三种加速度计测量多种身体活动的效度比较

三种加速度计测量多种身体活动的效度比较
王欢;王馨塘;佟海青;欧阳安;江崇民
【摘要】本研究的目的是测量、评价3种常用加速度计(GT3、RT3以及SWA)在走跑活动以及日常生活活动的测量效度.方法:30名受试者完成走跑类和日常生活类活动的测量.走跑活动分为4个速度(3 km/h、4.5 km/h、6 km/h和7.5 km/h),在室内场地上完.生活类活动有坐姿看书报、站立、擦桌子、擦地板、踢毽.在每种活动测试中,受试者同时佩戴3个加速度计以及气体代谢分析仪Cosmed K4b2,以Cosmed K4b2为校标比较3个加速度计的效度.结果:1)加速度计对不同类型身体活动的测量效度不同.对走跑活动的测量效度相对较高(快速走时误差只有5％);对日常生活活动(ADL)的测量效度较低(从20％到100％的误差).对上肢活动的测量误差显著大于下肢活动;对从坐姿到站立活动的能耗变化不能识别.2)加速度计对于不同强度活动的测量效度不同.低强度和高强度活动时加速度计与校标值(K4b2测量值)之间差异显著(P＜0.05),而中等强度活动时的测量效度较好.3)三种加速度计比较,对于走为主的身体活动,GT3的测量效度相对较好(误差范围小于10％);对于ADL活动和跑步,Sensewear Armband的测量效度相对较好.结论:加速度计的测量效度与身体活动类型、强度以及仪器自身性能等有关.不同加速度计的测量效度存在较大的差异,如果要连续测量成年人多种活动(包括走跑以及日常生活活动)的能
耗,Sensewear Armband的总体效度好于GT3和RT3.
【期刊名称】《体育科学》
【年(卷),期】2014(034)005
【总页数】7页(P45-50,65)
【关键词】身体活动;加速度计;效度;GT3;RT;SWA
【作者】王欢;王馨塘;佟海青;欧阳安;江崇民
【作者单位】国家体育总局体育科学研究所,北京100061;北京体育大学,北京100084;北京体育大学,北京100084;北京体育大学,北京100084;国家体育总局体育科学研究所,北京100061
【正文语种】中文
【中图分类】G804.49
身体活动作为一种特定的人体生理活动和生活行为方式，它与健康的关系越来越受到重视。

无论是要研究身体活动与健康及疾病的关系，还是要进行身体活动促进和开展个性化健身指导，首要任务是对身体活动进行测量和评价［13］。

因此，关于身体活动测量方法学的研究一直是重要的研究命题。

目前用于测量身体活动的工具有多种，包括计步器、间接测热仪、双标水法、心率测量仪、加速计等。

每种仪器都有各自的优缺点。

而加速度计因能相对客观准确、连续测量身体活动而被广泛使用［5］。

加速度计的主要优势是体积小巧、方便携带，适用于在自由生活的环境下连续测量多天的身体活动，也适用于大样本人群的测量。

目前，已经进入市场销售的加速度计有多个品牌，比如，Antigraph、Actical、Tritrac－RT 和Sensewear Armband等。

不同品牌的仪器在传感器数量、活动响应频率（滤过性）和佩戴部位等方面有差别，因而测量效度有很大的不同。

加速度计的工作原理是通过压电传感器将身体活动时的加速或减速信号转化成为电信号，再将电信号收集处理成为加速度计数（counts），然后利用推算公式得出能耗值。

所以，传感器的敏感性和
数量是影响加速度计测量效度的关键参数。

根据加速度计中传感器的个数分为单轴、双轴和三轴加速度计。

研究证明，多轴加速度计测量精度高于单轴。

Actigraph GT3和RT3作为最常用的三轴加速度计在科研工作中使用较多，尽管都是三轴加
速度计，GT3和RT3又因有不同的滤过器，导致对相同活动会产生不同的加速度
计数值（AC）。

除了传感器性能外，仪器的佩戴部位也是影响加速度计测量效度
的重要因素，多数加速度计都戴在腰部，而最近刚研制的一种加速度计Sensewear Armband则是戴在上臂部，此外，该仪器在传统压电传感器之外还
增加了体温感应器，作为复合型运动传感器的仪器在测量身体活动准确性上可能具有独特的优势。

尽管加速度计在身体活动测量中的应用越来越广泛，但由于不同研究中使用的仪器不同，以及使用方法上的不统一，限制了不同研究结果间的可比性，甚至影响到测量结果的准确性。

关于加速度计效度研究国外已有一些报道［8，15，17］，但同时比较几种常用仪器效度的研究很少，不同仪器在测量相同活动时的差异有多大、对身体活动形式的敏感性是否不同都未见相关报道。

因此，通过测量比较多种常用加速度计测量成年人日常活动的效度，探讨影响加速度计效度的因素，为科研人员合理选择、使用加速度计提供了参考资料，为将来准确测量中国人身体活动水平提供方法学依据。

1 研究对象与方法
1.1 研究对象
以30名男性大学生为测试对象，受试者身体健康，身高、体重在正常范围内。

所有受试者均签定了知情同意书。

1.2 研究方法
1.2.1 身体活动测量方案
每个受试者同时佩戴3个加速度计（右臂1个和右腰部2个）以及气体代谢分析
仪测试6项身体活动。

第1次来实验室测试5项活动，坐姿看书报、站立（自然站立、双臂下垂）、站立擦桌子、擦地板、踢毽。

每项活动测试5 min，在测试前受试者坐在椅子上休息10min以上达到安静状态，才能开始测试。

第2次来实验室测试走跑活动，走跑类活动包括4个速度，3km／h、4.5km／h、6km／h为走，7.5km／h为跑，每个速度测试5min。

所有测试在室内进行，测量环境温度为15℃～25℃。

要保持良好的通风状态。

此外，走跑测试在平坦室内场地上完成，场地面积15×10m（周长为50m）的长方形场地一块，每5m间隔放置一个标志物，测试时受试者需沿着场地标志物外侧缘行走。

测试走跑时时现场播放音频，音频定期出现提示音一次（即每5m间隔响一次），此时受试者需从第一个标志物移动至下一个标志物，在节奏音频和场地标志物的帮助下，受试者很容易保持自然、放松、匀速的步态。

1.2.2 测试仪器
采用体质测试专用的身高体重计测量受试者身高和体重，精度达到0.1cm和
0.1kg。

以 Actigraph GT3（简称GT3）、RT3、Sensewear Armband加速度计监测身体活动。

测试时统一将GT3和RT3佩戴在右侧髋部、肚脐水平高度，Sensewear Armband（简称SWA）佩戴在右侧上臂部，GT3和RT的采样时间设置为1s，Sensewear Armband设置时间为1min。

使用意大利产的Cosmed K4b2（简称K4b2），气体代谢仪监测受试者活动时每次呼吸中的O2和CO2含量，并同步监测活动时的能量消耗，在同类研究中这种气体代谢间接测热法（IC 法）被广泛用作能耗监测的金标准。

1.2.3 统计方法
测试后在仪器的配套软件内将 K4b2和、GT3、RT3、SWA测得的原始数据都转换为“1min”采样频率的数据。

身体活动测试中，取静坐中连续5min的平稳数据以及其余各5项活动中第3～5min的数据进行分析。

数据的分析处理均在SPSS 15.0统计软件中进行。

采用配对t检验分析不同方程
的能耗预测值与间接测热法测试值之间的差异，采用Pearson相关分析加速度计
数值与MET值、能耗之间的关系。

对于比较加速度计与K4b2的一致性、以及场地与跑台的一致性用Bland－Altman Plot统计方法。

统计分析中显著性水平定义为P＜0.05，高度显著性水平定义为P＜0.01。

2 研究结果
2.1 3种加速度计测量值与K4b2的差异
受试者的年龄23±2岁，身高175±3cm，体重65±4 kg。

他们佩戴3种加速度
计对6类身体活动能耗、加速度计数的测量结果见表1。

根据本次测试结果，3种加速度计对坐姿和站立活动的测量值与 K4b2 的差异显著（paired－t test P＜0.05）。

其中GT3显著低估坐姿和站立活动能耗，而RT3
和SWA高估坐姿活动，低估站立活动的能耗，而且对坐姿到站力活动的能耗变化，3种加速度计都不能识别。

擦桌子、拖地板活动是典型的家务活动，前者以上肢活动为主，后者以下肢活动为主。

加速度计对这两类活动的能耗测量值同K4b2有显著差异（P＜0.05），擦桌子的测量误差明显大于拖地。

3种仪器相比，SWA测量效度略好于GT3和RT3。

踢毽是大强度、全身性的身体活动（MET值超过9）。

3种加速度计对踢毽活动
的能耗都有显著低估（P＜0.05）。

3种仪器相比，SWA测量效度略好于GT3和RT3。

步行和跑步是最基本、最常见的身体活动。

本研究发现，加速度计对这类活动的测量准确性显然高于坐姿、站立、家务活动（ADL活动）。

不过与校标值（K4b2测量值）之间有一些差异。

具体分析，在3.0km／h时，3种加速度计能耗测量值与K4b2相比都有显著差异（P＜0.05）。

随着走速的增加，加速度计测量的准确性
提高，到了6.0 km／h时加速度计与K4b2的差异最小。

但是当7.5km／h跑步
开始时，两类仪器的测量值差异又明显增加，并达到显著性水平（P＜0.05）。

另外，对于走跑的测量效度，3种加速度计相比，GT3测量效度略好于SWA和RT3。

表1 3种加速度计和K4b2对身体活动能耗测量结果的比较一览表Table 1 The Comparative Validity of Three Accelerometers during Several Activities注：VM＝（ACx2＋ACy2＋ACz2）的平方根；EE：energy expenditure；⊿%＝
（加速度计能耗值EE－K4b2EE）／K4b2×100% ；＊ GT3、RT3、SWA与
K4b2 的比较，Paired－t test，P＜0.05。

K4b2（kcal／min）（count／min）EE（kcal／min）⊿%VM（count／min）EE（kcal／min）⊿%EE（kcal／min）⊿%GT3 RT3 SWA VM看书 1.49 80.5 0.13＊－91 30.6 1.76＊ 18 1.62＊9站立1.58 86.7 0.14＊－91 57.5 1.42 －10 1.55 －2擦桌子 3.21 1 672.2 0.15＊－
95 187.9 1.70＊－48 5.75＊ 79拖地 4.40 2715.5 1.25＊－72 493.7 2.43＊－45 5.41＊ 23踢毽 10.67 6523.1 3.24＊－70 1502.1 5.04＊－53 7.93＊－26
走3km／h 3.47 2014.7 1.60＊－54 1 211.8 4.34＊ 25 4.89＊ 41 4.5km／h 4.75 3 672.4 4.42 －7 1 796.2 5.80＊ 22 6.16＊ 30 6.0km／h 7.11 5 340.1
6.72 －5.4 2 165.5 6.68＊－6
7.49＊ 5跑7.5km／h 11.73 7 844.9
8.75＊－
25 3 336.3 9.56 －18 9.48＊－19
2.2 加速度计与K4b2的相关性
加速度计通过将单位时间内（如1min）身体活动的加速度（减速度）转换为加速度计数（AC），再将加速度计计数通过各种公式转换为能量消耗值EE，从而间接反映其体力活动状况。

根据传感器的个数加速度计可分为单轴、双轴和三轴加速度计。

单轴加速度计的输出数据为垂直轴计数（ACz）；三轴加速度计可同步记录ACz、冠状轴加速度计数（ACx）和矢状轴加速度计数（ACy），并可将三个方向的AC整合为三轴综合计数（vector magnitude，VM）。

本课题研究的3种加
速度计，GT3和RT3属于三轴加速度计，并且软件提供的指标里有加速度计数
VM的数据，所以本研究就这两种加速度计的原始指标VM和通过公式计算出的
指标EE分别进行了研究，研究它们与标准测量值之间的关系。

研究结果表明，加速度计VM与K4b2的METs相关性高于EE，说明加速度计原始测量值，即加速度计数，与METs之家有着一定的相关关系，当加速度计数经
过公式转换成能耗值EE后，这种相关关系明显减弱，意味着从加速度计数到EE
的计算方法一定程度上影响着加速度计测量的准确性（表2）。

表2还可见，如果将6个活动项目集合在一起，加速度计VM与METs的相关性
很高，接近0.9。

但是将6个项目单独分开分析，相关系数各有不同，坐姿和站立与METs的相关性非常低，或者可以说没有什么相关性。

随着引入较大负荷强度
的活动，从擦桌子到拖地板，相关系数逐步提高，表明加速度计对身体活动测量的准确性受身体活动的方式和强度影响。

表2 加速度计GT3和RT3的VM、EE与K4b2的METs相关性（Pearson相关
系数）一览表Table 2 The Relation of VM（EE）from GT3and RT3and METs from K4b2GT3 RT3 VM EE VM EE 6类活动项目总体0.899 0.803 0.891 0.694坐、站立 0.152 0.155 0.094 0.210坐、站立、擦桌 0.689 0.058 0.590 0.10坐、站立、擦桌、拖地 0.765 0.543 0.766 0.144走、跑0.801 0.709 0.674 0.575
2.3 加速度计与K4b2的一致性
为了进一步分析加速度计的测量效度，本研究使用了Bland－Altman Plot统计方法分析加速度计与K4b2的一致性。

以两组指标的平均值作为X轴，两组指标的
差值作为Y值，图中分别使用实线和两条虚线标记出误差均值和95%的置信区间（X±1.96×SD），越多的点落在置信区间内，差值均数越接近0，则一致性越好。

图1 加速度计与K4b2测试5项身体活动能耗的一致性散点图Figure 1. The Bland－Altman Plot of Accelerometers and K4b2 for Five Activities（横坐标是加速度计能耗值与K4b2之和的平均值，纵坐标为K4b2减加速度计能耗值；实
线代表平均误差，虚线代表95%的置信区间）
图1中，对于坐姿看书、站立、擦桌、拖地5项活动，GT3只有部分测试指标差
值落在95%的置信区间内，而RT3和SWA绝大多数的指标差值落在95%的置信区间内，此外SWA的差值更接近0，表明对于这5项活动，加速度计SWA与
K4b2的一致性较好。

从图还可见，GT3和RT3低估5项活动能耗，而SWA 高
估看书、站立、擦桌子、拖地板活动的能耗，低估踢毽的能耗。

图2中，对于走跑活动，3种加速度计的测试指标差值大多数都落在95%的置信
区间内，同时，因为RT3和SWA差值更接近0，说明其与K4b2的一致性要好于GT3。

从图还可见，GT3低估步行和跑步能耗，而RT3和SWA低估跑步的能耗。

图2 加速度计与K4b2测试走跑活动能耗的一致性散点图Figure 2. The Bland－Altman Plot of Accelerometers and K4b2 for Walking and Running（横坐标是加速度计能耗值与K4b2之和的平均值，纵坐标为K4b2减加速度计能耗值；实线代表平均误差，虚线代表95%的置信区间）
3 讨论
本研究以间接测热法为校标，测量比较了3种加速度计测量多种身体活动的效度。

虽然关于加速度计效度的研究已开展了不少，但据笔者所知，这是第一个研究同时报道了3种最常用加速度计的效度，而这3种加速度计的选择是基于它们在测量
原理最先进而且有可比性。

本研究得出的主要结果可以归纳为身体活动类型、强度以及仪器性能、预测方程是影响加速度计测量效度的主要因素，研究结果将为使用者合理选择、使用加速度计设备提供有价值的信息。

3.1 加速度计测量效度与身体活动类型
本研究表明，加速度计对不同类型身体活动测量准确性有很大差别。

本研究将身体活动分为两大类——周期性走跑活动和非周期性日常活动（ADL），研究结果显示，加速度计对于走跑项目的测量误差显著小于ADL，而且走跑项目加速度计与
K4b2之间的相关性高于ADL，表明加速度计测量走跑活动的效度高于日常活动。

这与其他学者的研究结果一致［7，19］。

走跑活动是以垂直方向为主、有规律的周期性活动，这类活动信号容易被加速度计传感器捕捉。

相反，日常活动（ADL）的类型很多，活动方式也不同，即使是同一种活动，不同人的活动方式会不同，活动信号表现为垂直、水平、横向多个方向的无规律性振动，信号变异性大，不容易被加速度计准确识别［18］。

针对多种类型的日常活动，加速度计的测量效度也不尽相同。

本研究发现，3种加速度计对坐姿和站立活动的测量效度较差（测量误差从0.2～1.5kcal／min），对于从坐姿到站立活动的变化都不能识别。

也就是说，加速度计对静态运动和姿势变换产生的能量消耗不能准确测量。

如果一个人每天坐姿时间6～8h，这3种加速
度计有可能高估或者低估每日能耗120～480kcal。

研究表明，久坐时间作为独立于身体活动的因子，严重危害着人们的健康，如何测量和评价久坐行为也成为重要的研究领域［3，16］。

国外学者正在试图建立加速度计测定久坐行为的方法，但是从笔者的研究数据看，这3种加速度计区别坐姿和站立两种活动类型的能力均
较差，无法作为客观测量久坐活动的工具，最新的一篇文献印证了该观点，Actigraph和SWA 两种加速度计低估了生活中轻体力活动能耗，低估的程度达到显著性水平［21］。

此外，本研究还发现，3种加速度计对下肢活动（如擦地板）的测量敏感性优于上肢（如擦桌子）。

有学者提出，由于多数加速度计只是佩戴在髋部，因而限制了其对上肢活动能耗的监测［10］。

在本研究中，GT3和RT3是戴在髋部的加速度计，而SWA作为一种臂带式加速度计，尽管佩戴在手臂上，但它对拖地板的测量准确性也是高于擦桌子，其中原因有待进一步研究［12］。

3.2 加速度计测量效度与身体活动强度
加速度计的测量效度不仅与活动类型有关，还与活动强度有关。

特别对于走跑活动，
走跑的速度直接影响了加速度计效度。

本研究结果显示，3种加速度计对慢走（3 km／h）和跑步（7.5km／h）都不能准确评估，对快速走（6 km／h）的测量效果较好。

本研究结果与其他学者的报道一致，有研究分别对不同运动强度中加速度计与间接测热法估测的EE进行了比较，发现中等强度、大强度体力活动时两者数据高度相关，但小强度体力活动、剧烈运动时二者相关性较低［6］。

为什么加速度计对不同走速的测量效度有很大差异呢？可能与不同速度的变异度有关，慢速走和跑步活动的变异度大，而中、快速走时身体活动幅度小、变异度相对较低，正好位于加速度计传感器的适宜响应频率区间内。

身体活动强度不仅影响了测量误差的大小，还影响了误差的方向。

通过本研究采用Bland－Altman Plot分析法发现，加速度计对于低强度活动估算偏差的方向不确定，或高估或低估；对于高强度活动，比如，踢毽和跑步，3种仪器都会显著低估其能耗；对于中等强度，与校标仪器的一致性最好。

3.3 加速度计测量效度与仪器性能和预测公式类型
本研究发现，对于相同的身体活动，3种加速度计的测量效度有很大差异，究其原因有多种，其中，仪器不同的响应频率区间是影响测量差异的重要因素。

同是三轴加速度计，GT3和RT对相同身体活动的测量效度有区别，其原因之一是与两种加速度计传感器的响应频率区间有一定的关系［1］。

GT3的频率响应区间是0.25～2.5Hz，RT3是2～10Hz，RT的响应频率区间要比GT3高和宽，从理论上讲，RT3对于中高强度活动、以及变异度较大活动的测量准确性好于GT3［16］，而GT3对于低、中强度测量更有优势。

实际数据证明，对于变异度大的ADL活动和大强度的跑步，RT3的效度优于GT3，而GT3对于低中强度的步行活动测量更准确。

本研究发现，SWA作为一种臂带式两轴加速度计对多种日常活动的测量准确性相对高于其他两种三轴加速度计GT3和RT3，同时对ADL以及走跑活动的误差值更
集中在y轴0刻度两侧，说明仪器高估或者低估能耗的可能性均等，一致性好于RT3和GT3。

相比其他两种仪器，SWA能有较好的测量效度与其佩戴部位和感应器特性不同有一定关系。

SWA佩戴在手臂上，对上肢活动敏感性强于GT3和
RT3，而日常活动中上肢活动占有很大比例，因而测量日常活动较GT3和RT3有优势。

国外学者的一项研究证明，用SWA测量下肢关节活动障碍者的身体活动水平，能获得较客观评估数据［9］。

此外，SWA 的感应器除了两轴的加速度传感
器外，还有检测皮肤温度、皮肤电阻传感器和环境温度的传感器，采用多种传感器有助于克服单一类型传感器的弊端，提高测量身体活动能耗的准确性［2，11］。

不过，本研究数据尚不能反映出每种传感器对于能耗估测效度的贡献比例。

加速度计对能耗估算的准确性除了与仪器本身性能有关外，很大程度上还与预测方程有关。

因为加速度计测量得到的是某一个或多个方向的加速度计数，并不是能量消耗值。

需要以标准方法为参考，建立能量消耗的回归方程，是用加速度计测量体力活动能量消耗的常用方法。

因此，能量推算方程的精度是研究人员很关心的问题。

不同加速度计使用的方程各不相同，有的方程建立在实验室跑台上、有的建立在户外场地以及实际生活环境中，有的以成年人为受试对象［20］，有的以儿童为对
象［4］。

即便是同一种仪器，比如，Actigraph GT3软件中自带有8个能耗推算方程供人选用。

关于加速度计预测方程的研究，目前得出的一致性结论是，没有一个方程能够有效地估算所有类型的身体活动能量消耗，只在建立方程时对应某种体力活动类型时才有较高的效度［10，14，19］。

利用更先进的数学模型
建立效度更高的方程已成为加速度计测量方法学研究的重要领域。

关于本研究中3种加速度计方程类型对于测量效度的影响以及改进方法问题，笔者已经在下一个专题研究中做了探索，并取得了有意义的研究结果，在本研究中不再阐述了。

4 结论与建议
本研究发现，影响加速度计测量效度的因素很多，包括身体活动类型、强度以及仪
器方面等。

其中，加速度计对于走跑活动的测量效度好于测量日常生活活动，对于中等强度活动的测量要好于低强度活动（比如，坐姿、站立、慢走）和大强度活动（如踢毽和跑步）。

另外，3种仪器的测量效度存在较大的差异，可以说，没有一种仪器能准确估算所有类型的身体活动能耗。

科研人员在选择仪器时，要依据研究任务和受试者的活动模式特点有针对性地选择。

根据本研究结果，如果要连续测量成年人多种活动（包括走跑以及日常生活活动）的能耗，Sensewear Armband
的总体效度好于GT3和RT3。

不过，该结论是基于几种特定、结构化身体活动的
测量数据而得出的，还需要在实际生活的自由活动中进一步验证。

参考文献：
［1］汤强，盛蕾，朱卫红.体力活动研究中加速度计的应用［J］.体育科学，2009，（1）：77－84.
［2］戴剑松，孙飙，沈洪兵.加速度传感器测量体力活动的应用综述.中国运动医
学杂志［J］，2009，6：720－727.
［3］AMISOLA R V，JACOBSON MS.Physical activity，exercise，and sedentary activity：relationship to the causes and treatment of obesity ［J］.Adolesc Med.2003，14（1）：23－35.
［4］BJIRNSON K F.Physical activity monitoring in children and youths ［J］.Pediatr Phys Ther，2005，17（1）：37－45.
［5］CHEN K Y，BASSETT D R J R.The technology of accelerometry－based activity monitors：current and future［J］.Med Sci Sports Exe，2005，37（11）：S490－500.
［6］CROUTER，SCOTT E，KURT G CLOWERS，et al.A novel method for using accelerometer data to predict energy expenditure［J］.J Appl Physiol，2006，100：1324－1331.
［7］EKELUND U，SJOSTROM M，YNGVE A，et al.Physical activity assessed by activity monitor and doubly labeled water in children
［J］.Med Sci Sports Exe，2001，33：275－281.
［8］HENDELMAN D，MILLER K，BAGGETT C，et al.Validity of accelerometry for the assessment of moder ate intensity physical activity in the field［J］.Med Sci Sports Exe，2000，32（9）：S442－449.
［9］HOLSGAARD－LARSEN A，ROOS E M.Objectively measured physical activity in patients with end stage knee or hip osteoarthritis［J］.Eur J Phys Rehabil Med，2012，48（4）：577－585.
［10］HOWE C A，J W STAUDENMAYER，P S FREEDSON.Accelerometer prediction of energy expenditure：Vector magnitude versus vertical axis ［J］.Med Sci Sports Exe，.2009，41（12）：2199－2206.
［11］JAKICIC J M，MARCUS M，GALLAGHER K I，et al.Evaluation of the SenseWear Pro Armband to assess energy expenditure during exercise ［J］.Med Sci Sports Exe，2004，36（5）：897－904.
［12］KUMAHARA H，TANAKA H，SCHUTZ Y.Daily physical activity assessment：what is the importance of upper limb movements vs whole body movements［J］.Int J Obes Relat Metab Disord，2004，28（9）：1105－1110.
［13］LAGERROS Y T，LAGIOU P.Assessment of physical activity and energy expenditure in epidemiological research of chronic diseases
［J］.Eur J Epidemiol，2007，22 （6）：353－362.
［14］MEGAN P ROTHNEY，EMILY V SCHAEFER，MEGAN M NEUMANN，et al.Validity of physical activity intensity prediction by acti graph，actical，
and RT3acceleromete［J］.Obesity，2008：1946－1952.
［15］NICHOLS J F，MORGAN C G，SARKIN J A，et al.Validity，relia－bility，and calibration of the Tritrac accelerometer as a measure of physical activity［J］.Med Sci Sports Exe，1999，31（6）：908－912.
［16］UEMURA H，KATSUURA－KAMANO S，YAMAGUCHI M，et
al.Abundant daily non－sedentary activity is associated with reduced prevalence of metabolic syndrome and insulin resistance［J］.J Endocrinol Invest，2013：26.
［17］WELK G J，ALMEIDA J，MORSS boratory calibration and validation of the Biotrainer and Actitrac activity monitors［J］.Med Sci Sports Exe，2003，35（6）：1057－1064.
［18］WELK G J，BLAIR S N，WOOD K，et al.Concurrent validity of the PAM accelerometer relative to the MTI Actigraph using oxygen consumption as a reference［J］.Scand J Med Sci Sports，2009（19）：36－43.
［19］WELK G J，BLAIR S N，WOOD K，et al.Thompson RW.A comparative evaluation of three accelerometry－based physical activity monitors［J］.Med Sci Sports Exe，2000，32：S489－S497.
［20］WESTERTERP K R，PLASQUI G.Physical activity and human energy expenditure［J］.Curr Opin Clin Nutr Metab Care，2004，7（6）：607－613.
［21］WETTEN A A，BATTERHAM M，TAN S Y，et al.Relative validity of three accelerometer models for estimating energy expenditure during light
activity［J］.J Phys Act Health，2013，2：8.。