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【24h】

Using Cloud-Based Physical Activity Data from Google Fit and Apple Healthkit to Expand Recording of Physical Activity Data in a Population Study

机译：使用Google Fit和Apple Healthkit的基于云的物理活动数据，以扩展人口研究中的身体活动数据录制

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Large population studies are important sources for medical research. These studies are well planned, well organized, and costly. However, people record health data themselves using different sensors, which are mostly unplanned, unorganized and inexpensive. Nevertheless, self-recorded data might be an important supplement to population studies. The question is how to access and use this data. In the seventh survey of the Tromso cohort study, questionnaires and accelerometers were used to collect data on physical activity (PA). We now plan to collect historical PA data from these participants, using mobile sensor data already stored in the cloud. We will examine the feasibility of this approach and the quality of this data. Objectively measured historical data will provide valuable insights in the potential and limitations of mobile sensors as new data collection tools in medical research.
机译：大型人口研究是医学研究的重要来源。这些研究良好的计划，组织良好，昂贵。然而，人们使用不同的传感器记录健康数据本身，主要是意外，无组织和廉价的。然而，自我记录的数据可能是人口研究的重要补充。问题是如何访问和使用此数据。在Tromso队列研究的第七次调查中，使用问卷和加速度计收集物理活动（PA）的数据。我们现在计划使用已经存储在云中的移动传感器数据从这些参与者收集来自这些参与者的历史PA数据。我们将研究这种方法的可行性和本数据的质量。客观测量的历史数据将为移动传感器的潜在和限制提供有价值的见解，作为医学研究中的新数据收集工具。

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