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结合加速度计特征和无线信标确定运动行为上下文特征的新算法:开发与实现
Daniele Magistro，萨尔瓦多Sessa，安德鲁·P·金斯诺斯，亚当Loveday，亚历山德罗·西蒙尼，诺阿Zecca，戴尔·W·埃斯利格
2018;6(4):e100
统计显著性检验基于双侧概率(P为每个参与者提取对应于每个显著激活区域的参数估计值，通过f MRI数据分析识别。线性回归提供了来自重要感兴趣区域的参数估计值与随访时的后续行为(即在MVPA中花费的时间、轻度体育活动和久坐)之间的部分相关系数，并控制了佩戴时间。
玛克辛·韦兰，保罗·S·摩根，Lauren B Sherar，安德鲁·P·金斯诺斯，Daniele Magistro，戴尔·W·埃斯利格
中国医学网络杂志，2017;19(11):e384
研究葡萄糖和身体活动自我监测技术在发展为2型糖尿病的中高危人群中的使用:随机试验
玛克辛·韦兰，马克·W·奥姆，安德鲁·P·金斯诺斯，Lauren B Sherar，弗朗西斯卡·L·丹顿，戴尔·W·埃斯利格
JMIR Mhealth Uhealth 2019;7(10):e14195
使用数字健康技术了解运动行为和间质葡萄糖之间的关系:探索性分析
利用残差和残差直观地检验了线性和正态分布残差的假设P-P用方差膨胀因子(VIFs)评估多重共线性。使用GEE分析对整个样本的运动行为(久坐时间、轻度活动和MVPA)和血糖变量(平均葡萄糖、葡萄糖SD和MAGE)进行比较，如表3-5所示。
安德鲁·P·金斯诺斯，玛克辛·韦兰，詹姆斯·P·桑德斯，Lauren B Sherar，戴尔·W·埃斯利格
2018;6(5):e114