Monitoring sedentary patterns in office employees: validity of an m-health tool (Walk@Work-App) for occupational health

• Autores: Judit Bort Roig, Anna Puig Ribera, Ruth S. Contreras-Espinosa, Emilia Chirveches-Pérez, Joan Carles Martori i Cañas, N. D. Gilson, Jim McKenna
• Localización: Gaceta sanitaria: Órgano oficial de la Sociedad Española de Salud Pública y Administración Sanitaria, ISSN 0213-9111, Vol. 32, Nº. 6, 2018, págs. 563-566
• Idioma: inglés
• DOI: 10.1016/j.gaceta.2017.05.004
• Títulos paralelos:
  • Monitorización de patrones sedentarios en oficinistas: validación de una aplicación móvil (Walk@Work-App) en salud laboral
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• Resumen
  • español

    Objetivo Validar la aplicación móvil Walk@Work (W@W-App) para monitorizar los patrones de actividad y sedentarios en el trabajo.

    Método W@W-App se instaló en teléfonos móviles de oficinistas (n=17; 10 mujeres; 26±3 años). El tiempo sentado y el número de pasos se midieron mediante un test de laboratorio y bajo condiciones habituales. Las diferencias entre W@W-App y las medidas de referencia (ActivPAL3TM y SW200Yamax Digi-Walker) se compararon mediante coeficientes de correlación intraclase (CCI).

    Resultados En el test de laboratorio, los valores de correlación fueron buenos en los pasos realizados a baja intensidad (CCI=0.85-0.80). La menor diferencia de mediana fue para el tiempo sentado (1,5 segundos). En condiciones habituales, el tiempo sentado (CCI=0.99) y los pasos (CCI=0.92) mostraron valores de correlación excelentes, con una diferencia de 0,5 minutos y 18 pasos.

    Conclusiones W@W-App proporciona medidas válidas para la monitorización de patrones sedentarios en el trabajo; aspecto clave para modificar el sedentarismo en las oficinas.

  • English

    Objective This study validated the Walk@Work-Application (W@W-App) for measuring occupational sitting and stepping.

    Methods The W@W-App was installed on the smartphones of office-based employees (n=17; 10 women; 26±3 years). A prescribed 1-hour laboratory protocol plus two continuous hours of occupational free-living activities were performed. Intra-class correlation coefficients (ICC) compared mean differences of sitting time and step count measurements between the W@W-App and criterion measures (ActivPAL3TM and SW200Yamax Digi-Walker).

    Results During the protocol, agreement between self-paced walking (ICC=0.85) and active working tasks step counts (ICC=0.80) was good. The smallest median difference was for sitting time (1.5seconds). During free-living conditions, sitting time (ICC=0.99) and stepping (ICC=0.92) showed excellent agreement, with a difference of 0.5minutes and 18 steps respectively.

    Conclusions The W@W-App provided valid measures for monitoring occupational sedentary patterns in real life conditions; a key issue for increasing awareness and changing occupational sedentariness.