Description du projet
Optimiser l’analyse des données des capteurs portables concernant l’activité physique et l’inactivité
Une attention croissante est accordée aux répercussions que la combinaison de l’activité physique, du comportement sédentaire et du sommeil au cours d’une période de 24 heures peut avoir sur la santé. Les dispositifs portables fournissent des données riches sur ces comportements de mouvement dits «24/7». Cependant, de nouvelles techniques d’analyse sont nécessaires pour fournir un aperçu détaillé de leurs liens. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet LABDA formera 13 chercheurs en santé publique pour développer à terme une boîte à outils en libre accès composée de méthodes d’analyse innovantes. Les résultats de la recherche des doctorants se traduiront par des recommandations de santé publique améliorées et personnalisées, et par un meilleur retour d’information sur les dispositifs portables personnels impliquant le comportement de mouvement 24/7.
Objectif
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).
Champ scientifique
- 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
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksCoordinateur
1081 HV Amsterdam
Pays-Bas
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Participants (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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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Partenaires (14)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
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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