Projektbeschreibung
Optimierte Analyse von Daten aus tragbaren Sensoren hinsichtlich körperlicher Aktivität und Inaktivität
Es wächst das Bewusstsein dafür, dass die Kombination aus körperlicher Bewegung, sitzendem Verhalten und Schlaf innerhalb eines 24-Stunden-Zeitraums wichtige Auswirkungen auf die Gesundheit haben kann. Tragbare Sensoren liefern umfangreiche Daten über dieses sogenannte 24/7-Bewegungsverhalten, das rund um die Uhr, sieben Tage die Woche überwacht wird. Es werden jedoch neue Analyseverfahren benötigt, um einen detaillierten Einblick in die bestehenden Zusammenhänge zu erhalten. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden im Rahmen des Projekts LABDA 13 Forschende aus dem Bereich der öffentlichen Gesundheit weitergebildet. Ziel ist die Entwicklung eines quelloffenen Werkzeugkastens, der innovative Analyseverfahren beinhaltet. Die Forschungsergebnisse der Doktorandinnen und Doktoranden werden auf verbesserte, personalisierte Empfehlungen für die öffentliche Gesundheit und ein besseres persönliches Feedback beim Nutzen von tragbarer Technologie hinauslaufen, welches das 24/7-Bewegungsverhalten berücksichtigt.
Ziel
BACKGROUND Recently, there has been a paradigm shift from the isolated focus on the health impact of single behaviours (physical activity, sedentary behaviour, sleep) to the combined health effects of 24/7 movement behaviours. Technological advancements have led to wearable sensors providing rich time-series. Such large-scale data require novel analysis methods to provide detailed insight into the links between multidimensional 24/7 movement behaviour and health, potential relevant subgroups, and relevant behavioural characteristics to target in interventions. CONSORTIUM In LABDA, leading researchers in advanced movement behaviour data analysis at the intersection of data science, method development, epidemiology, public health, and wearable technology are brought together to address this challenge. AIM: To train a new generation of creative and innovative public health researchers with strong analytical and data science skills, and a deep understanding of all aspects of wearable sensor data analysis, that are able to develop innovative analysis methods and apply these in various contexts. WORK PLAN Via training-through-research, 13 doctoral fellows establish novel methods for advanced 24/7 movement behaviour data analysis and assess the added value of linking multimodal data. They develop a joint taxonomy to enable interoperability and data harmonisation. Results are combined in an open source LABDA toolbox of advanced analysis methods, including a decision tree to guide researchers and other users to the optimal method for their (research) question. IMPACT The open source toolbox of advanced analysis methods will lead to optimised, tailored public health recommendations and improved personal wearable feedback concerning 24/7 movement behaviour. After the project, LABDA fellows will be in an excellent position to pursue careers in academia (epidemiology, data science), commercial business (wearable technology, consultancy), or government (public health policy).
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- medical and health scienceshealth sciencespublic healthepidemiology
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksKoordinator
1081 HV Amsterdam
Niederlande
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Beteiligte (5)
5230 Odense M
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7491 Trondheim
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2311 EZ Leiden
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75654 Paris
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2200 Copenhagen
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Partner (14)
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3721 MA Bilthoven
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4604 Kristiansand
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5020 Bergen
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PE28 0NJ Kimbolton
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EC4A 3BF London
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1050 Elsene
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1217 CM Hilversum
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110070 New Delhi
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1081 HV Amsterdam
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75006 Paris
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LE11 3TU Loughborough
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LE1 7RH Leicester
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G4 0BA Glasgow
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