Repositorio
Institucional

Aguilar-Farias, Nicolas

Peeters, G. M. E. E. (Geeske)

Brychta, Robert J.

Chen, Kong Y.

Brown, Wendy J.

Comparing ActiGraph equations for estimating energy expenditure in older adults

TAYLOR & FRANCIS LTD

JOURNAL OF SPORTS SCIENCES

en

Accurate estimation of energy expenditure (EE) from accelerometer outputs remains a challenge in older adults. The aim of this study was to validate different ActiGraph (AG) equations for predicting EE in older adults. Forty older adults (age = 77.4 +/- 8.1 yrs) completed a set of household/gardening activities in their residence, while wearing an AG at the hip (GT3X+) and a portable calorimeter (MetaMax 3B - criterion). Predicted EEs from AG were calculated using five equations (Freedson, refined Crouter, Sasaki and Santos-Lozano (vertical-axis, vectormagnitude)). Accuracy of equations was assessed using root-mean-square error (RMSE) and mean bias. The Sasaki equation showed the lowest RMSE for all activities (0.47 METs) and across physical activity intensities (PAIs) (range 0.18-0.48 METs). The Freedson and Santos-Lozano equations tended to overestimate EE for sedentary activities (range: 0.48 to 0.97 METs), while EEs for moderate-to-vigorous activities (MVPA) were underestimated (range: -1.02 to -0.64 METs). The refined Crouter and Sasaki equations showed no systematic bias, but they respectively overestimated and underestimated EE across PAIs. In conclusion, none of the equations was completely accurate for predicting EE across the range of PAIs. However, the refined Crouter and Sasaki equations showed better overall accuracy and precision when compared with the other methods.

La estimación precisa del gasto energético (GE) a partir de las salidas del acelerómetro sigue siendo un desafío en adultos mayores. El objetivo de este estudio fue validar diferentes ecuaciones de ActiGraph (AG) para predecir el GE en adultos mayores. Cuarenta adultos mayores (edad = 77,4 ± 8,1 años) completaron un conjunto de actividades domésticas/de jardinería en su residencia, mientras usaban un AG en la cadera (GT3X+) y un calorímetro portátil (MetaMax 3B - criterio). Los GE predichos de AG se calcularon utilizando cinco ecuaciones (Freedson, Crouter refinado, Sasaki y Santos-Lozano (eje vertical, magnitud vectorial)). La precisión de las ecuaciones se evaluó utilizando el error cuadrático medio (RMSE) y el sesgo medio. La ecuación de Sasaki mostró el RMSE más bajo para todas las actividades (0,47 MET) y en todas las intensidades de actividad física (PAI) (rango 0,18-0,48 MET). Las ecuaciones de Freedson y Santos-Lozano tendieron a sobreestimar la EE para actividades sedentarias (rango: 0,48 a 0,97 MET), mientras que la EE para actividades moderadas a vigorosas (AFMV) se subestimó (rango: -1,02 a -0,64 MET). Las ecuaciones refinadas de Crouter y Sasaki no mostraron sesgo sistemático, pero sobreestimaron y subestimaron respectivamente la EE en todos los IPA. En conclusión, ninguna de las ecuaciones fue completamente precisa para predecir la EE en todo el rango de IPA. Sin embargo, las ecuaciones refinadas de Crouter y Sasaki mostraron una mayor exactitud y precisión general en comparación con los otros métodos.

Artículo original

Este trabajo fue financiado por la Beca de inicio para personal nuevo de la Universidad de Queensland [2010003019], la beca del Programa del Consejo Nacional de Investigación Médica y de Salud de Australia [569940], la Financiación de investigación intramuros del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales (NIDDK) [Z01 DK071013], la Financiación de investigación intramuros del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales (NIDDK) [Z01 DK071014] y la beca internacional de la Universidad de Queensland.

This work was supported by the The University of Queensland New-Staff Start-up Grant [2010003019], Australian National Health and Medical Research Council Program grant [569940], National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) Intramural Research Funding [Z01 DK071013], National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) Intramural Research Funding [Z01 DK071014], University of Queensland International scholarship.,

10.1080/02640414.2018.1488437

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Accelerometry

aging

measurement

motion sensors

physical activity

Acelerometría

envejecimiento

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sensores de movimiento

actividad fisica

Sport Sciences

Accelerometry

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Acelerometría

envejecimiento

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sensores de movimiento

actividad fisica

Geriatría y Gerontología

Ciencias del Deporte y Acondicionamiento Físico

Otras Especialidades de la Medicina Clínica

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WOS:000453027300009

Comparing ActiGraph equations for estimating energy expenditure in older adults

29912666

Artículo original

TAYLOR & FRANCIS LTD

JOURNAL OF SPORTS SCIENCES

Ciencias del Deporte

0264-0414

en

University of Queensland 2010003019

Australian National Health and Medical Research Council Program 569940

NIDDK Z01 DK071013

NIDDK Z01 DK071014

This work was supported by the The University of Queensland New-Staff Start-up Grant [2010003019], Australian National Health and Medical Research Council Program grant [569940], National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) Intramural Research Funding [Z01 DK071013], National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) Intramural Research Funding [Z01 DK071014], University of Queensland International scholarship.,

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University of Queensland 2010003019#Australian National Health and Medical Research Council Program 569940#NIDDK Z01 DK071013#NIDDK Z01 DK071014