneActivとPanoramic Braceletの総スクラッチエピソードはSleepPyアルゴリズムによって導出されました。 SleepPyアルゴリズムは、参加者のTSOウィンドウを検出し、そのウィンドウ内の睡眠指標を計算するために使用されました。

コホートB：在宅期間中の利用可能時間数

利用可能な分数は、デバイスごと、1日あたりの記録された加速度計データの分数を表します。 GENEActivおよびPanoramic Braceletの利用可能な分数は、社内で構築されたSci-kit Digital Health（SKDH）パッケージによって導出されました。

コホートB：在宅期間中の装着分数

装着分数は、睡眠時間と覚醒時間を含むデバイスが装着されている総分数です。 GENEActivおよびPanoramic Braceletの装着時間パラメータ（装着分数）は、社内で構築されたSKDHパッケージによって導出されました。

コホートB: 在宅期間中の覚醒時のウェア時間（分）

GENEActivおよびPanoramic Braceletの装着時間パラメータ（覚醒中の装着分数）は、社内で構築したSKDHパッケージによって導出されました。

コホートB：7日目におけるパノラミックブレスレットデバイスの在宅装着性／快適性アンケートへの回答に基づく参加者数

ウェアラビリティ／快適性に関する質問票には、参加者（12～17歳）またはその介護者（3～11歳の参加者）が0から4の尺度で回答を提供する必要がある合計10項目が含まれていました。0 = 強く反対、4 = 強く同意を意味し、より高いスコアはより快適であることを示しました。ただし、質問5（「デバイスは私の動き方を変える」）と質問6（「デバイスは私の行動を変える」）については、0 = 強く同意、4 = 強く反対を意味し、より高いスコアはより快適であることを示しました。 ウェアラビリティ／快適性に関する質問票の各項目に対する回答に基づく参加者数が報告されました。

コホートA：登録完了までの日数

登録完了までの日数は、3歳から5歳、6歳から11歳、12歳から17歳の各年齢層で、すべての研究参加者の登録が完了するまでにかかった総日数に対応しています。

Cohort A：参加者の登録数の経時推移

このアウトカム指標では、研究の特定の月間隔で登録された参加者数が報告されます。

Cohort A: 7つの実験室ベースタスクの各々を実行可能な参加者数

このアウトカム指標では、7つのタスク（すなわち、自然な速度、ゆっくりとした速度、速い速度での歩行、タイルとカーペットの上での歩行、および2回の実験室内模擬活動セッション）のそれぞれを実施できた参加者数が報告されています。

コホートA：完了したタスクの割合（全7タスク中）

このアウトカム指標では、合計7つのタスク（すなわち、自然な速度、遅い速度、速い速度での歩行、タイルとカーペット上での歩行、2回の実験室内模擬活動セッション）から完了したタスクの割合が報告されます。

コホートA：腰部および手首デバイスの1日あたりの装着時間

コホートA：腰部デバイスの装着時間が10時間を超えた日数

コホートA：手首デバイスの装着時間が18時間を超える日数

コホートA：第1日目におけるAPDMデバイスおよびActiGraph腰椎・手首デバイスの実験室着用性・快適性アンケートへの回答に基づく参加者数

着用性／快適性アンケートは合計10項目を含み、参加者（12歳から17歳）またはその介護者（3歳から11歳の参加者）が0から4の尺度で回答を提供する必要がありました。ここで0 = 強く同意しない、4 = 強く同意する、より高いスコアはより多くの快適性を示しますが、質問5（「デバイスは私の動き方を変える」）および質問6（「デバイスは私の振る舞い方を変える」）を除きます。これらでは0 = 強く同意する、4 = 強く同意しない、より高いスコアはより多くの快適性を示します。 着用性／快適性アンケートの各項目に対する回答に応じた参加者数が報告されています。

コホートA：最終研究評価時のActiGraph腰椎および手首デバイスに対する在宅装着性/快適性アンケートへの反応に基づく参加者数

着用性・快適性アンケートには合計10項目が含まれており、参加者（12歳から17歳）またはその介護者（3歳から11歳の参加者）は0から4の尺度で回答を提供する必要がありました。ここで0 = 強く反対、4 = 強く同意、より高いスコアはより高い快適性を示しますが、質問5（「デバイスは私の動き方を変える」）と質問6（「デバイスは私の行動様式を変える」）を除きます。これらの質問では0 = 強く同意、4 = 強く反対、より高いスコアはより高い快適性を示します。 着用性・快適性アンケートの各項目に対する回答に基づく参加者数が報告されています。

コホートA：アクティグラフおよびAPDMデバイスを用いた複数の床面における二重支持期間の測定（混合モデル回帰分析による）

ダブルサポート時間とは、歩行中に両足が地面に接触している期間を指します。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施するために、研究室で1回の訪問を行いました。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）とAPDMシステムを装着した状態で、タイルとカーペット上を自然な速度で歩行することが求められました。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、デバイス、床タイプ、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とした混合モデル回帰分析を用いて実施されました。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いて、ActiGraphおよびAPDMデバイスにより測定された異なる床面での単肢支持持続時間

Single limb support time（片肢支持時間）は、片方の肢のみが地面に接触している時間を指します。 参加者は、実験室での単回の訪問時に歩行モニタリング手順を実施しました。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）およびAPDMシステムを装着した状態で、自然な速度でタイルとカーペット上での作業が求められました。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度計データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、混合モデル回帰分析を用いて行われ、デバイス、床の種類、およびそれらの交互作用を固定効果、参加者をランダム効果として設定しました。

コホートA: 混合モデル回帰分析を用いた異なる床面でのActiGraphおよびAPDMデバイスによる立脚時間の測定

スタンス持続時間は、歩行中の一歩において足が地面と接触している時間の長さと定義されました。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）およびAPDMシステムを装着した状態で、タイルとカーペット上を自然な速度で歩行することが求められました。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、デバイス、床タイプ、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とする混合モデル回帰分析を用いて実施されました。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いた異なる床面におけるActiGraphおよびAPDMデバイスによるスイングタイム測定

スイング時間は、足が地面に接触していない時間と定義されました。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）およびAPDMシステムを装着しながら、タイルとカーペット上を自然な速度で歩行することが求められました。 ActiGraphデバイスで収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、デバイス、床タイプ、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とした混合モデル回帰分析を用いて行われました。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いた異なる床面でのActiGraphおよびAPDMデバイスによる歩幅測定

ストライド長は、片足ずつ2歩歩いた際にカバーする距離と定義された。 それは、片方の足のかかとが地面に接触した際の、同じ足のかかとまでの距離として測定された。 参加者は、歩行モニタリング手順を実施するために、実験室への単回訪問を行った。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）およびAPDMシステムを装着しながら、タイルおよびカーペット上を自然な速度で歩行することが求められた。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成された。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出された。 分析は、デバイス、床タイプ、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とする混合モデル回帰分析を用いて行われた。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いた異なる床面におけるActiGraphおよびAPDMデバイスによる歩行時間測定

ステップ持続時間は、片方の足の最初の接地から反対側の足の次の最初の接地までの期間でした。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）とAPDMシステムを装着しながら、タイルとカーペット上を自然な速度で歩行することが求められました。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、デバイス、床タイプ、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とする混合モデル回帰分析を使用して実行されました。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いた異なる床面でのActiGraphおよびAPDMデバイスによる歩調の測定

歩行周期における1分間あたりの歩数を指します。 参加者は、調査対象のデバイス（ActiGraph）とAPDMシステムを装着した状態で、タイルとカーペット上を自然な速度で歩行することが求められました。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰部位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、デバイス、床の種類、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とする混合モデル回帰分析を用いて行われました。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いた異なる床面でのActiGraphおよびAPDMデバイスによる歩行速度の測定

歩行速度は、指定された距離を歩くのにかかった時間でした。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）とAPDMシステムを装着しながら、タイルとカーペット上を自然な速度で歩くことが求められました。 ActiGraphデバイスによって収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、デバイス、床の種類、およびそれらの交互作用を固定効果とし、参加者をランダム効果とした混合モデル回帰分析を用いて行われました。

コホートA：混合モデル回帰分析を用いた異なる床面におけるActiGraphおよびAPDMデバイスによる歩幅時間の測定

ストライド持続時間は、同じ足の連続したかかとの接触間の持続時間を指します。 参加者は、研究対象のデバイス（ActiGraph）とAPDMシステムを装着しながら、タイルとカーペット上を自然な速度で歩行することが求められました。 ActiGraphデバイスで収集された生の加速度データは、GaitPyによって処理され、歩行品質指標（腰椎位置）が生成されました。 歩行指標データは、APDMセンサーから直接抽出されました。 分析は、固定効果としてデバイス、床タイプ、およびそれらの交互作用、ランダム効果として参加者を含む混合モデル回帰分析を使用して行われました。

コホートB：自宅におけるパノラミックブレスレットデバイスの1日あたりの装着時間数

コホートB：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRiteウォークウェイ、パノラミックブレスレットデバイスによる二重支持期間の測定

ダブルサポートタイムとは、歩行時に両足が地面に接触している期間を指します。 参加者は、自然な速度とさまざまな速度で、PanoramicブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を歩行する必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自己選択したペースで3周歩行することでした。 さまざまな速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周歩行が含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度データは、APDMについてはメーカーのアルゴリズム、PanoramicブレスレットデバイスについてはSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標が生成されました。

コホートB：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRiteウォークウェイ、パノラミックブレスレットデバイスによる片脚支持期間の測定

シングルサポート時間とは、片脚のみが地面に接していた時間を指します。 参加者は、パノラミックブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を自然な速度と様々な速度で歩行する必要がありました。 自然速度は、参加者が自己選択したペースで3周行いました。 様々な速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周行うことが含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度データは、APDM用のメーカーアルゴリズムとパノラミックブレスレットデバイス用のSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標を生成しました。

コホートB：APDM、GAITRite歩行路、およびパノラマブレスレットデバイスによる自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおける立脚時間の測定

スタンス期間は、歩行中に足が地面に接触している時間の長さと定義されました。 参加者は、自然な速度と様々な速度で、GAITRite歩道（20フィート×3）を歩きながら、PanoramicブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着する必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自己選択したペースで3周することでした。 様々な速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周することが含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度データは、APDMの場合はメーカーのアルゴリズム、Panoramicブレスレットデバイスの場合はSKDH歩行アルゴリズムで処理され、歩行指標が生成されました。

コホートB：自然な歩行速度、低速、および高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRiteウォークウェイ、およびパノラミックブレスレットデバイスによるスイング持続時間の測定

スイング時間は、足が地面に接触していない時間と定義されました。 参加者は、参加者の自然な速度とさまざまな速度で、パノラミックブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着してGAITRiteウォークウェイ（20フィート*3）を歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自己選択したペースで3ラウンド歩行するものでした。 さまざまな速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3ラウンドの歩行が含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度測定データは、APDMの場合はメーカーのアルゴリズム、パノラミックブレスレットデバイスの場合はSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標を生成しました。

コホートB：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRite歩行路、パノラマブレスレットデバイスによる歩幅測定

ストライド長は、両足でそれぞれ1歩ずつ歩いた際に進む距離として定義されました。 これは、片方の足のかかとが地面に接した時点から、同じ足のかかとが次に地面に接する時点までの距離として測定されました。 参加者は、PanoramicブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を自然な速度と様々な速度で歩行する必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自分で選んだペースで3周歩くことです。 様々な速度には、参加者が自分で選んだ遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周歩くことが含まれていました。 デバイスで収集された生の加速度データは、APDMについてはメーカーのアルゴリズムで、PanoramicブレスレットデバイスについてはSKDH歩行アルゴリズムで処理され、歩行指標が生成されました。

コホートB：APDM、GAITRiteウォークウェイ、およびパノラミックブレスレットデバイスによる歩行速度タスク（自然歩行、低速歩行、高速歩行）におけるステップ持続時間の測定

ステップ持続時間は、片足の最初の接地から対側の足の次の最初の接地までの期間でした。 参加者は、GAITRite歩行路（20フィート*3）を、PanoramicブレスレットデバイスおよびAPDMデバイスを装着し、自然な速度とさまざまな速度で歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自己選択したペースで3ラウンド歩行するものでした。 さまざまな速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3ラウンド歩行するものが含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度計データは、APDMの場合はメーカーのアルゴリズム、Panoramicブレスレットデバイスの場合はSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標を生成しました。

コホートB：自然な速度、低速、高速歩行タスクにおける歩行のためのAPDM、GAITRite歩道、パノラミックブレスレットデバイスによる歩調測定

キャデンスは歩行周期における1分あたりの歩数を指します。 参加者はGAITRite歩行路（20フィート×3）を、PanoramicブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着し、自然な速度およびさまざまな速度で歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自己選択したペースで3周行いました。 さまざまな速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）での3周が含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度測定データは、APDMにはメーカーのアルゴリズム、PanoramicブレスレットデバイスにはSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標が生成されました。

コホートB：自然歩行、低速歩行、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRiteウォークウェイ、パノラマブレスレットデバイスによる歩行速度測定

歩行速度は、指定された距離を歩くのにかかった時間でした。 参加者は、パノラミックブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着し、GAITRite歩行路（20フィート*3）を、参加者の自然な速度と様々な速度で歩く必要がありました。 自然な速度とは、参加者が自分で選んだペースで3周することでした。 様々な速度には、参加者が自分で選んだ遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）で3周することが含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度データは、APDMの場合はメーカーのアルゴリズム、パノラミックブレスレットデバイスの場合はSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標が生成されました。

コホートB: 自然速度、低速、高速歩行タスクにおけるAPDM、GAITRite歩行路、パノラミックブレスレットデバイスによる歩幅持続時間測定

ストライド持続時間とは、同じ足の連続したかかとの接触の間の持続時間を指します。 参加者は、GAITRiteウォークウェイ（20フィート*3）を、PanoramicブレスレットデバイスとAPDMデバイスを装着して、参加者の自然な速度とさまざまな速度で歩行する必要がありました。 自然な速度は、参加者が自己選択したペースで3ラウンド行いました。 さまざまな速度には、参加者が自己選択した遅いペース（「ゆっくり歩く」）と速いペース（「速く歩く」）の3ラウンドが含まれていました。 デバイスによって収集された生の加速度計データは、APDMのメーカーアルゴリズムとPanoramicブレスレットデバイスのSKDH歩行アルゴリズムによって処理され、歩行指標を生成しました。