- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT04821713
Validering av objektivt og subjektivt målt fysisk aktivitet mot energiforbruk hos eldre voksne
ENerGetics in Old AGE (ENGAGE-studie) - Validering av flere akselerometre og spørreskjemaer om fysisk aktivitet mot indirekte kalorimetri under laboratorie- og frittlevende forhold hos svært gamle voksne
Fysisk inaktivitet er identifisert som en av de viktigste modifiserbare risikofaktorene for kroniske sykdommer, funksjonstap og funksjonshemming og pålitelige vurderingsverktøy for fysisk aktivitet er avgjørende både i forskning og kliniske omgivelser.
Tradisjonelt har fysisk aktivitet og stillesittende atferd først og fremst blitt vurdert med spørreskjemaer. I det siste har akselerometre blitt mye brukt for å måle fysisk aktivitet, stillesittende atferd og søvnmønster ved aldring. Likevel, mangfoldet av merker og modeller, ulike vurderingsprotokoller (f. anatomiske lokaliseringer, prøvetakingsfrekvens), databehandling og utfallsmål har gitt utfordringer for tolkning og sammenlignbarhet av resultater på tvers av studier. Derfor, til tross for noen begrensninger, anses spørreskjemaer fortsatt som en viktig vurderingsmetode, spesielt i store studier. For å bygge bro over forskjellene i tolkningen av data fra spørreskjemaer til akselerometre blant eldre voksne, er det behov for å validere eksisterende spørreskjemaer om fysisk aktivitet og stillesittende atferd med energiforbruk i denne populasjonen.
Energiforbruk har blitt brukt til å "oversette" akselerometerutgang til fysiologiske utfall. Ikke desto mindre er flere problemer fortsatt uløste, inkludert (1) begrensede kalibreringsstudier med fokus på eldre voksne; (2) hvilemetabolsk hastighet og maksimal fysiologisk kapasitet reduseres typisk med aldring, noe som gjør daglige aktiviteter "mer intense" for en eldre person sammenlignet med en yngre person; og (3) den samme akselerometermetrikken målt ved forskjellige kroppsposisjoner kan være knyttet til helt forskjellige fysiologiske utfall.
En slik mangfoldig fysiologisk påvirkning i henhold til den anatomiske plasseringen av akselerometre krever en streng harmonisering av metrikk fra akselerometrene med energiforbruk under representative aktiviteter ved forskjellige intensiteter.
Målet med denne metodologiske studien med fokus på 80+-åringer er å:
- utvikle cut-points fra akselerometre ved ulike anatomiske posisjoner for ulike intensiteter av fysisk aktivitet basert på energiforbruk under semi-standardiserte daglige oppgaver i laboratoriet.
- validere akselerometer ved forskjellige anatomiske posisjoner mot energiforbruk målt med dobbeltmerket vann (DLW) under frie leveforhold.
- validere eksisterende spørreskjemaer for fysisk aktivitet og stillesittende atferd mot DLW under fritt levende forhold.
Studieoversikt
Status
Detaljert beskrivelse
Bakgrunn
Fysisk inaktivitet har blitt anslått å forårsake 5,3 millioner dødsfall per år globalt og er identifisert som en av de viktigste modifiserbare risikofaktorene for kroniske sykdommer, funksjonstap og funksjonshemming. For å korrekt identifisere og studere fysisk inaktivitet i alderdommen, er pålitelige vurderingsverktøy avgjørende både i forskning og kliniske omgivelser.
Nyere teknologiske fremskritt innen bærbare aktivitetsmonitorer har ført til et økende antall store, befolkningsbaserte studier som bruker akselerometre for å måle fysisk aktivitet, stillesittende atferd (i form av samlet volum, intensitet og mønster) og søvn blant eldre voksne. Imidlertid gir den brede bruken av akselerometre også utfordringer når man sammenligner resultatene på tvers av ulike studier som bruker ulike merker og modeller, ulike vurderingsprotokoller (f. anatomiske lokasjoner, prøvetakingsfrekvens), databehandlingsprosedyrer og rapportere ulike utfall. Ulike akselerometeroppsett (dvs. merke, modell, kroppsposisjon, initialiseringsprotokoll, etc.) kan utfordre tolkningen av helsefremmende effekt av fysisk aktivitet og skadelig effekt av stillesittende atferd bare på grunn av metodiske problemer.
Akselerometre måler akselerasjon, definert som endringen i hastighet over tid (Δv/t), som kvantifiserer volumet og intensiteten av bevegelse. I tillegg er akselerasjon en vektorstørrelse med komponenter av størrelse og retning, som kan brukes til å identifisere akselerometerets posisjon i forhold til tyngdekraften. Derfor kan akselerometer også brukes til å skille kroppsholdning (f.eks. sittende, stående, liggende) avhengig av plasseringsstedet.
Siden rå akselerasjonssignaler er vanskelige å tolke, blir de vanligvis "oversatt" av kalibreringsstudier til fysiologiske utfall (f.eks. energiforbruk, oksygenforbruk) eller atferdskategorier (f.eks. sitter, går, løper). Gjennom regresjonsmodellering produserer kalibreringsstudier ofte punktestimat av energiforbruk fra akselerometertellinger eller etablerer en rekke akselerometertellinger for forskjellige fysiske aktivitetsintensitetsnivåer. Denne rekkevidden av akselerometertellinger omtales som "kuttpunkter" for ulike intensiteter av fysisk aktivitet.
Før bruk av akselerometre har fysisk aktivitet og stillesittende atferd primært blitt vurdert med spørreskjemaer. Selv om omfanget av akselerometerstudier vokser raskt, anses spørreskjemaer fortsatt som en viktig vurderingsmetode ved vurdering av fysisk aktivitet og stillesittende atferd i store studier. Noen akselerometre og spørreskjemaer har blitt validert ved objektivt målt energiforbruk. Men for spørreskjemaer om fysisk aktivitet er validiteten mot objektive metoder (f.eks. akselerometri, hjertefrekvensmåler og dobbeltmerket vann) ble funnet å være moderat i beste fall og svært få valideringsstudier fokusert på eldre voksne. For å bygge bro og tolke data fra spørreskjemaer til akselerometre blant eldre voksne, er det behov for å validere eksisterende spørreskjemaer om fysisk aktivitet og stillesittende atferd med energiforbruk i denne populasjonen.
Energiforbruk har tidligere blitt brukt til å validere akselerometre og spørreskjemaer for fysisk aktivitet. Ikke desto mindre er flere problemer fortsatt uløste: (1) til tross for at korrelasjonen mellom disse metodene har blitt rapportert å være høy i få studier, er enigheten generelt lav, spesielt i populasjoner med endrede metabolske tilstander som fedme og overvektige individer; (2) mens det totale volumet av fysisk aktivitet er en klar metrikk som antagelig er positivt korrelert med det totale daglige energiforbruket, kan intensiteten av fysisk aktivitet hos eldre voksne påvirkes av en rekke fysiologiske determinanter som kardiovaskulær og nevromuskulær funksjon, betennelsesstatus og underernæring. Hvilemetabolsk hastighet (RMR) og maksimal fysiologisk kapasitet (f.eks. maksimal oksygenoppdatering (VO2 max) reduseres vanligvis med alderen, noe som kan være spesielt viktig ettersom de samme daglige aktivitetene sannsynligvis vil være "mer intense" for en eldre person sammenlignet med en yngre person; (3) til tross for at mange aktivitetsovervåkere gir lignende beregninger (f.eks. teller/minutter), kan den fysiologiske implikasjonen være svært forskjellig avhengig av hva slike beregninger står for. For eksempel, til tross for at utgangen fra akselerometre plassert på håndleddet og på hoften kan være identiske (teller/minutter), kan den forskjellige størrelsen på akselerasjonen ha et helt annet fysiologisk forhold når det vurderes av fysiologiske beregninger (f.eks. energi, oksygenopptak). En slik mangfoldig fysiologisk påvirkning i henhold til den anatomiske plasseringen av akselerometre krever en streng harmonisering av metrikk fra akselerometrene kombinert med energiforbruk i representative aktiviteter ved forskjellige intensiteter.
Til dags dato er valideringsstudier med akselerometre båret på flere kroppsposisjoner knappe, og ikke alle studier bruker energiforbruk som referanse. En måte å skille ut den fysiologiske betydningen av fysisk aktivitet og stillesittende atferd er å forankre akselerometerets utgang til objektive målinger av fysiologisk kapasitet som VO2 maks, oksygenopptak under semi-standardiserte aktiviteter utført i selvvalgt tempo og samlet energiforbruk under fritt liv forhold samlet over et representativt tidsrom. Dette vil bidra til en dypere forståelse og nøyaktig tolkning av akselerometerdataene blant eldre voksne som bor i lokalsamfunnet og til å gi mer spesifikke akselerometribaserte anbefalinger for fysisk aktivitet, spesielt for den eldste befolkningen.
Mål
Målet med denne metodiske studien er å:
- utvikle hofte-, håndledd-, lår- og lavt ryggbårne akselerometer-kuttpunkter for ulike intensiteter av fysisk aktivitet basert på energiforbruk under semi-standardiserte daglige oppgaver for 80+-åringer.
- validere akselerometri ved håndledd, hofte, lår og korsrygg for å estimere energiforbruk under frie leveforhold, målt etter gullstandarden for energiforbruk, dobbeltmerket vann (DLW).
- validere eksisterende spørreskjemaer om fysisk aktivitet og stillesittende atferd mot gullstandarden for energiforbruk (DLW) under frie leveforhold hos 80+-åringer.
Rekrutterings- og datainnsamlingsprosedyrer
Etterforskerne vil gjennomføre en tverrsnittsstudie med to moduser for datainnsamling: 1) i laboratoriet; og 2) i felten. Deltakerne vil bli rekruttert gjennom to veier: 1)(Vei A) invitert personlig under de rutinemessige forebyggende hjemmebesøkene utført av Odense kommune; (Vei B) eller 2) invitert gjennom et brev til fellesskapsboende eldre borgere som bor i Odense kommune. De som viser interesse for å delta vil da motta detaljert skriftlig informasjon om prosjektet og vil bli invitert til en medisinsk screening etter å ha signert et informert samtykke. Hele testprosedyren vil strekke seg over 14 dager ettersom urinprøver for DLW-metoden er nødvendig på dag 1 og dag 14. I mellomtiden vil deltakerne bli invitert til å delta på en laboratorietest for måling av energiforbruk under semi-standardiserte funksjonelle oppgaver.
Statistiske betraktninger og datahåndtering En detaljert datahåndteringsplan vil bli fulgt ved innsamling, inntasting og analyse av data. I laboratorieundersøkelsesdagen vil alle måleapparater synkroniseres før målingen starter.
Prøvestørrelse Forutsatt at forskjellige akselerometre kan fange opp samme fysiske aktivitetsatferd, i en test for samsvar mellom to vurderere som bruker Kappa-statistikken, oppnår en prøvestørrelse på 95 forsøkspersoner 80 % kraft til å oppdage en sann Kappa-verdi på 0,70 når det er 3 kategorier med frekvenser lik 0,01, 0,20 og 0,79. (representerer estimert prosentandel av tiden brukt i moderat til kraftig aktivitet, lett aktivitet og stillesittende atferd i denne populasjonen). Denne effektberegningen er basert på en alfa på 0,05.
Oppretting av en forskningsbiobank
En forskningsbiobank (blod-, urin- og spyttprøver) vil bli opprettet for det beskrevne prosjektet. Blodprøvene destrueres senest 5 år etter at prosjektet avsluttes. Blodprøver vil bli tatt på anleggene til Universitetet (SDU). En autorisert sykepleier eller biomedisinsk laboratorieforsker vil være ansvarlig for å ta blodprøver fra deltakerne. Biobanken vil bli lagret på SDU. Totalt skal det innhentes 8 urinprøver fra hver deltaker i løpet av hele prosjektperioden. Urinprøver vil bli frosset og sendt til USA for analyse. Urinprøvene vil anonymiseres og lagres i forskningsbiobanken frem til prosjektets slutt, da prøvene skal destrueres. Et utdannet prosjektpersonell vil stå for innsamling av urinprøver fra forsøkspersonene. I denne protokollen fungerer Syddansk Universitet som kontrollerer av det biologiske materialet som samles inn (urinprøver). Databehandlingsavtaler vil bli inngått mellom SDU og University of Wisconsin, USA; og mellom SDU og University of California, Berkeley. Den amerikanske databehandleren skal overholde dansk lov som regulerer beskyttelse av personopplysninger.
Etiske vurderinger
Forskningsaktivitetene til denne studien vil bli utført i samsvar med Helsinki-erklæringen. Alle forsøkspersoner vil motta brosjyrene fra Den nasjonale komité for helseforskningsetikk angående personlige rettigheter ved deltakelse i et helseforskningsprosjekt og aspekter som må vurderes før de bestemmer seg for å delta. Denne studien vil involvere eldre voksne, som anses som sårbare individer. Det er viktig å anerkjenne og respektere deltakernes autonomi, det vil si at de selv må kunne bestemme deres deltakelse i studien med rett til å trekke seg når som helst. I tillegg vil en kommunikasjonsstrategi som passer for denne populasjonen bli brukt for å forhindre enhver risiko for å øke sårbarhet og stigmatisering av eldre voksne.
Dette prosjektet vil generere verdifull og ny kunnskap om hvordan man objektivt måler fysisk aktivitet målt ved forskjellige akselerometre på samme individ korrelerer med energiforbruk blant +80 år gamle innbyggere i lokalsamfunnet; og om disse mønstrene er forskjellige i henhold til proteinnivå. Denne kunnskapen som kan brukes til å optimalisere og målrette forebyggende og behandlingsstrategier for underernærte eldre, gir derfor en fordel for den enkelte eldre voksne og for helsesektoren. Dermed mener etterforskerne at utbyttet av studien er større enn de begrensede plagene som kan følge med deltakelse. Forsøkspersonene er dekket av den danske pasientforsikringsforeningen og kan dermed få forsikring om økonomisk kompensasjon i tilfelle det oppstår skade under deltakelse i forskningsprosjektet. Denne informasjonen vil bli gitt til deltakerne både muntlig og skriftlig (i heftene fra Den nasjonale komité for helseforskning) under rekruttering.
Alle personopplysninger vil bli anonymisert og behandlet med full konfidensialitet i samsvar med personopplysningsloven. Prosedyren for behandling av personopplysninger vil bli rapportert til det danske datatilsynet ved Syddansk Universitet. I denne studieprotokollen vil bare de anonymiserte urin- og spyttprøvene bli sendt til utlandet for analyse (detaljer beskrevet tidligere) uten kobling til andre personopplysninger (f.eks. CPR-nummer, adresse, telefonnummer osv.).
Deltakerne vil ikke motta noen kompensasjon for sin deltakelse i studien.
Studietype
Registrering (Forventet)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
-
Odense, Danmark, 5230
- Rekruttering
- University of Southern Denmark
-
Hovedetterforsker:
- Paolo Caserotti, PhD
-
Ta kontakt med:
- Li-Tang Tsai, PhD
- Telefonnummer: +45 6550 7572
- E-post: ltsai@health.sdu.dk
-
Ta kontakt med:
- Paolo Caserotti, PhD
- Telefonnummer: +45 6550 3444
- E-post: pcaserotti@health.sdu.dk
-
Underetterforsker:
- Li-Tang Tsai, PhD
-
Underetterforsker:
- Jan Christian Brønd, PhD
-
Underetterforsker:
- Eleanor Boyle, PhD
-
Underetterforsker:
- Niels Ørtenblad, PhD
-
Underetterforsker:
- Kurt Jensen, MSc
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Kjønn som er kvalifisert for studier
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Samfunnsboende eldre voksne i alderen 80+ år.
- Ha intakt kognitiv funksjon, evaluert med en skåre ≥ 3 i den korte formen av Minimental State evaluation (MMSE)14.
- Signert et informert samtykkebrev.
Ekskluderingskriterier:
- Har alvorlig organisk eller psykisk sykdom som bestemt av historien
- Har terminal kreft.
- Er på cellegift.
- Har et rus- og/eller alkoholmisbruk (>50 g alkohol om dagen).
- Har fått foreskrevet ny medisin innen 2 måneder med potensial til å endre stoffskiftet.
- Er innlagt på sykehus eller sengeliggende fordi de ikke vil være i stand til å utføre noen av oppgavene i laboratoriet og bevegelsen under frittlevende aktiviteten vil være begrenset.
- De som trenger hjelpemidler (inkludert rullestol, stokk, rullatorer etc..) for laboratorietesting.
- De som ikke kan snakke og lese dansk fordi de ikke vil være i stand til å følge instruksjonene på laboratoriet og under de frie leveforholdene.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Akselerometervurdert fysisk aktivitet i frittlevende tilstand
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 14 dager
|
Fysisk aktivitet og stillesittende atferd målt fra akselerometre på flere kroppsplasseringer i fri-levende tilstand.
Rå akselerometerdata vil bli behandlet i standardprotokoll og oppsummert i antall per minutter i vektorstørrelse.
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 14 dager
|
|
Energiforbruk i frittlevende tilstand
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 14 dager
|
Oksygenopptak målt ved dobbeltmerket vann under frittlevende tilstand
|
Gjennom studiegjennomføring i snitt 14 dager
|
|
Akselerometervurdert fysisk aktivitet i laboratoriet
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 3 dager
|
Fysisk aktivitet og stillesittende atferd målt fra akselerometre på flere kroppsplasseringer i laboratoriet.
Rå akselerometerdata vil bli behandlet i standardprotokoll og oppsummert i antall per minutter i vektorstørrelse.
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 3 dager
|
|
Energiforbruk i laboratoriet
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 3 dager
|
Oksygenopptak målt ved indirekte kalorimetri i laboratoriet
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 3 dager
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Selvrapportert fysisk aktivitet
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Målt ved eksisterende og ad hoc spørreskjemaer om fysisk aktivitet: International Physical Activity Questionnaire--kortform (IPAQ--kortform), Physical Activity Scale for the Elderly (PASE). IPAQ-SF: IPAQ-SF måler PA på tvers av tre domener: gange, moderat PA og kraftig PA. Den totale mengden PA er summen av de tre domenene.
PASE: Instrumentet passer for over 65 år og består av selvrapporterte yrkes-, husholdnings- og fritidsaktiviteter over en ukesperiode. PASE-score beregnes fra vekter og frekvensverdier for hver av 12 typer aktivitet.
Skala for fysisk aktivitet: Skalaen for fysisk aktivitet er et 24-timers mål og omfatter søvn, stillesittende atferd, arbeid, fritid og idrettsaktivitet i ett mål.
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
|
Selvrapportert stillesittende atferd
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Målt ved stillesittende atferdsspørreskjema (SBQ). SBQ: SBQ måler tid brukt i stillesittende atferd på tvers av forskjellige domener på ukedager og helgedager.
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
|
Proteinnivå
Tidsramme: Inntil 4 dager
|
Målt ved 4-dagers matdagbok, proteinscreener, biomarkører fra blod
|
Inntil 4 dager
|
|
Muskelmasse med DEXA-skanning
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Målt ved DEXA-skanning
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
|
Muskelmasse
Tidsramme: Inntil 4 dager
|
D3-kreatin metode
|
Inntil 4 dager
|
|
Håndgrepsstyrke
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Håndgrepsstyrke målt med dynamometer i kg.
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
|
Nedre ekstremitetsfunksjon
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Short Physical Performance Battery (SPPB), score fra 0 til 12, høyere poengsum indikerer bedre funksjon
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
|
Funksjonell gangtest
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Ganghastighet fra 6-minutters gangtest
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
|
Kardiovaskulær funksjon
Tidsramme: Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
VO2 maks test
|
Under laboratoriemålingsdager opptil 1 dag
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Paolo Caserotti, PhD, Department of Sports and Clinical Biomechanics, University of Southern Denmark
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Santos-Lozano A, Santin-Medeiros F, Cardon G, Torres-Luque G, Bailon R, Bergmeir C, Ruiz JR, Lucia A, Garatachea N. Actigraph GT3X: validation and determination of physical activity intensity cut points. Int J Sports Med. 2013 Nov;34(11):975-82. doi: 10.1055/s-0033-1337945. Epub 2013 May 22.
- Lee IM, Shiroma EJ, Lobelo F, Puska P, Blair SN, Katzmarzyk PT; Lancet Physical Activity Series Working Group. Effect of physical inactivity on major non-communicable diseases worldwide: an analysis of burden of disease and life expectancy. Lancet. 2012 Jul 21;380(9838):219-29. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61031-9.
- Guthold R, Stevens GA, Riley LM, Bull FC. Worldwide trends in insufficient physical activity from 2001 to 2016: a pooled analysis of 358 population-based surveys with 1.9 million participants. Lancet Glob Health. 2018 Oct;6(10):e1077-e1086. doi: 10.1016/S2214-109X(18)30357-7. Epub 2018 Sep 4. Erratum In: Lancet Glob Health. 2019 Jan;7(1):e36.
- Strath SJ, Kaminsky LA, Ainsworth BE, Ekelund U, Freedson PS, Gary RA, Richardson CR, Smith DT, Swartz AM; American Heart Association Physical Activity Committee of the Council on Lifestyle and Cardiometabolic Health and Cardiovascular, Exercise, Cardiac Rehabilitation and Prevention Committee of the Council on Clinical Cardiology, and Council. Guide to the assessment of physical activity: Clinical and research applications: a scientific statement from the American Heart Association. Circulation. 2013 Nov 12;128(20):2259-79. doi: 10.1161/01.cir.0000435708.67487.da. Epub 2013 Oct 14.
- Freedson P, Pober D, Janz KF. Calibration of accelerometer output for children. Med Sci Sports Exerc. 2005 Nov;37(11 Suppl):S523-30. doi: 10.1249/01.mss.0000185658.28284.ba.
- Pisanu S, Deledda A, Loviselli A, Huybrechts I, Velluzzi F. Validity of Accelerometers for the Evaluation of Energy Expenditure in Obese and Overweight Individuals: A Systematic Review. J Nutr Metab. 2020 Aug 4;2020:2327017. doi: 10.1155/2020/2327017. eCollection 2020.
- Doherty A, Jackson D, Hammerla N, Plotz T, Olivier P, Granat MH, White T, van Hees VT, Trenell MI, Owen CG, Preece SJ, Gillions R, Sheard S, Peakman T, Brage S, Wareham NJ. Large Scale Population Assessment of Physical Activity Using Wrist Worn Accelerometers: The UK Biobank Study. PLoS One. 2017 Feb 1;12(2):e0169649. doi: 10.1371/journal.pone.0169649. eCollection 2017.
- Hoogendijk EO, Deeg DJ, Poppelaars J, van der Horst M, Broese van Groenou MI, Comijs HC, Pasman HR, van Schoor NM, Suanet B, Thomese F, van Tilburg TG, Visser M, Huisman M. The Longitudinal Aging Study Amsterdam: cohort update 2016 and major findings. Eur J Epidemiol. 2016 Sep;31(9):927-45. doi: 10.1007/s10654-016-0192-0. Epub 2016 Aug 20.
- Arnardottir NY, Koster A, Van Domelen DR, Brychta RJ, Caserotti P, Eiriksdottir G, Sverrisdottir JE, Launer LJ, Gudnason V, Johannsson E, Harris TB, Chen KY, Sveinsson T. Objective measurements of daily physical activity patterns and sedentary behaviour in older adults: Age, Gene/Environment Susceptibility-Reykjavik Study. Age Ageing. 2013 Mar;42(2):222-9. doi: 10.1093/ageing/afs160. Epub 2012 Oct 31.
- Crouter SE, Churilla JR, Bassett DR Jr. Estimating energy expenditure using accelerometers. Eur J Appl Physiol. 2006 Dec;98(6):601-12. doi: 10.1007/s00421-006-0307-5. Epub 2006 Oct 21.
- Barnett A, van den Hoek D, Barnett D, Cerin E. Measuring moderate-intensity walking in older adults using the ActiGraph accelerometer. BMC Geriatr. 2016 Dec 8;16(1):211. doi: 10.1186/s12877-016-0380-5.
- Matthew CE. Calibration of accelerometer output for adults. Med Sci Sports Exerc. 2005 Nov;37(11 Suppl):S512-22. doi: 10.1249/01.mss.0000185659.11982.3d.
- Koster A, Shiroma EJ, Caserotti P, Matthews CE, Chen KY, Glynn NW, Harris TB. Comparison of Sedentary Estimates between activPAL and Hip- and Wrist-Worn ActiGraph. Med Sci Sports Exerc. 2016 Aug;48(8):1514-1522. doi: 10.1249/MSS.0000000000000924.
- Sharifzadeh M, Bagheri M, Speakman JR, Djafarian K. Comparison of total and activity energy expenditure estimates from physical activity questionnaires and doubly labelled water: a systematic review and meta-analysis. Br J Nutr. 2021 May 14;125(9):983-997. doi: 10.1017/S0007114520003049. Epub 2020 Jul 28.
- Helmerhorst HJ, Brage S, Warren J, Besson H, Ekelund U. A systematic review of reliability and objective criterion-related validity of physical activity questionnaires. Int J Behav Nutr Phys Act. 2012 Aug 31;9:103. doi: 10.1186/1479-5868-9-103.
- Lewis LS, Hernon J, Clark A, Saxton JM. Validation of the IPAQ Against Different Accelerometer Cut-Points in Older Cancer Survivors and Adults at Risk of Cancer. J Aging Phys Act. 2018 Jan 1;26(1):34-40. doi: 10.1123/japa.2016-0207. Epub 2017 Dec 7.
- Nishida Y, Tanaka S, Nakae S, Yamada Y, Morino K, Kondo K, Nishida K, Ohi A, Kurihara M, Sasaki M, Ugi S, Maegawa H, Ebine N, Sasaki S, Katsukawa F. Validity of the Use of a Triaxial Accelerometer and a Physical Activity Questionnaire for Estimating Total Energy Expenditure and Physical Activity Level among Elderly Patients with Type 2 Diabetes Mellitus: CLEVER-DM Study. Ann Nutr Metab. 2020;76(1):62-72. doi: 10.1159/000506223. Epub 2020 Mar 13.
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Forventet)
Studiet fullført (Forventet)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 65838
- 5R01CA183570-05 (U.S. NIH-stipend/kontrakt)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .