The Fitbit One、Garmin VivofitおよびJawbone Upアクティビティトラッカーの検証トレッドミルウォーキングとランニング中のエネルギー消費の推定

目的：The Fitbit One、Garmin Vivofit、およびJawbone Up Activity Trackersがトレッドミルのウォーキングとランニング中に行ったエネルギー消費の推定の妥当性を判断する。このようなトラッカーの妥当性を決定すると、生成するデータの解釈が通知されます。 設計：横断的研究。 方法：14人の大人が0.70、1.25、1.80 ms-1で歩き、fitbit One、Garmin Vivofit、Jawboneを着たトレッドミルで2.22、2.78、3.33 MS-1で走りました。各トラッカーからのエネルギー消費の推定を、間接熱量測定（基準）からの測定と比較しました。ペアのt検定、相関係数、およびブランド・アルトマンプロットは、一致と比例バイアスを評価しました。平均差の差は、各速度の推定値と基準エネルギー消費の差の大きさを評価しました。 結果：Fitbit OneとGarmin Vivofitからのエネルギー消費量の推定値は、すべての歩行速度（0.70-3.33 MS-1）にわたって基準と有意に相関していました（p <0.01; r = 0.702; 0.854）。Fitbit One、Garmin Vivofit、およびJawbone Upは、すべての歩行速度（0.70-1.80 MS-1）にわたって基準を持つ、有意に相関していました（P <0.05; r = 0.729; 0.711; 0.591）。ただし、Garmin vivofitのみが、走行速度全体の基準からのエネルギー消費量の推定と有意に相関していました（p <0.05; r = 0.346）。Bland-Altmanプロットは、Fitbit OneとGarmin Vivofitの比例バイアスを示しました。単一速度のエネルギー消費量の推定は、Fitbit Oneによって過大評価され、Garmin Vivofitによって過小評価されました。 結論：デバイスによって報告されたエネルギー消費は、歩行とランニングを区別し、運動強度が増加するにつれて一般的な増加をもたらします。ただし、これらのデバイスから報告されたエネルギー消費は、潜在的なバイアスとエラーを考慮して、注意して解釈する必要があります。実用的な意味デバイスはEE推定の同じ結果を報告していますが、それらは互いに同等ではなく、歩行中および実行中の基準測定とは異なります。これらのデバイスは、正確かつ正確なEEの推定値を記録するための研究測定ツールとしては適していませんが、エネルギー消費の傾向に関するユーザーにフィードバックを提供するため、行動の変化の介入の使用に適している可能性があります。エネルギー消費の正確な測定が必要な研究でこれらのデバイスを使用することを意図している場合、研究者は、介入と横断データの収集の前に特定の検証と信頼性の研究を実施する必要があります。

OBJECTIVES: To determine the validity of energy expenditure estimation made by the Fitbit One, Garmin Vivofit and Jawbone UP activity trackers during treadmill walking and running. Determining validity of such trackers will inform the interpretation of the data they generate. DESIGN: Cross-sectional study. METHOD: Fourteen adults walked at 0.70, 1.25, 1.80 ms-1 and ran at 2.22, 2.78, 3.33 ms-1 on a treadmill wearing a Fitbit One, Garmin Vivofit and Jawbone UP. Estimation of energy expenditure from each tracker was compared to measurement from indirect calorimetry (criterion). Paired t-tests, correlation coefficients and Bland-Altman plots assessed agreement and proportional bias. Mean percentage difference assessed magnitude of difference between estimated and criterion energy expenditure for each speed. RESULTS: Energy expenditure estimates from the Fitbit One and Garmin Vivofit correlated significantly (p< 0.01; r= 0.702; 0.854) with criterion across all gait speeds (0.70-3.33 ms-1). Fitbit One, Garmin Vivofit and Jawbone UP correlated significantly (p < 0.05; r = 0.729; 0.711; 0.591) with criterion across all walking speeds (0.70-1.80 ms-1). However, only the Garmin Vivofit correlated significantly (p< 0.05; r = 0.346) with energy expenditure estimations from criterion across running speeds (2.22-3.33 ms-1). Bland-Altman plots showed proportional bias for the Fitbit One and Garmin Vivofit. Energy expenditure estimations of single speeds were overestimated by the Fitbit One and underestimated by the Garmin Vivofit. CONCLUSIONS: Energy expenditure reported by the devices distinguished between walking and running, with a general increase as exercise intensity increased. However, the reported energy expenditure from these devices should be interpreted with caution, given their potential bias and error. Practical implications Although devices report the same outcome of EE estimation, they are not equivalent to each other and differ from criterion measurements during walking and running. These devices are not suitable as research measurement tools for recording precise and accurate EE estimates but may be suitable for use in interventions of behaviour change as they provide feedback to user on trends in energy expenditure. If intending to use these devices in studies where precise measurements of energy expenditure are required, researchers need to undertake specific validation and reliability studies prior to interventions and the collection of cross-sectional data.