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Evaluación de actividades físicas que ocurren en aceras y calles: Protocolo para un estudio transversal

Año: 2018 | Colección: Investigación | Categoría: ,
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Una proporción considerable de actividad física al aire libre (AF) se realiza en aceras y calles, lo que requiere el desarrollo de una medida confiable de AF realizada en estos entornos. El método Block Walk (Block Walk Method, BWM) es uno de los enfoques más comunes para este propósito. Aunque utiliza técnicas de observación confiables y muestra validez de criterio, permanece relativamente sin cambios desde su introducción en 2006. Es un método de primera generación no técnico y que requiere mucha mano de obra. Avanzar en el BWM contribuiría significativamente a nuestra comprensión del comportamiento de la AF.

Este estudio desarrollará y probará un nuevo BWM que utiliza un dispositivo de video portátil (WVD) y análisis de video por computadora para evaluar la AF realizada en aceras y calles. Los objetivos específicos son mejorar el BWM incorporando un WVD (anteojos con una cámara de video de alta definición en el marco) en la metodología y hacer avanzar este BWM mejorado con WVD mediante la aplicación de software de reconocimiento y aprendizaje automático para extraer automáticamente información sobre los AP que ocurren las aceras y calles de los videos.

Observadores capacitados (1 con y 1 sin WVD) caminarán juntos a un ritmo establecido a lo largo de rutas predeterminadas de observación de aceras y calles de 1.000 pies que representan áreas transitables bajas, medias y altas. Durante las caminatas, el observador no WVD utilizará el BWM tradicional para registrar el número de personas de pie, sentadas, caminando, en bicicleta y corriendo en los campos de observación a lo largo de las rutas. El observador de WVD grabará continuamente los campos de observación. Más tarde, 2 investigadores verán los videos para determinar la cantidad de personas que realizan AF en los campos de observación. Luego, los datos de video se analizarán automáticamente utilizando múltiples redes neuronales convolucionales profundas (CNN) para determinar el número de humanos en los campos de observación y el tipo de PA realizadas. Se utilizarán métodos de Bland Altman y coeficientes de correlación intraclase (ICC) para evaluar la concordancia. Las posibles fuentes de error, como las oclusiones (p. Ej., Árboles) se evaluarán mediante análisis de moderador.

Los resultados de este estudio están pendientes; sin embargo, estudios preliminares que respaldan el protocolo de investigación indican que el BWM es confiable para determinar el modo de AF (Cramer V = .89; P <.001), la dirección donde ocurrió la AF (Cohen kappa = .85; P <.001) y el número de participantes en una AF observada (CCI = .85; P <.001). El número de individuos vistos caminando por las rutas se correlacionó con varias características ambientales como la calidad de la acera (r = .39; P = .02) y la estética del barrio (r = .49; P <.001). Además, se ha utilizado CNN para detectar automóviles, bicicletas y peatones, así como personas que utilizan las instalaciones del parque.

Se espera que 28el nuevo enfoque mejore la precisión de la medición al tiempo que reduce la carga de la recopilación de datos. En el futuro, las capacidades del sistema WVD-CNN se ampliarán para permitir la determinación de otras características capturadas en videos como el gasto calórico y las condiciones ambientales.

Título Original:

"Assessing Physical Activities Occurring on Sidewalks and Streets: Protocol for a Cross-Sectional Study"

Autor/es:

Richard Robert Suminski Jr, Gregory Dominick, Philip Saponaro
Este recurso está relacionado con las siguientes temas de salud:
Actividad física

Tipo de Documento:

 En Web

Idioma:

Inglés

Año de publicación:

2018

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