本文内容如下e-collection /主题问题:

移动医疗(1917年) 移动健康促进健康、行为改变和预防(2265) 健身追踪器和智能计步器/加速度计(492)

发表在在18卷第五名(2016): 5月

用于自我监测久坐时间或身体活动的设备:范围综述

用于自我监测久坐时间或身体活动的设备:范围综述

用于自我监测久坐时间或身体活动的设备:范围综述

本文作者:

詹姆斯·P·桑德斯1、2 作者Orcid图片； 亚当Loveday1、2 作者Orcid图片； 娜塔莉·皮尔森1 作者Orcid图片； 夏洛特Edwardson2、3 作者Orcid图片； 托马斯·耶茨2、3 作者Orcid图片； Stuart JH Biddle1 2 4 作者Orcid图片； 戴尔·W·埃斯利格1、2 作者Orcid图片
文章 作者 引用作者:(80) Tweetations (84) 指标

    原始论文

    1莱斯特-拉夫堡饮食、生活方式和身体活动生物医学研究小组，拉夫堡大学，英国拉夫堡

    2联合王国拉夫堡大学体育、运动和健康科学学院国家运动和运动医学中心

    3.英国莱斯特大学医学、生物科学和心理学院糖尿病研究中心

    4积极生活与公共卫生，澳大利亚墨尔本维多利亚大学体育、锻炼和积极生活研究所(ISEAL)

    通讯作者:

    詹姆斯·P·桑德斯

    莱斯特-拉夫堡饮食、生活方式和身体活动生物医学研究单位

    拉夫堡大学

    约翰贝克威斯爵士大厦

    拉夫堡，LE11 3TU

    联合王国

    电话:44 7538330734

    传真:44 7538330734

    电子邮件:J.Sanders2@lboro.ac.uk


    背景:有充分的证据表明，达到指南水平(每周150分钟)的中等至剧烈的体育活动(PA)可以预防慢性疾病。相反，新出现的证据表明久坐的有害影响。因此，有必要改变这两种行为。自我监控行为是最有效的行为改变技术之一。消费电子领域中越来越多的技术为个人自我监控自己的行为提供了独特的机会。

    摘要目的:本研究的目的是回顾目前可用的久坐时间和/或PA自我监测设备的特征和测量特性。

    方法:为了确定技术，使用与行为、测量和人口相关的关键术语系统地搜索了四个科学数据库。识别了2015年10月之前发表的文章。为了甄别消费电子领域的技术，截至2015年10月1日，还对三个互联网搜索引擎进行了系统搜索。

    结果:最初的数据库搜索确定了46种设备，互联网搜索引擎确定了100种设备，总共产生146种技术。其中64个被进一步删除，因为它们目前无法购买，或者没有证据表明它们是为自我监测目的而设计的，已经使用过，或可以随时修改。其余82种技术包括在本次综述中(73种设备自我监测PA, 9种设备自我监测久坐时间)。在纳入的82种设备中，本综述未发现这些设备用于自我监测PA和/或久坐行为的已发表文章;然而，通过互联网搜索，发现了许多符合自我监测标准的技术，并在PA (ActiGraph Link, Microsoft Band和Garmin Vivofit)和久坐时间(activPAL VT, Lumo Back和Darma)方面提供了即时反馈。

    结论:有大量的设备可以自我监控PA;然而，更需要开发工具来自我监测久坐时间。这些设备的新颖性意味着它们还没有被用于行为改变干预，尽管可穿戴技术领域的发展可能会促进这种改变。

    中国医学医学杂志，2016;18(5):e90

    doi: 10.2196 / jmir.5373

    关键字

    坐着的时间； 体育活动； 测量； 反馈； 活动监视器； 范围审查


    现代环境和科技进步已经从根本上改变了我们的生活方式。1］．进行有目的的体育活动(PA)的需求几乎消失了，而久坐行为被定义为“任何清醒时以坐着或躺着的姿势，能量消耗≤1.5代谢当量的行为”[2是主导行为。低水平的中高强度PA (MVPA)一直与发生慢性疾病的风险有关，如2型糖尿病、心血管疾病和一些癌症[3.］．此外，增加日常运动的总水平，如步数，与患慢性疾病的风险呈强烈的负相关[4，5］．也有越来越多的证据表明，久坐的时间是独立于PA水平的健康状况的重要决定因素。例如，Wilmot和他的同事[6研究发现，与久坐行为水平最低的人相比，不考虑PA水平，2型糖尿病、心血管疾病、心血管疾病死亡率和全因死亡率的相对风险分别增加了112%、147%、90%和49%。此外，一天中久坐时间和PA的积累方式也很重要，频繁的久坐休息与更健康的代谢状况有关。7］．这就需要一种范式转变，即关注MVPA的积累(生活方式干预的传统重点)和在清醒时间内姿势分配的重要性。

    在过去的十年里，已经开发了大量的工具来支持PA和久坐行为的改变，其中增长最快的是自我监控工具。自我监控被定义为“一个人密切而有意地监控自己的行为”[8，9]和“允许他们改变自己的行为以达到预定的目标或结果”[10并且在行为改变方面有很强的理论基础。自我调节理论认为，自我监控先于对实现目标所取得进展的自我评估，也先于对取得进展的行为的自我强化[9］．此外，控制理论提出，行为的自我监控、设定目标、接受反馈以及与反馈一起审查相关目标具有协同作用，是自我管理和行为控制的核心[11，12］．因此，自我监控可以增加个人的个人责任感，促进独立性，并且个人可以通过采取主动而不是被动的角色来创造自己实现目标的途径。13］．当被纳入行为改变干预时，自我监控已被证明是一种有效的行为改变策略，涉及各种行为，包括吸烟、饮食和PA，它被认为是生活方式行为改变干预的基础[12，14］．

    传统上，对PA和久坐时间的自我监测是通过纸质日志方法进行的[14];最近，计步器成为一种流行的自我监测方法，旨在提高PA。使用计步器的人的PA较基线活动水平提高了26.9% [15］．随后，技术的进步使得佩戴在身体上的电子设备越来越多，它们不仅仅是简单地测量和反馈每天的步数(如Fitbit和Jawbone)。除了PA，电子设备也开始测量坐着的时间，提供实时反馈，并鼓励人们长时间坐着。有人认为，使用这些电子方法进行自我监测可能会减轻传统方法的负担，并可能提高自我监测的依从性，从而在实现行为目标方面取得更大的成就[16］．

    电子自我监控设备的增加为研究人员提供了一个机会，利用这些新技术来帮助大规模改变PA和久坐行为。此外，可穿戴技术越来越多地整合到医疗保健系统中。最近，英国国家信息委员会(National Information Board)在对英国国民医疗服务(National Health Service)进行审查的报告中指出，“公民”需要通过访问、输入和上传数据到自己的在线医疗记录中，开始在他们的医疗保健中发挥更积极的作用。根据这些新计划，公民将能够访问和下载他们详细的医疗记录，并通过个人可穿戴技术或生物传感器提供信息[17，18］．此外，随着美国越来越多的医疗保健提供者转向基于价值的医疗保健系统(即，积极的生活方式改变的“奖励积分”可以兑换一系列产品和/或活动的折扣)，通过参与重要的健康行为(例如，增加MVPA)来促进健康和福祉的移动技术将继续增长，并有潜力成为未来医疗保健系统的一个组成部分。有鉴于此，对目前用于自我监测PA和/或久坐时间的工具进行回顾，有可能成为研究人员、临床医生、卫生保健提供者和公众的宝贵资源。

    因此，回顾目前可用的自我监测设备的特征和测量属性(例如，磨损位置，集成传感器，测量结果)似乎是及时的，这些设备既包括那些向消费者销售的设备，也包括那些在研究环境中使用的设备，这些设备已经(或可能)用于或开发用于实时自我监测久坐行为和/或PA。


    搜索

    搜索策略是围绕三组关键词建立的:行为(即，PA和久坐行为)，测量和人口。所使用的关键字和组合方法的详细描述可以在多媒体附件1．为了本研究的目的，如果工具能够测量佩戴者的坐姿和/或斜倚姿势，就被认为是测量久坐时间的工具。

    使用这些关键词搜索Scopus、Medline、Web of Science和电气和电子工程师协会(IEEE)数据库，从数据库创建到2015年10月1日。此外，对个人档案进行了人工检索，并筛选了初步研究的参考文献列表。

    互联网搜索引擎

    由于消费电子领域技术的快速发布，我们对相关网站进行了灰色文献搜索，以寻找能够自我监测PA和久坐时间的技术，但迄今为止可能还没有纳入已发表的研究中。基于与数据库搜索相同的组的关键字用于搜索Internet引擎谷歌、Bing和Yahoo。搜索被提取出来，以供以后使用专门的浏览器插件查看。从每个搜索引擎提取前200个搜索结果进行进一步审查;这是一种务实的方法，因为人们认为前200个之后的结果要么不相关，要么是重复的。这确保了搜索结果不受Web搜索引擎算法变化的影响。搜寻工作于2015年10月1日完成。

    研究纳入和排除标准

    为研究文章和网站制定了两套入选标准。纳入综述的研究要求:(1)包括18岁或以上的成年人，(2)以英文发表，(3)描述一种能够客观地自我监测PA、身体不活动和/或久坐时间/久坐的设备，并能够或有潜力向用户提供反馈。传统上，根据研究类型也会有一个标准;然而，为了获得最广泛的设备种类，这没有包括在内。

    为了纳入审查，只包括制造商的网站(即，与感兴趣的技术相关的博客或消费者评论被排除在外)，以及在审查时具有自我监控能力并可购买的设备。

    数据提取

    通过筛选标题、筛选摘要选择可能相关的文章，如果没有摘要或没有提供足够的数据，则寻找并筛选整篇文章，以确定它是否符合纳入标准。通过筛选相关网页的网页标题和筛选设备来选择相关网站，以确定是否符合纳入标准。数据从为本研究开发的标准化表格中提取。

    从文章中提取有关设备的信息，并与设备制造商的信息进行交叉引用。没有提取每个设备上的有效性数据;相反，有相关有效性数据的文章，如有[19-38]，在数据表中被引用，因为作者选择将这篇综述集中在设备的特性上，以允许读者对其作为自我监测工具的功效做出判断。

    为全文筛选检索的潜在相关文章的10%子样本由第二作者(AL)提取，以确定评分者之间的一致性。评级者之间的一致性很高(Cohen的kappa=.81)。如果出现任何分歧，由作者之间讨论解决。

    自我监控评分

    每个设备都指定了一个自我监控代码:(1)是，自我监控PA (Y巴勒斯坦权力机构）;(2)是的，自我监测PA和身体活动不足，如自我监测和反馈缺乏运动(Yπ）;(3)是的，自我监测久坐时间(Y圣)．

    自监测装置的不同属性基于控制理论[11];具体来说，接收反馈的能力(定义为对行为表现提供信息性和可操作的见解)和设定目标的能力(定义为就要实现的行为定义的目标/目标达成一致)[8］．各方面包括不同类型的反馈(例如，振动，听觉，无所不在的颜色或灯光形式，或可能通过推送通知)。还包括反馈的时间(即即时或延迟)。其他特性包括数据描述的方式(例如，数字数据/数据的图形表示)。平台的普遍性也包括在内(即，数据可以在不同设备/操作系统上查看的数量)。每一个都被分解成在设备或后端平台(定义为技术连接的智能设备/软件)上可用的反馈属性。其他属性包括设备的目标设定能力，以及终端用户是否可以通过某种方法(通常是应用程序编程接口或软件开发工具包)定制设备或相关软件。文本框1提供每个自我监视属性的详细描述。每个属性被划分为属性是否存在于设备本身(用“D”表示)或是否存在于后端平台(例如，手机/平板电脑;用“BP”表示)。

    编码的自我监控属性的描述。

    听觉:来自设备的口头行为反馈(例如，通过Sensoria语音反馈来自智能手机/智能MP3的地面接触)

    振动:使用振动提供预定行为阈值的触觉反馈(如LumoBack)

    无所不在:随时可见的反馈，通常以进度条的形式呈现，随着玩家朝着预定目标前进而改变(如《Fitbit Flower》)

    推送通知:在没有用户特定请求的情况下，将有关行为目标的信息从软件应用程序传递到计算设备

    即时:数据/反馈是否立即返回给用户(如LumoBack)

    延迟:数据/反馈在返回给用户时是否延迟(如ActiGraph)

    Numeric:以数字/数字或统计数据的形式返回

    图:数据以图形形式返回

    书面/文本反馈:数据以文本反馈的形式返回

    测量仪(无所不在的测量仪):数据以增长或缩小的图片/图像的形式返回，基于对预定目标的完成(如UbiFit Garden)

    应用程序:移动应用程序可以在什么操作系统上访问以查看数据/反馈

    软件:如果有一个计算软件用于查看数据，则可以在其上访问的操作系统

    网站:数据/反馈可以在网站上查看吗?

    目标设定能力:用户可以设定预定的目标吗?

    定制:终端用户可以定制设备或移动应用程序吗(例如，通过软件开发工具包)?

    文本框1。编码的自我监控属性的描述。

    对于行为改变的每个属性，每个设备都给出了1到6分之间的分数。这个分数用于描述两个因素:(1)该设备是否包含该行为改变属性;(2)它在多大程度上包含或不包含该属性。每个属性使用的自我监测评分系统为(1)是;(2)是的，困难(例如，靠近电脑);(3)是的，缺乏证据表明这一点;(4)不存在，但存在于未来的迭代中;(5)没有，但有可能(有应用程序编程接口或软件开发工具包);(6)没有描述/特色。

    这个评分系统是对行为改变属性的描述性统计，而不是对各种特性有效性的判断。


    检查统计

    数据库搜索识别出49,956篇文章(图1)，其中462个被认为可能相关，并检索全文分析。文章被排除的原因有很多(n=337):

    1. 计步器研究:如果没有证据表明计步器提供了时间戳数据，则排除这些研究。
    2. 原型:如果该设备还没有商用，或者目前没有原型的数据，只有概念证明信息可用，则排除。
    3. 健康结果:如果研究行为(如久坐行为和/或PA)与特定健康结果(如血压、血脂)之间的关系的文章被排除在外，并且所选择的测量工具不是文章的主要重点。
    4. 杂项:如果研究的目的是检查设备分析的新算法或数据处理程序，则文章被排除。

    其余125项研究(在46个设备上)和90个网站得出146个设备多媒体附件2)进行详细审查。其中64个被进一步删除，因为没有证据表明它们是为实时自我监控目的而设计的，已经使用过，或可以随时修改，或者目前无法购买。

    其余82个[39-119]技术被包括在这篇综述中。其中73个[39-110]技术测量/自我监测PA，其中16 [43，45，55，56，58，62-66，81，86，90，91，94，103，107-109)提供了一些缺乏运动的测量方法(见多媒体)．总之，9 [111-119]技术测量自我监测久坐时间(多媒体附件4)， 8 [111，112，114-119]，其中测量了PA和久坐时间。

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    图1。研究/网站选择。
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    身体活动自我监测技术

    图2显示用于测量/自我监控PA的每个设备中明显的自我监控属性的数量。拥有最多反馈属性的设备是Microsoft Band [77]在28个反馈可能性中有18个被编码。发现的设备中使用的最常见的反馈属性是相关后端平台上的联合数字和图形数据反馈，94%的自我监控PA的设备显示这些属性。最不常见的反馈属性形式是来自设备的听觉反馈(D_Auditory)。这种特殊类型的反馈只出现在2%的案例中(图3)．

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    图2。发现可以用于自我监控的技术，并根据技术中发现的自我监控属性的数量对PA提供反馈。
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    图3。可用于自我监测并提供特定自我监测属性的身体活动反馈的设备的比例。
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    久坐时间自我监控技术

    图4显示用于测量/自我监测久坐时间的每个设备中明显的自我监测属性的数量。图5记录了久坐时间自我监控设备的自我监控属性的流行程度。反馈属性数量最多的设备是Lumo Back姿态传感器和反馈教练[1728个反馈可能性中的13个被编码。在发现的设备中，最常见的反馈属性是相关后端平台上的联合数字和图形数据反馈，81%的自我监测久坐时间的设备显示这些属性。最不常见的反馈属性形式是推送通知设备上久坐时间的反馈。这种特殊类型的反馈在任何发现的设备中都不存在。

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    图4。技术发现可以用于自我监测，并根据技术中的反馈元素数量提供久坐时间的反馈。
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    图5。可用于自我监测并提供具有特定自我监测属性的久坐时间反馈的设备的比例。
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    本系统综述试图确定当前可用的测量技术，可用于实时自我监测久坐时间和/或PA。该综述在46种设备和90个网站上确定了125篇文章，总共有146种技术用于监测久坐时间和/或PA。其中，82种设备被认为能够自我监测久坐时间和/或PA。研究人员、临床医生和公众都可以使用这些设备。

    自我监测PA的技术主要来自消费者健康健身市场。一般来说，这些设备包括一个用于活动测量(步数、燃烧的卡路里、行进的距离)的加速度计和不同的次要传感器，包括陀螺仪、倾角计、lux传感器、皮肤汗液传感器和其他提供额外信息的传感器。然而，这些设备只会对PA提供反馈，PA的增加不会自动导致久坐时间的减少[120］．此外，越来越多的这些设备不仅可以反馈PA的数量，还可以反馈不活动的时间长度。

    商业和研究部门都有可以自我监测久坐行为的设备。这些设备往往以两种不同的方式测量久坐时间。首先，姿势传感器可以通过加速度计结合重力分量和专有算法(如activPAL)测量久坐时间，也可以通过骨盆周围身体区域的对齐(即，骨盆对齐取决于站立、坐着和躺着)。另一种测量久坐时间的技术是通过压力传感器。这些压力传感器可以安装在袜子、鞋子或椅子上。当穿上袜子或鞋子时，传感器上的压力可以判断佩戴者在什么时候有压力，什么时候坐着或躺着压力更小。当用户坐在椅子上时，有一个简单的二元结果:当压力传感器处于活动状态时，用户是坐着的，当它处于不活动状态时，该位置上没有坐着的行为。

    这两种类型的设备通常通过振动反馈(如Jawbone UP)或通过设备上无所不在的显示器(如Garmin Vivofit)提供反馈。这些设备往往(但不限于)连接到一个移动应用程序，以获得关于PA和久坐时间的反馈。对于PA，这通常采取能源支出或专有公司积分的形式(例如，Nike Fuel)。对于久坐的时间，这通常以坐着的时间为形式(如LumoBack)。这些移动应用程序允许佩戴者接收实时持续的反馈，以及目标设置功能和定制反馈的类型和时间;这是研究设备传统上不提供的一个方面。

    随着大量的设备现在可用(见图6以流行设备为例)，由于属性和成本的不同，这些设备越来越受欢迎也就不足为奇了。然而，也许有点矛盾的是，有一小部分设备是专门设计来测量坐着的时间的。此外，少数能够提供坐姿反馈的设备最初既不是为测量而设计的(如LumoBack)，也不是主要用于科学研究的研究工具(如ActivPAL VT)。

    自我监控技术需要提供与个人个性化和相关的PA和坐姿方面的实时反馈(即，实时反馈的属性必须与个人产生共鸣，而不仅仅是为他们预设的信息)。此外，即时反馈应该具有较低的认知负荷，以便能够立即与最终用户产生共鸣。121，122］．例如，Fitbit智能手环上有一朵正在生长的花，作为朝着用户定义的目标前进的反馈指示。使用这种性质的图形表示将更容易与用户产生共鸣[123，124］．然而，关于行为的时间模式的更详细的信息，例如，应该从移动应用程序、网站或软件中访问。此外，如果以上下文感知的方式提供反馈，则反馈被采取行动的可能性可能会增加。换句话说，反馈必须在用户可以采取行动的时候给出。例如，为了减少久坐，它应该在看电视时提供反馈，而不是在考试或长时间的牙科手术中坐着。如果这些特性可以集成到一个单一的设备中，它将有助于促进不同人群的使用，无论他们的技术能力如何。这些设备需要在合理的价格下有足够的电池寿命和内存容量。为了实现这一点，需要在不同的研究学科和商业领域进行合作，以开发这些能够感知环境的个性化反馈设备。

    并不是每个用户都有相同的需求，可操作信息的呈现需要根据个人需求进行调整。此外，单纯地向患者提供更多的医疗数据不仅不能保证改善结果，还可能导致负面后果[125］．活动追踪器长期使用的证据很少，保守估计有三分之一的人在开始使用后6个月就停止使用[126］．最近一项关于鼓励老年人坚持服药的几个工具的研究发现，参与者在描述他们使用这些设备的经历时最常用的描述词是“令人沮丧”和“具有挑战性”[mHealth开发人员的主要关注领域]。127］．在另一项关于使用饮食应用程序促进健康饮食的研究中，调查人员发现，不到3%的人使用该应用程序至少1周，其中不到10%的人在饮食上做出了积极的改变[128］．用户需要对消费者友好的设备和应用程序，这些设备和应用程序可以自我强化，使用起来也很愉快。这些目标可以通过激励、游戏化和社交网络来实现，以促进同伴或家庭成员之间的竞争/合作。

    为了充分实现可穿戴技术的承诺，消费者、供应商和医疗保健系统必须能够信任他们的数据以及收集和共享数据的设备的可靠性、隐私性和安全性。尽管监管监督通常被认为是创新技术快速传播的障碍，但可能损害最终用户的潜在骗局的存在决定了需要某种程度的监督。在全球范围内，可穿戴技术监管存在很大的不确定性;许多国家没有监管框架，而其他有监管框架的国家仍处于起步阶段，正在积极完善。129，130］．

    可穿戴技术用户还关心自己健康数据的隐私和所有权。在大数据时代，个人数据(尤其是医疗数据)的所有权条款必须明确规定，而不是埋没在通常未读后接受的使用协议条款中，无论何时将其数据出售或传输给他人，都要求用户明确表示同意，这一点至关重要[131］．

    移动健康的好处之一是更容易获得相关的医疗保健数据，但这种对消费者和提供者都增加了可用性，从而产生了潜在的重大安全风险。由于设备体积小，更容易在不经意间丢失或被盗，这可能意味着存储在设备上的信息会被其他人访问。

    随着消费者对可穿戴传感器的需求增加，医疗保健提供商将面临被大量患者数据淹没的可能性。这将带来许多困难的挑战，包括对24/7监督的潜在需求，需要将持续收集的多参数数据总结为可用的和有临床意义的格式[132］．

    本综述的优点是采用了系统的方法和所发现的技术的全面范围。然而，也有一些限制。由于文章的性质，不可能提供设备在测量久坐时间方面的有效性和可靠性的数据。同样，由于使用客观测量工具进行自我监测还处于起步阶段，文献中对于这些设备是否真的可以作为自我监测存在差距;因此，我们无法评论它们在这些设置中有多有用或有效。然而，有效性数据很重要。自我监控技术的用户必须能够信任返回给他们的反馈，否则他们可能会被剥夺使用工具和行为改变工具的权利。因此，将重要的有效数据与反馈工具结合起来意味着可以为消费者增加额外的价值，并可能更有效地改变行为。

    总之，作者认为，这篇综述是第一次系统地描述了广泛的设备，这些设备可以自我监测并对PA和久坐行为提供反馈。测量PA的设备数量呈爆炸式增长，因此更需要开发专门测量坐着时间的工具。工程师、计算机科学家和相关领域的学者需要合作开发这些技术，提供实时、个性化、上下文感知的反馈，以帮助减少久坐时间及其对心脏代谢健康的有害影响，而不依赖于PA。这可能会导致这些设备在医疗保健环境中的使用，作为美国开始出现的基于价值的护理系统的一部分，或者作为诊断工具，开始在英国的国民医疗服务中实施。

    这一范围审查提供了大量设备的记录，包括它们测量行为的能力和向用户提供反馈的能力，为临床、研究和公共卫生使用提供了基础。未来的研究需要进一步调查这些设备的有效性，以及它们在增加PA和/或减少久坐时间方面的可行性，以及这可能产生的公共卫生影响。

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    图6。本综述中讨论的设备示例。从左上起顺时针方向:Fitbit Charge HR、Garmin Vivofit、Jawbone Up、Nike Fuelband SE、Lumo背部姿势传感器和一个移动应用程序。
    查看此图

    致谢

    TY和CLE感谢国家健康研究合作研究所在应用健康研究和护理-东米德兰兹(NIHR CLAHRC-EM)和莱斯特临床试验单位的支持，以及NIHR莱斯特-拉夫堡饮食、生活方式和体育活动生物医学研究单位的支持，这是莱斯特NHS信托大学医院、拉夫堡大学和莱斯特大学之间的合作伙伴关系。本文仅代表作者个人观点，并不代表NHS、NIHR或卫生部的观点。

    这项工作得到了医学研究理事会2012年LLHW促进老年人身体活动的部分资助(MRC参考文献:MR/K025090/1)。这项工作还得到了EPSRC小型设备补助金的支持，题为:为工程和物理科学的早期职业研究人员升级小型设备基地(EP/K03118X/1)。

    利益冲突

    没有宣布。

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    多媒体附件1

    搜索策略。

    PDF档案(adobepdf档案)，40KB
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    多媒体附件2

    补充表1 -所有设备。

    XLSX文件(Microsoft Excel文件)，58KB
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    多媒体

    补充表2 -自我监测身体活动的设备。

    XLSX文件(Microsoft Excel文件)，45KB
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    多媒体附件4

    补充表3 -自我监测久坐行为的设备。

    XLSX文件(Microsoft Excel文件)，19KB
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    PA:体育活动
    MVPA:适度到剧烈的体育活动

    S Kitsiou编辑;提交24.11.15;K Lyden的同行评议，一个矿工;对作者14.12.15的评论;修订本收到18.01.16;接受21.01.16;发表04.05.16

    版权

    ©James P Sanders, Adam Loveday, Natalie Pearson, Charlotte Edwardson, Thomas Yates, Stuart JH Biddle, Dale W Esliger。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2016年05月04日。

    这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可(http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)的条款发布，允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制，前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
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