c# render pdf : Change page order in pdf online software application dll windows html web page web forms viewcontent6-part672

Bland Altman plots analyses showed the distribution of error and assist with 
testing for proportional systematic bias in the estimates. The plots show the residuals of 
the various EE estimates on the y-axis (OM 
estimates) relative to the mean of two 
methods (x-axis). The plots (see Figure 3) revealed the narrowest 95% limits of 
agreement for the BMF (range; 143.3) and slightly higher values for the FO (range; 
155.9), and FZ (range; 156.8). Values were higher still for the DL (range; 182.9), the JU 
(range; 188.6), the ACT (range; 193.4),the NFB (range; 259.1), and the Basis (range; 
327.2).  A tighter clustering of data points about the mean for BMF, FZ, FO, and JU, and 
less overall error were observed, compared with the measured EE values. The slopes for 
the fitted line were not significant for BMF (slope: -0.13, p-value: 0.074), JU (slope: 0.03, 
p-value: 0.80), ACT (slope:-0.05, p-value: 0.654), and BB (slope:-0.42, p-value: 0.086). 
This suggests no significant patterns of proportional systematic bias were observed with 
the BMF, JU, ACT, and BB. However, significant errors were found for NFB (slope:-
0.68, p-value: 0.001), DL (slope:-0.31, p-value: 0.003), FZ (slope:-0.29, p-value: 0.0001), 
and FO (slope:-0.22, p-value: 0.010).   
The present study investigated the accuracy of a variety of consumer-based 
activity monitors for estimating EE in healthy adults under semi-structured free-living 
conditions. The results showed favorable outcomes for the estimation of energy 
expenditure from some, but not all, of the various consumer-based activity monitors. 
With the exception of the Basis B1 band, the majority of the monitors yielded reasonably 
accurate estimates of EE compared to the OM values (within about 10-15% error). Of the 
eight monitors tested, the BodyMedia FIT had the highest correlations with OM (r = .84), 
Change page order in pdf online - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
how to change page order in pdf document; reordering pdf pages
Change page order in pdf online - VB.NET PDF Page Move Library: re-order PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sort PDF Document Pages Using VB.NET Demo Code
how to reorder pages in pdf online; how to reorder pdf pages in
the smallest MAPE value (9.3%), the smallest RMSE value (36.8 kcal), the lowest 95% 
limits of agreement (143 kcal), and no evidence of proportional bias.  
The favorable results for the BodyMedia FIT device likely stemmed from the 
usage of the same underlying measurement technology as the established SenseWear 
Mini. A recent doubly-labeled water study (DLW) [13] demonstrated the SenseWear 
Mini yielded EE estimates within 22 kcal/day, based on group averages. The absolute 
error rates in the DLW study were approximately 8% for both the BodyMedia Mini and 
the earlier SenseWear monitor. The error rates in the present study were comparable 
(~9%), which indicates the consumer monitor is providing similar accuracy as the 
established research device. The criterion measures in the two studies but the results are 
also consistent with other laboratory studies that have supported the validity of the 
Sensewear monitor. The robust predictive accuracy of the BodyMedia FIT (and the 
SenseWear) likely stems from the incorporation of both movement data and heat-related 
data in the prediction algorithm. All other devices utilized a single input source to 
evaluate the associated EE with activity (e.g. steps, counts, HR, speed). While the 
BodyMedia FIT yielded the best overall results, the FB monitors also performed well in 
this study. The FB had high correlations with OM and also with the BMF monitors. It 
also had similar values for MAPE (FO: 10.08% and FZ: 10.08%) and RMSE (FO: 40.11 
kcal and FZ: 40.75 kcal) and slightly higher limits of agreement in the Bland Altman 
plots as the BodyMedia FIT.  
As mentioned, few studies have assessed any of these devices, but some 
comparison can be made with findings from a recent study [8] that reported the accuracy 
of some of the same consumer-based activity monitors compared to a room calorimeter. 
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
Jpeg to PDF; Merge PDF Files; Split PDF Document; Remove Password from PDF; Change PDF Permission Settings. C# File: Split PDF; C# Page: Insert PDF pages; C#
reorder pages in pdf; rearrange pdf pages in preview
VB.NET Word: Change Word Page Order & Sort Word Document Pages
Note: if you are trying to change the order of a you want to see other VB.NET Word document editing controls, please read this Word reading page which has
how to move pages in a pdf file; pdf page order reverse
The reported RMSE% error of 17.9% for the DirectLife is similar to the value obtained in 
the present study (14%). However, the comparison study [8] reported an RMSE% error 
of 28% for the Fitbit Ultra and 27% for the ActiGraph, using the standard Freedson 
equation. These values were considerably higher than reported in our study. However, the 
mean RMSE was reduced to 12.9% for Fitbit monitor after the performed activities were 
manually entered into the web-based software. The additional information about the type 
of activity likely allowed a more appropriate algorithm to be used for the estimation. 
However, no information was typed in to facilitate the estimation in our study and it 
yielded similar RMSE values (FO: 15.2 %; FZ: 15.4%). It is not clear how the FB works 
but estimates may be enhanced by the inclusion of an altimeter sensor to capture altitude 
changes. This additional sensor may assist in capturing the increased energy cost of some 
activities (e.g., stair climbing), however it is premature to draw firm conclusionis about 
the overall accuracy of the FB until additional testing is performed.    
A unique advantage of the present study is the inclusion of an established research 
monitor into the protocol for comparison. The ActiGraph has been used in hundreds of 
studies and provides a useful comparison for the consumer models. In the present study, 
the ActiGraph provided similar EE estimates (MAPE = 12.6%) relative to the consumer-
based activity monitor. It is impressive for consumer-based monitors to perform similarly 
(or better) than a research-based device, but the values reported here for the ActiGraph 
are actually considerably better than past research. Previous studies [14-16] with the 
ActiGraph have shown errors ranging from 4.5 to 29.4% for estimating EE (METs). The 
present study used a newly developed equation (Freedson 2011) and a new version of the 
ActiGraph monitor (GT3X+), so the improvements in the present study may reflect these 
C# Word - Process Word Document in C#
For example, you may change your Word document order from 1, 2, 3, 4, 5 to 3, 5, 4, 2,1 with C# coding. C#.NET: Extracting Page(s) from Word.
pdf reorder pages; reorder pages in pdf file
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
page from PDF file and changing the position, orientation and order of PDF PDF Page and File Splitting. If you want to split PDF file into two or small files
move pdf pages in preview; how to move pages around in pdf
changes. Direct comparisons between old and new Actigraph monitors may be needed to 
more clearly determine whether the new features have contributed to improvements in 
Overall, the performance of these consumer-based monitors is impressive as most 
had MAPE values between 10 and 15%. The results are especially impressive, 
considering the diverse range of activities tested in the study. The protocol was designed 
to include typical activities that would be reflective of normal adult behavior, but 
accelerometry-based monitors generally have a hard time capturing activitie (i.e., upper 
body movement, cycling activity, and weight bearing activity). It is possible the monitors 
over-estimated some activities and under-estimated others, but the overall estimates were 
reasonable, considering the inherent challenges of assessing physical activity. Previous 
research [17, 18] has consistently demonstrated higher correlations with VO
(range: r = 
0.93) under laboratory conditions, but lower correlations under free-living 
conditions (r = 0.48 
0.59). The correlations in the present study ranged from 0.13 to 
0.84 and were generally consistent with the values reported with other research-based 
monitors. The reason free-living activities are more difficult to assess is because lifestyle 
activities require considerable upper body movement that may not be captured  by a 
monitor (i.e., weight lift, gardening, vacuuming, etc.). In addition, the equations 
developed for traditional accelerometers (i.e., ActiGraph and ActiCal)  have typically 
employed treadmill equations that have been shown to underestimate EE with an 
estimated range from 31 to 67% lower than measured values [19, 20]. Additional 
research is clearly warranted to compare results with other research monitors, with 
different activities, sample populations, and criterion measures. 
C# PowerPoint - Sort PowerPoint Pages Order in C#.NET
control, developers can swap or adjust the order of all or several PowerPoint document pages, or just change the position of certain one PowerPoint page in an
move pdf pages; how to move pages in pdf acrobat
C# Word - Sort Word Pages Order in C#.NET
library control, developers can swap or adjust the order of all or several Word document pages, or just change the position of certain one Word page in an
reorder pdf page; change page order pdf reader
The results of this study add to the existing literature on accelerometry-based, 
activity monitors and also provide new insights about these consumer-based monitors. 
Previous research [21, 22] has demonstrated clear limitations with the use of standard 
accelerometry-based, activity monitors for assessing energy expenditure under free-living 
conditions. The limitation would seem challenging to overcome, since there is no single 
regression equation that can be used in accelerometry-based devices to adequately 
capture the EE cost for all activities. However, the tendency for 
for many of the monitors (i.e., MAPE values of 10-15%) suggests the monitors may be 
employing more robust pattern recognition approaches than previously appreciated. As 
described, the BodyMedia FIT is based on the existing pattern recognition algorithms 
used in the established SenseWear monitor. However, the comparable performance of 
some of the other accelerometry-based monitors suggest that these other devices may be 
employing similar or analogous machine learning techniques that enable classification of 
underlying activity patterns. A previous study supports the idea employing a pattern 
recognition technique improved the overall EE estimate by up to 1.19 MET, compared to 
the Freedson regression equation [23]. 
A challenge when interpreting the present results is that there were some 
seemingly discrepant findings in the outcomes. The NFB, for example, was found to 
produce accurate group level estimates (based on the equivalency test) but low 
correlations were observed between the NFB and the OM. It is hard to reconcile these 
findings since low correlations would indicate weak overall agreement in the output. It is 
possible that the estimates ended up good by chance so caution should be used when 
interpreting these findings with the NFB. The Bodymedia FIT had consistently strong 
C# PDF: C# Code to Process PDF Document Page Using C#.NET PDF
Enable C#.NET developers to change the page order of source PDF document file; Allow C#.NET developers to add image to specified area of source PDF
pdf reorder pages online; how to move pdf pages around
VB.NET PDF Password Library: add, remove, edit PDF file password
On this page, we will illustrate how to protect PDF document via Change PDF original password. In order to run the sample code, the following steps would be
pdf rearrange pages online; reorder pages in pdf preview
outcomes as well as strong correlations so stronger confidence can be placed in these 
outcomes and the validity of the monitor. 
However, another important consideration when evaluating these devices is 
whether accuracy and precision are really that important. The devices are marketed 
primarily to help prompt and promote monitoring of physical activity. The accuracy may 
not be as important as other factors, such as utility, precision, convenience, comfort, and 
functionality. Most of the monitors enable users to track their physical activity, energy 
expenditure, energy balance, and sleep efficiency through the easily accessible websites.  
A previous study employing the PAM monitor [24] demonstrated significant 
increases in moderate PA in youth after a 3-month intervention (411 min/week; 95% CI; 
1; 824; p = 0.04). In boys, the intervention groups showed a relative reduction in 
sedentary time, compared to the control group (-1801 min/week; 95% CI; -3545; -57; 
p=0.04). This applied intervention study demonstrates consumer monitors, such as the 
PAM may have utility for promoting physical activity behavior. The monitors tested in 
the present study have not been marketed as research-grade monitors, but the present 
study supports the relative utility (and accuracy) of the various monitoring technologies. 
It may be unreasonable to expect consumer-based monitors to match the utility of other 
research-based devices, since they are developed for different purposes and with different 
constraints (ease of use and keeping costs low). Despite some limitations in the utility 
(i.e., data downloading and processing), the various monitoring technologies and 
websites all proved to be useable and intuitive. The ability to monitor energy expenditure 
or movement (even with considerable error) might still prove useful for tracking and 
promoting regular physical activity in typically sedentary adults. Additional research is 
needed to evaluate the relative utility of these consumer-based devices for motivating 
adults to be more physically active.  
The study provided new insights about these monitors, but it does have some 
limitations. The sample population included only healthy, young individuals within the 
normal range for body weight and body fat. Therefore, we cannot generalize these 
findings to other age groups or body sizes. In this study, we also did not assess the 
reliability of the activity monitors. In terms of equivalent testing, no agreement has been 
made on acceptable ranges of the equivalence zone. In this study, ±10% of the mean of 
the OM was utilized as a lower/upper boundary of the equivalence zone. However, more 
supportive research is needed to create agreed-upon consensus on an equivalence zone.  
In conclusion, the present study support the validity of the BodyMedia FIT 
platform and also reveal promising outcomes for the Fitbit Zip. Results with the Nike 
Fuel Band must be viewed with caution due to the somewhat discrepant findings. Taken 
collectively, the results of the study demonstrate good potential for almost all of the 
models since the results were generally as good, or better, than the results from the 
established Actigraph monitor. An advantage of this new line of consumer-based activity 
monitors is that they offer additional online feedback and are less obtrusive than standard 
research grade devices. The monitors also provide goal setting features, tracking tools, 
and other applications (e.g., social networking links) that provide additional value to 
consumers (and potentially to researchers).  
Welk, G.J., J.A. Schaben, and J.R. Morrow, Jr., Reliability of accelerometry-
based activity monitors: a generalizability study. Med Sci Sports Exerc, 2004. 
36(9): p. 1637-45. 
Bassett, D.R., et al., Validity of four motion sensors in measuring moderate 
intensity physical activity. Med Sci Sport Exer, 2000. 32(9): p. S471-S480. 
Rosdahl, H., et al., Evaluation of the Oxycon Mobile metabolic system against the 
Douglas bag method. Eur J Appl Physiol, 2010. 109(2): p. 159-71. 
Drenowatz, C. and J.C. Eisenmann, Validation of the SenseWear Armband at high 
intensity exercise. Eur J Appl Physiol, 2011. 111(5): p. 883-7. 
Johannsen, D.L., et al., Accuracy of armband monitors for measuring daily 
energy expenditure in healthy adults. Medicine and science in sports and exercise, 
2010. 42(11): p. 2134-40. 
Calabro, M.A., G.J. Welk, and J.C. Eisenmann, Validation of the SenseWear Pro 
Armband algorithms in children. Medicine and science in sports and exercise, 
2009. 41(9): p. 1714-20. 
Bonomi, A.G., et al., Estimation of free-living energy expenditure using a novel 
activity monitor designed to minimize obtrusiveness. Obesity (Silver Spring), 
2010. 18(9): p. 1845-51. 
Dannecker, K.L., et al., A Comparison of Energy Expenditure Estimation of 
Several Physical Activity Monitors. Med Sci Sports Exerc, 2013. 
Compher, C., et al., Best practice methods to apply to measurement of resting 
metabolic rate in adults: a systematic review. J Am Diet Assoc, 2006. 106(6): p. 
10.  Dixon, P.M. and J.H.K. Pechmann, A statistical test to show negligible trend. 
Ecology, 2005. 86(7): p. 1751-1756. 
11.  Wellek, S., Testing statistical hypotheses of equivalence2003, Boca Raton, Fla.: 
Chapman & Hall/CRC. xv, 284 p. 
12.  Hauck, W.W. and S. Anderson, A new statistical procedure for testing 
equivalence in two-group comparative bioavailability trials. J Pharmacokinet 
Biopharm, 1984. 12(1): p. 83-91. 
13.  Nichols, J.F., et al., Assessment of physical activity with the Computer Science 
and Applications, Inc., accelerometer: laboratory versus field validation. Res Q 
Exerc Sport, 2000. 71(1): p. 36-43. 
14.  Trost, S.G., R. Way, and A.D. Okely, Predictive validity of three ActiGraph 
energy expenditure equations for children. Med Sci Sports Exerc, 2006. 38(2): p. 
15.  Crouter, S.E., et al., Refined two-regression model for the ActiGraph 
accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 2010. 42(5): p. 1029-37. 
16.  John, D., B. Tyo, and D.R. Bassett, Comparison of four ActiGraph 
accelerometers during walking and running. Med Sci Sports Exerc, 2010. 42(2): 
p. 368-74. 
17.  Welk, G.J., et al., A comparative evaluation of three accelerometry-based 
physical activity monitors. Med Sci Sports Exerc, 2000. 32(9 Suppl): p. S489-97. 
18.  Bassett, D.R., Jr., Validity and reliability issues in objective monitoring of 
physical activity. Res Q Exerc Sport, 2000. 71(2 Suppl): p. S30-6. 
19.  Hendelman, D., et al., Validity of accelerometry for the assessment of moderate 
intensity physical activity in the field. Med Sci Sports Exerc, 2000. 32(9 Suppl): p. 
20.  Welk, G.J., J. Almeida, and G. Morss, Laboratory calibration and validation of 
the Biotrainer and Actitrac activity monitors. Med Sci Sports Exerc, 2003. 35(6): 
p. 1057-64. 
21.  Lee, K.Y., D.J. Macfarlane, and E. Cerin, Comparison of three models of 
actigraph accelerometers during free living and controlled laboratory conditions. 
Eur J Sport Sci, 2013. 13(3): p. 332-9. 
22.  Hendrick, P., et al., Construct validity of RT3 accelerometer: a comparison of 
level-ground and treadmill walking at self-selected speeds. J Rehabil Res Dev, 
2010. 47(2): p. 157-68. 
23.  Staudenmayer, J., et al., An artificial neural network to estimate physical activity 
energy expenditure and identify physical activity type from an accelerometer. J 
Appl Physiol, 2009. 107(4): p. 1300-7. 
24.  Slootmaker, S.M., et al., Accelerometers and Internet for physical activity 
promotion in youth? Feasibility and effectiveness of a minimal intervention 
[ISRCTN93896459]. Prev Med, 2010. 51(1): p. 31-6. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested