Les accéléromètres portés au poignet (signal triaxial enregistré 9 jours d’affilés, 24h/24, 1Go/personne) fournissent des informations sur les comportements liés au mouvement, tels que l’activité physique et les activités sédentaires, ainsi que sur le sommeil, couvrant ainsi un large éventail de composantes du rythme circadien.
Comme les algorithmes permettant d’utiliser les données des accéléromètres n’étaient pas disponibles, leur développement a été un élément important des travaux entrepris, et ceux-ci ont été mis à la disposition de la communauté scientifique au sens large à partir du package GGIR en open source sous R, http://cran.r-project.org/web/packages/GGIR/index.html.
Nous apportons également beaucoup d’attention à l’approche statistique pour analyser ces données de manière exhaustive. Pour cela, nous utilisons d’une part l’apprentissage automatique supervisé ou non supervisé pour tenir compte du large éventail de mesures dérivées et souvent corrélées, et d’autre part l’analyse de données fonctionnelles pour tenir compte de la distribution complète de l’intensité de l’activité.
S Sabia, I Meneguel Danilevicz, J López García, S Vidil, A Dugravot
