A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
A nonlinear mixed model approach to predict energy expenditure from heart rate (2021)
Kortelainen, L., Helske, J., Finni, T., Mehtätalo, L., Tikkanen, O., & Kärkkäinen, S. (2021). A nonlinear mixed model approach to predict energy expenditure from heart rate. Physiological Measurement, 42(3), Article 035001. https://doi.org/10.1088/1361-6579/abea25
JYU-tekijät tai -toimittajat
Julkaisun tiedot
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Kortelainen, Lauri; Helske, Jouni; Finni, Taija; Mehtätalo, Lauri; Tikkanen, Olli; Kärkkäinen, Salme
Lehti tai sarja: Physiological Measurement
ISSN: 0967-3334
eISSN: 1361-6579
Julkaisuvuosi: 2021
Volyymi: 42
Lehden numero: 3
Artikkelinumero: 035001
Kustantaja: Institute of Physics
Julkaisumaa: Britannia
Julkaisun kieli: englanti
DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6579/abea25
Julkaisun avoin saatavuus: Ei avoin
Julkaisukanavan avoin saatavuus:
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/77613
Tiivistelmä
Approach: We propose a nonlinear (logistic) mixed model for EE and HR measurements and an approach to calibrate the model for a new person who does not belong to the data set used to estimate the model. The calibration utilizes the estimated model parameters and calibration measurements of HR and EE from the person in question. We compare the results of the logistic mixed model with a simpler linear mixed model for which the calibration is easier to perform.
Main results: We show that the calibration is beneficial already with only one pair of measurements on HR and EE. That is an important benefit over an individual-level model fitting which requires a larger number of measurements. Moreover, we present an algorithm for calculating the confidence and prediction intervals of the calibrated predictions. The analysis was based on up to eleven pairs of EE and HR measurements from each of 54 individuals of a heterogeneous group of people, who performed a maximal treadmill test.
Significance: The proposed method allows accurate energy expenditure predictions based on only a few calibration measurements from a new individual without access to the original dataset, thus making the approach viable for example on wearable computers.
YSO-asiasanat: energiankulutus (aineenvaihdunta); fyysinen aktiivisuus; mittausmenetelmät; syke; sykemittarit; kalibrointi; tilastolliset mallit
Vapaat asiasanat: energiankulutus: sykemittaus; kalibrointi; logistinen sekamalli; fyysinen aktiivisuus.
Liittyvät organisaatiot
Hankkeet, joissa julkaisu on tehty
- Yliopistojen profiloitumisen vahvistaminen kilpaillulla rahoituksella. Profilointitoimet JYU:ssä, 3. kierros
- Hämäläinen, Keijo
- Suomen Akatemia
OKM-raportointi: Kyllä
Raportointivuosi: 2021
JUFO-taso: 1