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Los sensores de aceleración portátiles se utilizan cada vez más para la evaluación de la actividad física en vida libre. La calibración del sensor de aceleración es una fuente potencial de error. Este estudio tiene como objetivo describir y evaluar un método de autocalibración para minimizar el error de calibración utilizando segmentos dentro de los registros de vida libre (no se necesitan experimentos adicionales). El método de autocalibración implicó la extracción de períodos de no movimiento en los datos, para los cuales la magnitud del vector medido debería ser idealmente la aceleración gravitacional (1 g); esta propiedad se utilizó para derivar factores de corrección de calibración utilizando un proceso iterativo de ajuste por el punto más cercano. La reducción del error de calibración se evaluó en datos de cuatro cohortes: Reino Unido (n = 921), Kuwait (n = 120), Camerún (n = 311) y Brasil (n = 200). Nuestro método redujo significativamente el error de calibración en todas las cohortes (P < 0.05). Los coeficientes de corrección de temperatura fueron más altos para el eje z, por ejemplo, un desplazamiento de 19.6 mg por cada 5 °C. Además, la aplicación del método de autocalibración tuvo un impacto significativo en métricas típicas utilizadas para describir la actividad física humana, por ejemplo, en Brasil la aceleración promedio de la muñeca fue de un 0.2 a un 51 % menor que los valores no calibrados, dependiendo de la selección de la métrica (P < 0.01). El método de autocalibración presentado ayuda a reducir el error de calibración en los datos de sensores de aceleración portátiles y mejora la comparabilidad de las medidas de actividad física en diferentes ubicaciones de estudio. La utilización de la temperatura parece ser esencial cuando la temperatura se desvía sustancialmente de la temperatura promedio en el registro, pero no para medidas de resumen de varios días.
Hees et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.