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Learning network for Advanced Behavioural Data Analysis

Descripción del proyecto

Optimización del análisis de datos de sensores ponibles destinados a la actividad física y la inactividad

Cada vez se presta más atención a cómo la combinación de actividad física, comportamiento sedentario y sueño en un período de veinticuatro horas puede tener importantes repercusiones para la salud. Los sensores ponibles proporcionan abundantes datos sobre los denominados «comportamientos de movimiento de veinticuatro horas». Sin embargo, se necesitan nuevas técnicas de análisis para conocer en profundidad sus vínculos. El equipo del proyecto LABDA, con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, formará a trece investigadores en salud pública para que en última instancia desarrollen un conjunto de herramientas de código abierto compuesto por metodologías de análisis innovadoras. Los resultados de la investigación de los becarios de doctorado permitirán mejorar las recomendaciones personalizadas en materia de salud pública y mejorar la información que proporcionan los dispositivos ponibles personales sobre los comportamientos de movimiento de veinticuatro horas.

Objetivo

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).

Coordinador

STICHTING AMSTERDAM UMC
Aportación neta de la UEn
€ 823 111,20
Dirección
DE BOELELAAN 1117
1081 HV Amsterdam
Países Bajos

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Región
West-Nederland Noord-Holland Groot-Amsterdam
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
Sin datos

Participantes (5)

Socios (14)