3月。AC:mMARCH中使用“GGIR”处理加速度数据
移动运动健康研究联合会（mMARCH）是一个临床和社区样本研究的协作网络，在涉及的研究中采用常见的临床、生物和数字移动测量。mMARCH网站的主要科学目标之一是更好地了解儿童、青少年和成人的加速度测量身体活动（PA）、睡眠（SL）和昼夜节律（CR）与心理和身体健康之间的相互关系。目前，对于原始加速度测量数据的数据处理管道的标准程序没有达成共识，并且很少有开源工具来促进其开发。R包“GGIR”是最著名的开源软件包，它提供了强大的功能和巨大的用户灵活性来处理原始加速度数据。然而，即使有了“GGIR”，以协调和可复制的方式进行处理也需要大量的专业知识和仔细的实施。此外，不断提出PA/SL/CR捕捉加速度数据的多尺度、时间序列、功能、分布和其他补充方面的新的加速度测量衍生特征，并通过非GGIR R实现实现。为了解决这些问题，mMARCH开发了一个简化的、协调的、可复制的管道，用于加载和清理原始加速度测量数据，通过“GGIR”以及非GGIR R包提取可用的特征，执行多个数据和特征质量检查，将PA/SL/CR的所有特征合并在一起，并进行多项分析，包括解释联合个体变异（JIVE），这是一种无监督机器学习降维技术，可识别捕获PA/SL/CR三个域中每个域的联合个体的潜在因素，在运行加速计数据的“GGIR”后，管道生成所有必要的R/Rmd/shell文件以进行数据处理。在模块1中，读取、转换并合并“GGIR”输出目录中的所有csv文件。在模块2中，对“GGIR”输出文件进行了检查，并在一张excel表中进行了汇总。在模块3中，根据每晚的有效小时数和每个受试者的有效天数清理合并数据。在模块4中，清洁后的活动数据由每个受试者所有有效日的平均欧几里德标准减1（ENMO）进行插补。最后，使用Rmarkdown创建了一个数据处理的综合报告，该报告包括少量探索性绘图和从分钟级活动图数据中提取的多个常用特征。参考文献：Guo W，Leroux A，Shou S，Cui L，Kang S，Strippoli MP，Preisig M，Zipunnikov V，Merikangas K（2022）运动活动健康研究联合会（mMARCH）《身体行为测量杂志》，6（1）：37-44。
| 版本： |
2.9.4.0 |
| 取决于： |
R（≥3.6.0） |
| 进口： |
退款,密度FLMM,数字播放器,xlsx公司,生存，统计，第三年,动物园,ineq公司,余弦法,余弦2,阿宾德,加速度测量,实际CR,演员片段,最小包装.lm,kableExtra（额外）,GGIR公司 |
| 建议： |
针织物,rmarkdown公司 |
| 出版： |
2024-08-23 |
| 内政部： |
10.32614/CRAN.包装.m3月。自动控制 |
| 作者： |
郭伟[aut，cre]，安德鲁·勒鲁，瓦迪姆·齐蓬尼科夫〔aut〕，凯瑟琳·梅里坎卡斯 |
| 维护人员： |
魏国（Wei Guo）<Wei.guo3 at nih.gov> |
| 错误报告： |
https://github.com/WeiGuoNIMH/mMARCH.AC/issues网站 |
| 许可证： |
GPL-3公司 |
| 网址： |
https://github.com/WeiGuoNIMH/mMARCH.AC网站 |
| 需要编译： |
不 |
| 材料： |
自述 |
| CRAN检查： |
3月。AC结果 |
文档：
下载内容：
链接：
请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=mMARCH.AC链接到此页面。