JMIR
J医疗互联网服务
医学互联网研究杂志
1438 - 8871
冈瑟Eysenbach
卡塔尔世界杯8强波胆分析JMIR出版公司，多伦多，加拿大
v14i5e123
23010345
10.2196 / jmir.2253
原始论文
使用双标记水的基于web的身体活动测量系统的验证
Eysenbach
冈瑟
Westerterp
克洛斯
波恩
斯蒂芬妮
Namba
称
孟博士
1
体育与健康科学学院“，
福冈大学
8-19-1，七久间
福冈,814 - 0180
日本
81 92 871 6631 ext 6759
81 92 865 6029
hnanba@fukuoka-u.ac.jp
山口那津男
日本
地中海
1
山田
Yosuke
博士学位
2
3.
德岛
出现
二元同步通信
1
Hatamoto
洋一
MSc
1
Sagayama
)
MSc
1
木村
Misaka
博士学位
2
Higaki
Yasuki
博士学位
1
田中
总裁中西宏明
博士学位
1
1
体育与健康科学学院“，
福冈大学
福冈
日本
2
京都医科大学
《京都议定书》
日本
3.
日本科学促进协会
东京
日本
Sep-Oct
2012
25
09
2012
14
5
e123
03
07
2012
23
07
2012
17
08
2012
25
08
2012
©南波秀之，山口由纪夫，山田阳介，德岛聪，畑本洋一，山山博之，木村三坂，东垣康树，田中博明。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2012年9月25日。
2012
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。
背景
在线或基于web的测量系统已被提出作为收集体育活动数据的方便方法。我们开发了两个基于Web的体育活动系统——24小时体育活动记录Web (24hPAR Web)和7天回忆Web (7daysRecall Web)。
客观的
使用双标记水(DLW)方法检验两种基于网络的体力活动测量系统的有效性。
方法
我们在20名25 - 61岁的受试者中评估了24hPAR WEB和7daysRecall WEB的有效性。电子邮件分发的顺序和随后完成的两个基于web的测量系统是随机的。每种测量工具都使用了一周。每周使用DLW方法评估参与者的活动能量支出(AEE)和总能量支出(TEE)，并与使用基于web的系统估计的各自能量支出进行比较。
结果
24hPAR WEB法测定的平均AEE为3.90 (SD 1.43) MJ, DLW法测定的平均AEE为3.67 (SD 1.48) MJ。两种方法AEE的Pearson相关系数为
r= .679 (
P<措施)。两种方法的Bland-Altman 95%一致性范围为-2.10 ~ 2.57 MJ。两种方法TEE的Pearson相关系数为
r= .874 (
P<措施)。7daysRecall WEB法测定AEE均值为4.29 (SD 1.94) MJ, DLW法测定AEE均值为3.80 (SD 1.36) MJ。两种方法AEE的Pearson相关系数为
r= .144 (
P= 54)。两种方法的Bland-Altman 95%一致性范围为-3.83 ~ 4.81 MJ。两种方法TEE的Pearson相关系数为
r= .590 (
P= .006)。使用终端设备的平均输入时间为24hPAR WEB为8分10秒，7daysRecall WEB为6分38秒。
结论
研究发现，这两种基于网络的系统都是收集体育活动数据的有效方法，适用于流行病学研究。由于24hPAR WEB的测量精度为中等至高，因此适用于评估干预措施对个人的影响以及检查体育活动行为。
体育活动
能量消耗
双标水
日本
简介
尽管缺乏身体活动的危害众所周知，但它仍然是慢性疾病发展的主要风险[
1］．缺乏运动与肥胖、糖尿病、心血管疾病、骨质疏松症和癌症的发病率增加有关[
2-
4］．因此，开发能够精确测量人口体育活动水平的仪器是很重要的。
体育活动问卷是流行病学研究中最常用的估算体育活动或能量消耗的工具[
5］．然而，与理想的双标签水(DLW)方法相比，传统自报告问卷的效度较低[
6］．此外，传统问卷的收集和分析工作需要时间和精力。与DLW方法相比，三轴加速度计的有效性高于问卷[
7］．然而，很难用加速度计测量骑自行车、游泳和只涉及上肢的活动[
5］．加速度计很容易获得，并包括用于长期数据收集的内存。然而，由于价格昂贵，它们不能用于需要在大量人群中测量身体活动或能量消耗的流行病学研究。DLW法是用于评估自由生活条件下总能量支出(TEE)的最准确和有效的系统之一[
8］．该方法还可用于评估与测量基础代谢率(BMR)相关的体力活动能量消耗(AEE)和体力活动水平(PAL) [
9，
10］．然而，因为它太昂贵，DLW方法不适合流行病学研究。
因此，有必要开发新的、廉价的方法来评估大量人群的体育活动水平。与传统的问卷调查相比，基于网络的测量系统被认为更方便地收集自我报告的身体活动数据。此外，基于web的系统可以提高测量的准确性，因为与问题的回答相关的交互式交流。由于基于web的系统可以使用终端设备完成，例如移动电话和智能手机，因此可以随时随地从个人那里获得回复。最近的两项研究验证了基于网络的测量身体活动的系统与DLW方法的对比，发现它们的有效性与传统问卷相当[
11，
12］．人们需要更精确的基于网络的系统来测量身体活动。成功和系统地收集人口统计和生活方式数据是任何流行病学研究的核心。因此，互联网和手机等技术在这类研究中具有很大的应用潜力[
13］．本研究的目的是开发两个基于网络的体育活动系统，并检查它们与DLW方法的有效性。
方法
参与者招募和排除标准
我们招募了20名健康人群(25-61岁，10男10女)参与研究。参与者是通过在日本福冈大学的一个校园和5000名注册者的当地电子邮件简报上的广告通过电子邮件招募的。
参与实验的参与者获得了价值1万元的礼券。入选标准是每个参与者必须拥有以下其中之一:智能手机、平板电脑设备、个人电脑或移动电话;他们还必须有互联网和电子邮件访问。排除标准为代谢性疾病、怀孕、哺乳期或竞技运动员;这是因为这些条件改变了正常的能量消耗。这项研究是在日本福冈大学伦理委员会的批准下进行的。所有参与者都收到了关于研究目的和内容的完整解释，我们在他们给出书面同意之前确认了他们对此的理解。
研究概述
我们开发了两个通过网站运行的Web系统，并允许自动发送电子邮件。日记(
14]及7天回忆[
15]以前开发的方法进行了调整，以便可以在线完成。我们分别将其命名为24小时身体活动记录Web版本(24hPAR Web)和7天召回Web版本(7daysRecall Web)。这项研究持续了两周，参与者被要求在每晚睡觉前用他们选择的终端设备回复一封在8:00发送的电子邮件。
图1显示了DLW和基于web的系统测量的时间表。在第一周，随机选择10名参与者完成24hPAR WEB，其余10名参与者回答7daysRecall WEB。在第二周，参与者使用了他们在第一周没有完成的基于网络的系统。为了确定系统的有效性，我们每周计算TEE、AEE和PAL。TEE采用DLW法测定，AEE和PAL基于过期气体分析计算BMR。
计划测量双标签水(DLW)，并在两周内交付基于web的系统。7天回忆WEB = 7天回忆WEB, 24hPAR WEB = 24小时身体活动记录WEB, BMR =基础代谢率。
![]()
基于网络的身体活动测量
日记法[
14]要求参与者每15分钟记录一次在四个不同类别(与工作有关的活动、上班途中的活动、休闲时间的活动和体育活动)中进行的活动，以便交叉表格。在这四个类别中，总共有66种不同的活动行为可供选择。
多媒体附件1显示了24hPAR WEB活性的样本屏幕和它们的代谢当量(METs)列表。在为期一周的24小时内，参与者每15分钟选择屏幕左侧的行为，然后完成右侧的表格。对于24hPAR WEB，与原来的33种行为相比，我们增加了额外的33种行为[
14以确保我们纳入了更多样化的生活方式行为。我们纳入了NHK(日本广播公司)2010年全国终身研究建议的行为[
16]和笹川体育基金会2010年全国体育生活调查[
17，这在日本成年人中很常见。我们根据以前的研究确定了新活动的强度(以METs为单位)[
18］．响应结果(表示为每个活动的强度)每15分钟在Web服务器上记录一次。
我们在简报会上向参加者解释如何使用该系统。由于该系统是在JAVA脚本中运行的，因此启动该软件需要访问已注册的电子邮件地址的URL。
每个24小时的TEE(单位:MJ)计算公式为:BMR × 24小时平均METs × 1.1 ÷ 0.9 × 4.184 × 103［
19］．
每24小时的AEE(单位:MJ)采用以下公式计算:TEE × 0.9 - BMR。
BMR为过期气体分析所得值。常数1.1反映了久坐时的静息代谢率，相当于BMR增加了约10%。静坐时的静息代谢率(1 MET)与仰卧位禁食时的BMR不同。常数0.9反映饲粮产热率约为10%，换算系数为4.184 × 103用于将值从千卡转换为兆焦。
7天召回法[
15]要求受访者在面试中回忆过去7天的体育活动行为。相比之下，本研究的参与者必须在一周内每天将数据输入7daysRecall WEB系统。一天被分为三个时间段——上午、下午和晚上——参与者必须回忆他们在这些时间段内的身体活动以及活动的强度。
多媒体附件2描述了7daysRecall WEB、输入屏幕、活动的插图及其强度。活动强度分为:轻度(1.5-2.9 METs)、中度(3.0-3.9 METs)、中度至高(4.0-5.9 METs)、高(6.0-7.9 METs)和极高(≥8.0 METs)。参与者能够根据插图选择体育活动的强度，这些插图展示了不同强度分类之间的差异。此外，为了减少在选择代表特定强度的活动时的错误，7daysRecall WEB评估的第一天和第二天包括一个互动测验。测试要求参与者将活动与适当的强度相匹配，并演示了参与者如何被要求完成评估。测试继续进行，直到参与者连续正确回答两个问题。为了评分，以下METs水平被分配给每一类活动:睡眠= 0.9 METs;轻度活动= 2.2 METs;中度= 3.5 METs;中至高= 4.5 METs; high = 7.0 METs, and very high = 10 METs.
阅读和看电视等强度非常低的活动时间不包括在选择屏幕上。因此，我们从24小时中减去睡眠和其他活动时间，并将这段时间的活动强度划分为非常轻(= 1.3 METs)。
两个系统的活动强度数据通过互联网提交，并转换为能量消耗，然后传输到服务器上。为了避免影响个体行为，在实验期间没有向参与者提供关于能量消耗的反馈。
DLW方法
TEE采用先前描述的DLW方法在14天内测量[
7］．在第0天到达测试设施时，参与者提供了尿样以测量基线2H和18O浓缩。在上午8:00至9:00之间，预混合剂量含有约0.12 g/kg的预测全身水分2H2O(99.8原子%;日本东京Taiyo Nippon Sanso)和2.5 g/kg预测H .218O(10.0原子%;Taiyo Nippon Sanso)给每个参与者喝。在以下时间点采集尿样:第二天上午(第1天)两次，第8天和第15天上午两次。尿液样本的等分储存在-15°C冷冻，以便稍后用同位素比质谱分析(Hydra 20-20稳定同位素质谱;SerCon Ltd，克鲁，英国)。平衡的气体18O是CO2，和H2被用于2H.我们用铂催化剂平衡2H.每个样品和相应的参考文献一式两份分析。分析的平均标准偏差为0.7‰2H和0.05‰为18O (
7］．
的18O和2H稀释空间(NO和Nd)通过将所给示踪剂的剂量(以摩尔的2H -或18o标记的水)用截距法(2H和18O在时间0时的富集)[
20.，
21］．Nd/ NO本研究的平均值为1.027 (SD 0.007)，范围为1.011-1.043，与以往研究报告的数值相似[
7，
22］．因此，总体水(mol)计算为N的平均值d(mol)除以1.041为稀释空间(由2H和NO[mol])除以1.007为稀释空间(由18O) (
22］．
有限公司2产量的计算公式为:0.4554 ×体内总水量× (1.007 ×18O消除率- 1.041 ×2H消除率)。在此计算中，我们使用Schoeller等人的方程A6对呼吸水进行同位素分馏的假设[
8]与Racette等人的修正稀释空间常数[
22］．TEE计算采用修正的Weir公式[
23基于CO2生产速率，假设呼吸商为0.85。PAL以TEE/BMR计算[
9］．
BMR测量
在研究的第0天，我们使用间接量热法(ARCO 2000;ARCO系统，千叶，日本)。有限公司2生产和O2研究人员在一夜禁食和休息30分钟后测量了摄入量。参与者被要求用汽车运送到实验室，以将体力活动保持在最低限度。有限公司2生产和O2消费量通过Weir方程转换为BMR [
23］．我们用了O的变体2消耗小于25 mL/min，以确定收集是否可接受[
24］．每个参与者都被定期监测以确保他或她保持清醒。数据是在一个热调节的环境中收集的，光线和噪音最小。量热计系统在每次测量前都进行校准。
统计分析
所有统计分析均使用SPSS for Windows 19.0 (IBM公司，Somers, NY, USA)进行。所有数据以均值(SD)表示;对于参与者特征，也给出了一个范围。我们对男性和女性的一般特征进行了独立比较
t测试。
我们计算了零级和部分Pearson相关系数，作为DLW和24hPAR WEB测量的AEE之间的相关性度量;通过DLW和24hPAR WEB测量TEE;通过DLW和24hPAR WEB测量PAL;AEE由DLW和7daysRecall WEB测量;通过DLW和7daysrecall WEB测量TEE;PAL以DLW和7daysRecall WEB测量。利用Bland-Altman图，我们将24hPAR WEB和DLW的AEE差异(y轴)与24hPAR WEB和DLW的AEE算术平均值(x轴)联系起来[
25］．此外，我们将7天WEB与DLW的AEE差值(y轴)与7天WEB与DLW的AEE算术平均值(x轴)联系起来[
25］．一致性的极限为差值的±1.96标准差。为了确定24hPAR WEB与DLW之间TEE的误差来源，以及7daysRecall WEB与DLW之间TEE的误差来源，我们计算了Pearson相关系数，以确定按性别绘制的24hPAR WEB与DLW之间的差异以及7daysRecall WEB与DLW之间TEE的差异之间的关联。我们将显著差异定义为
P<。01.
结果
表1显示研究人群的一般特征。我们打算招募一个异质群体(包括性别和较大的年龄和体重指数范围)，这在表格中得到了证明。在20名参与者中，7名(35%)超重(身体质量指数>25 kg/m)2)．共有10名(50%)为全职工作、2名(10%)为兼职工作、4名(20%)为自雇人士及4名(20%)为全职家庭主妇。男性的bmr明显更大(
P< .001)， dlw衍生的AEE (
P< .001)， dlw衍生的TEE (
P< .001)。根据DLW法测定，男性和女性的PAL无显著差异(
P= .09点)。
研究人群的一般特征。
|
所有的参与者 |
男性(n = 10) |
女性(n = 10) |
P价值 |
|
|
的意思是 |
SD |
的意思是 |
SD |
范围 |
的意思是 |
SD |
范围 |
|
| 年龄(年) |
42.6 |
10.9 |
45.2 |
12.3 |
26 - 61 |
40.0 |
9.1 |
25-51 |
.30 |
| 身体质量指数一个(公斤/米2） |
24.0 |
3.8 |
26.4 |
3.4 |
19.2 - -33.9 |
21.5 |
2.4 |
19.2 - -27.4 |
措施 |
| 体重(公斤) |
66.6 |
16.3 |
79.2 |
13.9 |
57.5 - -108.5 |
54.0 |
3.6 |
48.7 - -58.0 |
<措施 |
| 身高(厘米) |
165.8 |
10.4 |
172.6 |
7.3 |
161.9 - -185.4 |
159.0 |
8.5 |
141.8 - -171.0 |
措施 |
| 测定基础代谢率b(乔丹) |
5.68 |
|
6.50 |
0.89 |
4.77 - -8.00 |
4.87 |
0.57 |
4.40 - -6.24 |
<措施 |
| 三通DLWc(MJ /天)d |
10.46 |
2.58 |
12.39 |
2.09 |
8.46 - -15.50 |
8.53 |
1.18 |
7.41 - -11.26 |
<措施 |
| 爱意DLWe(MJ /天)d |
3.73 |
1.35 |
4.65 |
1.07 |
2.85 - -6.16 |
2.82 |
0.89 |
1.48 - -4.17 |
<措施 |
| 朋友DLWf(t /测量基础代谢率)d |
1.83 |
0.18 |
1.90 |
0.12 |
1.68 - -2.09 |
1.76 |
0.22 |
1.42 - -2.14 |
.09点 |
一个身体质量指数。
b基础代谢率。
c总能量消耗由双重标记的水测量。
d2周内的平均值。
e活动能量消耗由双重标记的水测量。
f通过双重标记的水来测量身体活动水平。
使用终端设备的平均输入时间为24hPAR WEB系统为8分10秒，7daysRecall WEB系统为6分38秒。24hPAR WEB中输入数据的平均数量为8.6种(SD为2.6种);这是指行为类型的平均数量，如读书、看电视和散步。7daysRecall WEB平均输入小时数为6.0次(SD 1.5次);这是指在早上、下午和晚上每种强度活动的平均输入数量。使用24hPAR WEB的数据输入符合性为140天中的122天(87.1%)，7daysRecall WEB的符合性为140天中的133天(95.0%)。当系统管理员识别出一个不符合要求的参与者时，这将被记录下来，并且参与者在第二天会收到一个电话，提醒他或她完成输入。本研究采用这种方法，收集100%的数据。
图2显示基于weblog数据的每个测量系统在7天内的响应时间。从图中可以看出，响应时间逐渐变快。
24hPAR WEB法测定的平均AEE为3.90 (SD 1.43) MJ, DLW法测定的平均AEE为3.67 (SD 1.48) MJ。24hPAR WEB法平均TEE为10.65 (SD 2.57) MJ, DLW法平均TEE为10.39 (SD 2.68) MJ。24hPAR WEB的PAL平均值为1.87 (SD 0.20)， DLW的PAL平均值为1.82 (SD 0.22)。7daysRecall WEB法平均AEE为4.29 MJ (SD 1.94)， DLW法平均AEE为3.80 MJ (SD 1.36)。7daysRecall WEB法的平均TEE为11.08 (SD 2.82) MJ, DLW法为10.53 (SD 2.58) MJ, 7daysRecall WEB法的平均PAL为1.96 (SD 0.32)， DLW法的平均PAL为1.84 (SD 0.19) MJ。对于上述能量消耗变量，基于网络的测量和DLW方法之间没有显著差异。
图3显示了24hPAR WEB和DLW方法对日AEE的Pearson相关系数。24hPAR WEB测量的AEE与DLW测量的AEE相关(
r= .679,
P<措施)。24hPAR WEB法和DLW法测定TEE与PAL的相关系数为
r= .874 (
P< .001)和
r= .404 (
P= .08)。
图4显示了通过24hPAR WEB与DLW测量的AEE的Bland-Altman图。24hPAR WEB法和DLW法的平均差异很小(0.23 MJ)，一致限为2.33 MJ(±1.96 SD)。趋势检验在统计学上无显著性。回归方程为y = -0.03x + 0.36 (
r= -.382,
P= .87点)。在24hPAR WEB与DLW测量TEE的Bland-Altman图中，两种方法的平均差异较小(0.26 MJ)，一致性限为2.59 MJ(±1.96 SD)。趋势检验在统计学上无显著性。回归方程为y = -0.04x + 0.72 (
r= -.085,
P=标识)。
7daysRecall WEB法与DLW法AEE的Pearson相关性为
r= .144 (
P= 54)。7天测量的TEE与DLW相关(
r= .590,
P= .006)。7daysRecall WEB法和DLW法测定PAL的相关系数为
r= -.085,with no significant correlation.
图5显示7daysRecall WEB测量的AEE与DLW比较的Bland-Altman图。7daysRecall WEB法与DLW法的平均差异较小(0.49 MJ)，一致性极限较大，为4.32 MJ(±1.96 SD)。趋势检验在统计学上无显著性。回归方程为y = 0.59x - 1.93 (
r= .343,
P= .14点)。在7daysRecall WEB与DLW测量TEE的Bland-Altman图中，两种方法的平均差异较小(0.55 MJ)，一致性极限较大，为4.80 MJ(±1.96 SD)。趋势检验在统计学上无显著性。回归方程为y = 0.11x - 0.66 (
r= .110,
P=主板)。
图6显示了TEE的DLW与24hPAR WEB测量值的差值与DLW与7天WEB测量值的差值之间的相关性(
r= .673,
P=措施)。该图展示了关于TEE的高估或低估方法的概况。大多数女性和1名男性在24hPAR WEB和7daysRecall WEB方法中都高估了TEE (
图6)．
为每个web交付的系统输入时间趋势(第1天到第7天的分和秒)。7daysRecall WEB = 7天Recall WEB, 24hPAR WEB = 24小时Physical Activity Record WEB。
![]()
通过24小时体力活动记录WEB (24hPAR WEB)和双标记水(DLW)方法测量每日活动能量消耗(AEE)的Pearson相关系数。CI =置信区间。
![]()
Bland-Altman图说明了24小时身体活动记录网(24hPAR Web)和双标记水(DLW)方法之间的活动能量消耗(AEE)的差异。
![]()
Bland-Altman图说明了7天回忆网(7daysRecall Web)和双标记水(DLW)方法之间活动能量消耗(AEE)的差异。
![]()
双标记水(DLW)与24小时体力活动记录网(24hPAR Web)总能量消耗(TEE)测量方法之间的差异与DLW与TEE 7天回忆网(7daysRecall Web)测量方法之间的差异的相关性。
![]()
讨论
在这项研究中，我们使用基于web的测量系统开发了一种新的体育活动评估方法，并与DLW方法进行了验证。这些测量系统成本低，实用，用户友好。它们可以快速完成，输入时间不到10分钟。使用这两个系统，每日响应时间趋于逐渐变快;7daysRecall WEB方法尤其如此。增加操作熟悉度可能有助于更快地回忆行为。该系统可以同时测量许多人的日常身体活动，因为它们与许多终端设备兼容，如手机、智能手机和个人电脑，允许通过互联网进行完整的评估。与日记法相比，这两种方法都有改进[
14]及访谈方法[
15]以前开发的。
自20世纪60年代以来，人们一直使用日记法来评估身体活动[
26］．这种方法要求每个人每15分钟记录一次他们的体育活动行为。我们在之前的研究中使用了这种方法[
27]，尽管本研究所选择的活动是根据以前的研究进行修改的[
14］．本研究中使用的基于web的测量系统的一个优点是，它们与各种终端设备兼容。它们还允许对更多的体育活动行为进行评估，并简化了数据的记录。
在本研究中，我们发现24hPAR WEB与AEE的DLW测量值之间存在显著相关性。这一结果很重要，因为BMR占TEE的60%-75% [
6］．此外，24hPAR WEB与TEE的DLW测量之间的关系类似于3轴加速度测量与TEE的DLW测量之间的关系[
7］．这表明使用24hPAR WEB可以在10分钟内准确评估TEE。24hPAR WEB允许对游泳、骑自行车和攀岩活动进行评估，这些活动不能使用加速度计进行测量。24hPAR WEB还可以将这些活动分类为交通行为、睡眠、工作和休闲时间。
本研究中TEE的24hPAR WEB与DLW测量值之间的相关性与以往研究相似[
14］．目前的研究还表明，身体活动可以在一个数字屏幕上报告，而不需要从几张纸上交叉制表。一个重要的发现是，与DLW方法相比，24hPAR WEB测量AEE的准确性优于传统体育活动问卷。Bonn等人报告了基于web的问卷Active-Q与TEE的DLW测量之间的Spearman相关性
r= .52 (
P<措施，n = 37) [
11];同样，Ishikawa-Takata等人报道了日本动脉硬化纵向研究体力活动问卷与TEE的DLW测量之间的Spearman相关性
r= .742 (
P<措施，n = 226) [
28］．目前研究的一个缺点是，我们的参与者比以前的研究少;然而，我们发现即使与AEE (
图3)．我们的研究结果证实，日记法是自我报告最准确的方法。
图4表示无论AEE平均值的最高和最低值如何，估计的误差范围都没有变化。由于与DLW方法存在显著相关性，且无论估计大小，误差范围都很小(±2.33 MJ, 95%置信区间)，我们发现24hPAR WEB方法比以往研究中使用的方法提供了更好的结果[
11，
14］．当使用评估工具时，需要更大的努力来回忆行为，如Active-Q [
11在本研究中，研究参与者被发现过度或低估了他们的身体活动。关于每个行为发生的时间，他们可能能回忆起印象深刻的行为，但无法回忆起不印象深刻的行为。然而，对于24hPAR WEB，我们没有观察到显著的高估或低估。这一发现的一个原因可能是，在醒来后选择行为顺序会导致更高的准确性。另一个原因可能是行为每15分钟被选择一次。
7天身体活动回忆法最初是在1979年开发出来的，用于斯坦福五城项目[
15］．这种方法的一个优点是，过去7天的身体活动可以从15分钟的访谈中估计出来[
15］．对于目前的研究，我们无法开发一个可以模拟面试的交互式交流系统。因此，我们设计了一种有效的沟通方法，以获得与面对面访谈相似的信息。该方法包括:(1)每天输入一次，回忆当天的活动，而原来的7天身体活动回忆频率为每周一次;(2)身体活动强度图解;(3)前2天的小测验，要求参与者在活动中选择强度(
多媒体附件2)．测试问题继续进行，直到参与者能够连续正确回答两个问题。那些没有看插图的人无法正确回答;因此，不让他们继续，直到他们回答正确，减少了他们自我报告的运动强度中的潜在错误。
与之前研究7天记忆的研究相比[
29-
31]方法，7daysRecall WEB对TEE的预测较为准确。
图5表示无论AEE平均值的高低，估计的误差范围都不会发生变化。95%置信区间为±4.32 MJ，与24hPAR WEB相比差异较大。然而，与7天回忆日记法相比，误差很小[
29-
31]，与Active-Q类似[
11］．
在使用7daysRecall WEB时，有一个人大大高估了能量消耗(比平均水平高出3SD)。因此，我们排除了他的数据，重新分析数据(n = 19)。7daysRecall WEB法与DLW法之间TEE的Pearson相关系数重新计算为
r= .788 (
P<措施)。7d测量的AEE、recall WEB与DLW无显著相关(
r= .346);也不是用7daysRecall WEB和DLW (
r=措施)。研究结束后，我们发现男性参与者高估能量消耗的原因是，无论他的身体活动如何，他输入的强度水平对应于光强度的儿童保育时间。为了防止这类错误，我们对系统进行了编程，要求参与者确认每个输入。然而，准确记录体育活动行为似乎是自我报告体育活动评估方法的一个局限性[
32］．
本研究采用交叉设计，参与者交替使用两种基于web的方法。在反应时间方面，没有差异(
P= .32)在第一周使用24hPAR WEB的组(450,SD 163秒)和在第二周使用24hPAR WEB的组(596,SD 329秒)之间。同样没有差别(
P= .68)，第一周使用7daysRecall WEB的组(353,SD 225秒)和第二周使用7daysRecall WEB的组(318,SD 140秒)。在
图3，
图4,
图5，相关图显示了基于web的方法与DLW方法的有效性。使用交叉设计的结果在效度上没有明显差异。然而，未来的调查应该研究交叉设计的这个问题，因为我们每组只有10名参与者。
在这两种系统下，女性倾向于高估能量消耗(
图6)．在这7位做出过高估计的女性中，有6位是家庭主妇或兼职工作者。造成这种估计的一个可能原因是很难确定照顾孩子和家务活动的强度。做家务和照顾孩子需要复杂的体力活动。有可能，参与者选择的不是花在搬家上的时间，而是花在家务和照顾孩子上的时间。然而，这个问题还需要进一步的研究来调查。
这项研究的另一个局限性是传统的手机不支持JavaScript。因此，传统的手机无法运行24hPAR WEB。在日本，30-49岁的人群中有95%的人可以上网，而70-79岁的人群中只有32.9%可以上网[
33］．因此，在使用24hPAR WEB进行老年人流行病学研究时，抽样是一个重要问题。7天输入的符合性也是获得精确测量的重要考虑因素。
近年来，公共卫生研究主要集中在疾病预防和社区干预以促进身体活动[
34］．在过去的十年里，许多项目还开发了基于网络的干预措施来帮助增加身体活动。
35，
36］．对于针对大群体个体的研究，评估身体活动对于确定干预措施的效果很重要。在本研究中开发的基于网络的测量方法将有助于以低成本准确评估身体活动。
综上所述，24hPAR WEB似乎对估计AEE和TEE有效，7daysRecall WEB似乎对估计TEE有效。这两种方法都是流行病学研究中收集体育活动数据的有效方法。24hPAR WEB比7daysRecall WEB更准确，对于评估身体活动行为和干预措施的效果很有用。7daysRecall WEB的输入时间较短。该系统操作简单，适用于大型社区的体育活动评估。
多媒体附件1
24小时身体活动记录WEB。
多媒体附件2
7 daysrecall WEB。
缩写
7 daysrecall网络
7天召回网页
24 hpar网络
24小时身体活动记录网站
爱意
活动能量消耗
基础代谢率
基础代谢率
DLW
双标水
大都会
代谢当量
Nd
2H稀释空间
没有
18O稀释空间
朋友
身体活动水平
三通
总能源消耗
作者感谢参与者在这项研究中的合作。本研究由“研究活动启动资助计划”(No. 22800075;青年科学家资助计划(B) (No. 24700740;(2011)明治安田生命健康福利基金(第一作者)，日本社会科学研究院研究员资助项目(No.11J00333;到YY)，以及福冈大学运动心理学实验室和中央体育活动研究所。
作者已经申请了一项改进版的24小时身体活动记录WEB (Pat。待发。2011-227032日本专利局)。
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