验证机器学习的久坐行为和身体活动分类器 (iWatch)
2019年8月15日 更新者:Marta Jankowska、University of California, San Diego
大多数美国人口一天中的大部分时间都坐着,我们有新的科学证据表明,无论一个人进行多少身体活动,这都会导致健康状况不佳。
然而,我们并没有非常准确地测量坐着的时间,当我们要求人们告诉我们他们坐了多少时,他们的回答是不可靠的。
我们的研究将使用小型传感器客观地测量人们何时坐下或进行身体活动,我们将使用复杂的计算技术来总结这些运动模式。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
225
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
California
-
La Jolla、California、美国、92093
- UCSD
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
6年 至 85年 (孩子、成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准:
6-17 岁参与者的入选标准:
- 提供书面家长同意书以完成研究方案;
- 口头同意完成研究方案;
- 愿意完成 2 次访问 UCSD 办公室;
- 愿意在 7 天内佩戴多个传感器设备,每天佩戴 12 小时;
- 愿意每天24小时佩戴手腕加速度计7天;
- 愿意测量身高和体重;
- 能够独立行走
- 能够阅读和理解英语学习材料。
18-64 岁参与者的纳入标准:
- 提供完成研究方案的书面同意;
- 愿意完成 2 次访问 UCSD 办公室;
- 愿意在 7 天内佩戴多个传感器设备,每天佩戴 12 小时;
- 愿意每天24小时佩戴手腕加速度计7天;
- 完成一项评估其人口特征的调查;
- 愿意测量身高和体重;
- 在身体和认知上能够独立行走,
- 能够阅读和理解英语学习材料。
65-85 岁参与者的纳入标准:
- 提供完成研究方案的书面同意;
- 正确回答有关他们对知情同意的理解的口头问题;
- 愿意完成 2 次访问 UCSD 办公室;
- 愿意在 7 天内佩戴多个传感器设备,每天佩戴 12 小时;
- 愿意每天24小时佩戴手腕加速度计7天;
- 完成一项评估其人口统计的调查;
- 愿意测量身高和体重;
- 在身体和认知上能够在没有他人帮助的情况下行走(允许使用助行器)
- 能够阅读和理解英语学习材料。
排除标准:
- 无法走动;
- 在禁止佩戴在参与者脖子上的 SenseCam 拍摄静态图像的监控日前往工作场所或学校;
- 在第二个或第三个三个月怀孕。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:基础科学
- 分配:不适用
- 介入模型:单组作业
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
其他:所有用途
所有参与者。
|
使用穿戴式传感器测量日常(日常)行为。
|
研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
使用研究传感器(加速度计、Sensecam 和 GPS)进行身体活动行为分类
大体时间:基线
|
使用三个自由生活人口子组中的 SenseCam 图像注释数据集,我们将比较源自以下行为分类器的灵敏度、特异性和一致性百分比:(a) 单轴与多轴加速度计; (b) 汇总运动计数与原始加速度数据; (c) 臀部与腕部安装的加速度计。 确定 (a) 添加 GPS 数据在多大程度上提高了仅加速度计行为分类的辨别精度(即,目标 1 产生的最佳分类器); (b) 添加 GIS 数据在多大程度上提高了加速度计和 GPS 行为分类单独的辨别精度(即,目标 2a 产生的最佳分类器)。 |
基线
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- 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.
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2013年3月1日
初级完成 (实际的)
2016年4月1日
研究完成 (实际的)
2016年4月1日
研究注册日期
首次提交
2013年1月17日
首先提交符合 QC 标准的
2013年1月22日
首次发布 (估计)
2013年1月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2019年8月20日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2019年8月15日
最后验证
2019年8月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.