Ecological Momentary Assessment

Wie beeinflussen Affekte die Ernährung und das Aktivitätsniveau bei Binge-Eating Erkrankung?
Die aktuelle Studie von Bridgette Do von der Univerität Southern California "Associations among affect, diet, and activity and binge-eating severity using ecological momentary assessment in a non-clinical sample of middle-aged fathers" untersuchte diese Zusammenhänge mit Hilfe des Ecological Momentary Assessment.
Finden Sie heraus, wie diese Studie durch unsere Lösungen für das Experience Sampling ermöglicht wurde!

Die Bedeutung des Move 4 als Inertial measurement units (IMUs)

Die allgegenwärtige Gesundheitsfürsorge ist eins der beliebtesten Forschungsgebieten mit einer steigenden Nachfrage an Inertial measurement units (IMUs).
Inertial measurement units sind elektronische Geräte, die typischerweise aus einem 3-Achsen-Beschleunigungssensor (der die lineare Beschleunigung misst) und einem 3-Achsen-Gyroskop (das die Winkelgeschwindigkeit misst) bestehen.
IMUs werden hauptsächlich zur Aufzeichnung von Bewegungsmustern oder zur Aktivitätserkennung wie beispielsweise der Ganganalyse verwendet.

In der neu erschienenen Publikation (How We Found Our IMU: Guidelines to IMU Selection and a Comparison of Seven IMUs for Pervasive Healthcare Applications) belegen die Daten, dass der Aktivitätssensor Move 4 auch bei der Ganganalyse hervorragende Ergebnisse liefert.

IMU-Gerätespezifikation des Move 4

Onboard Memory

4GB

Battery Capacity

380mAh

Max. Sampling Rate

Max. sampling rate can be customized to 256 Hz

Accelerometer Range

±16 g

Gyroscope Range

±2000 deg/s

Additional Sensors

Barometer

Temperatur Sensor

Ambient Light Sensor (LightMove 4)

IR Sensor (Customizing: Integration of an IR temperature sensor)

Atmungs-Sensor (Customizing: Integration of an respiration sensor)

Charging Options

Micro USB

Additional Adaptor/Dock

Waterproof

IP64

Developer Options

Java API

Die Bedeutung der Beschleunigungs-und Gyroskopsmessung für das Essverhalten und die damit verbundene Nahrungsaufnahme

Der Artikel "OREBA: A Dataset for Objectively Recognizing Eating Behaviour and Associated Intake" (Rouast et al., 2020) beschreibt Forschern, die an einer automatischen Erkennung des Essverhaltens interessiert sind, eine umfassende Multi-Sensor-Aufzeichnung von Bewegungen bei der Nahrungsaufnehme.
Moderne Multisensoren wie der Move 4 bieten Forschern die Möglichkeit, objektiv einen großen Datensatz von Beschleunigungs-und Gyroskopdaten zu sammeln. Das ist sehr wichtig für die automatische Erkennung von Essbewegungen, die ein Schlüsselelement im autonomen Ernährungsmonitoring darstellen. Lesen Sie mehr über die Ergebnisse dieser Studie und klicken Sie auf den obigen Artikel.

Validating Accelerometers for the Assessment of Body Position and Sedentary Behavior

Sedentäres Verhaltens im Anbetracht unserer Gesundheit gewinnt immer mehr an Bedeutung. Eine große Rolle bei der Untersuchung von Sedentärem Verhalten spielen Aktivitätssensoren.
Doch wie genau messen sie und wo ist der beste Messort um das zu messen was man auch tätsächlich messen möchte?
Die nachstehende Tabelle gibt einen kurzen Überblick über die Validität unterschiedlicher Aktivitätssensoren. Weitere Informationen hierzu können Sie im Artikel: Validating Accelerometers for the Assessment of Body Position and Sedentary Behavior lesen.

Aktivitätssensoren und ihre Validität im Überblick

Parameter

Trageort

Move 4

ActiGraph

ActiPal

Body Position
(sitting/lying)

thigh

hip

K=.97

K=.78

-

K=.67

K=.85

-

Sedentary Behaviour

thigh

hip

K=.95

K=.84

-

K=.69

K=.90

-

Giurgiu M. et al. (2019). Journal for the Measurement of Physical Behaviour.

Assessment of the circadian stimulus potential of an integrative lighting system in an office area

Ambulantes Assessment und Mobiles Monitoring sind die Expertise von movisens. Um wissenschaftliches Arbeiten in diesen Gebieten zu unterstützen fördert movisens bereits seit 10 Jahren studentische Projekte durch kostenlose Leihstellung von Sensoren und Software.
Und wieder ist eine Studienidee durch ein innovatives Projekt erfolgreich durchgeführt worden!
Studenten der Universität Lund untersuchten in Ihrer Arbeit den Einfluss von integierten Beleuchtungssystemen im Büro in Bezug auf das Wohlbefinden und die Gesundheit.
Erfahren Sie alles hierzu in der Veröffentlichung: Assessment of the circadian stimulus potential of an integrative lighting system in an office area.

Sedentary behavior in everyday life relates negatively to mood: An ambulatory assessment study

Erst vor Kurzem haben Forscher begonnen zwischen körperlicher Aktivität und sitzendem Verhalten zu unterscheiden und aufgezeigt, dass diese Unterscheidungen unterschiedliche Auswirkungen auf die somatische Gesundheit aufweisen.
Das Institut für Soprt und Sportwissenschaft (IfSS) des Karlsruher Intitut für Technologie (KIT) führte eine Studie zu sitzendem Verhalten durch und untersuchte hierbei den dynamischen Zusammenhang zwischen sitzendem Verhalten und Stimmungendimensionen im Alltag.
Im Scandinavian Journal of Medicine & Sience in Sports wurde jetzt hierzu das Paper "Sedentary behavior in everyday life relates negatively to mood: An ambulatory assessment study" veröffentlicht.

mehr über sedentäres Verhalten erfahren sie auf unseren Lösungsseiten

Neues White Paper zu Aktivitätsalgorithmen

Our very own Florian Richert crafted a fascinating white paper about the difficulties of accurately assessing energy expenditure using actigraphy. He details the history of interpreting accelerometer data, highlighting the advantages of a transparent method of calculation and the importance of capturing raw data in the sensor. Focusing on the quest to accurately estimate energy expenditure, Florian delves in to the existing research and reveals the weaknesses in the current approach and the way forward to develop a sustainable method of calculating parameters from accelerometer data as newer and better algorithms are devised.

The paper carves through the different existing methodologies and presents solid recommendations for integrating high quality accelerometer data in future research. In particular, utilising physiological data to assist in capturing psychological data in an ambulatory setting.

We hope you enjoy it.

Click here to download

Neue White Paper verfügbar

We've just added a few white papers to our website that we thought you may find interesting.

Energy Expenditure

First is a validation paper on the energy expenditure calculation of the Move II (now superceded by the Move 3). Some manufacturers are still utilising basic linear regression models to calculate the energy expeniture in their activity sensors. This paper demonstrates the advantages of utilising an activity class based algorithm vs. a basic linear regression to obtain a more accurate estimation of energy expenditure. It's somewhat old news, but it's good to remind everyone occasionaly of the superiority of our activity based method over the basic linear regression model.

White Paper Move II Validation Energy Expenditure

R-Peak Detection

Secondly we have a validation of the R-peak detection capabilities of the EkgMove (now superceded by the EcgMove 3). This paper puts the EkgMove through it's paces by introducing movement artefacts and validating the detection capabilities in reference to the Somnoscreen plus.

White Paper Validity of R-Peak Detection

Arousal

The measurement of arousal using Electro Dermal Activity (Galvanic Skin Response) is often hindered by factors like movement, temperature and exercise. This paper highlights the benefits of capturing activity data in addition to EDA/GSR. It details a method that can isolate the emotional arousal component of EDA/GSR using our EdaMove sensor.

White paper EdaMove Effects of Stimuli