Multiple imputation to deal with missing objectively-measured physical activity data: findings from two cohorts / Imputação múltipla para lidar com dados faltantes em acelerometria: resultados de duas coortes

ABSTRACT

The objective of this article was to describe patterns of losses of information regarding accelerometer data and to assess the use of multiple imputation to generate physical activity estimates for individu-als without accelerometry data. Two birth cohort studies from Pelotas (Brazil) with participants aged 22 and 11-years old assessed objectively measured physical activity differences between complete and imputed cases. Mean values of overall physical activity for complete cases (n1993 = 2,985 and n2004 = 3,348) and for complete cases plus imputed cases (n1993 = 760 and n2004 = 79) were described accord-ing to predictors. Male individuals, participants with black skin color, and less schooled individuals presented higher averages of overall physical activity than their counterparts. Almost all imputed estimates were comparable to the complete cases, and the highest difference found was 0.7 mg for the first quintile of socioeconomic status of the 1993 birth cohort. Multiple imputation is a positive technique to deal with missing data from objectively measured physical activity. It provides a set of relevant variables to be used in order to efficiently predict accelerometer data

RESUMO

O objetivo desse artigo foi descrever os padrões de perda de informação em dados de acelerometria, além de avaliar o processo de imputação múltipla para estimar o nível de atividade física para indivíduos sem dados de acelerometria. Participantes de duas coortes de nascimentos de Pelotas (Brasil) com 22 e 11 anos participaram do estudo e diferenças entre casos completos e imputados foram avaliadas. A média geral de atividade física para os casos completos (n1993 = 2.985 e n2004 = 3.348) e para casos completos mais imputados (n1993 = 760 e n2004 = 79) foi descrita de acordo com os preditores. Indivíduos do sexo masculino, de cor da pele preta e com menor escolaridade apresentaram maiores médias de atividade física geral. Quase todas as estimativas imputadas foram comparáveis com os valores de casos completos, e a maior diferença encontrada foi 0,7 mg para o primeiro quintil de renda na coorte de 1993. Imputação múltipla é uma boa técnica para lidar com dados faltantes de atividade física medida por acelerometria. Essa técnica fornece um gama relevante de variáveis para serem usadas a fim de predizer valores de acelerometria eficientemente