Gang Analytics Bibliografi

Inoue K, et al. (2023)

"Association of Daily Step Patterns With Mortality in US Adults"

JAMA Network Open 2023;6(3):e235174

Undersøgelse af 4.840 amerikanske voksne der viser, at 8.000-9.000 skridt/dag hos ældre voksne reducerer dødeligheden. Fordelene flader ud ud over dette interval, hvilket tyder på aftagende udbytte ved højere skridtantal.

Lee I-M, et al. (2019)

"Association of Step Volume and Intensity With All-Cause Mortality in Older Women"

JAMA Internal Medicine 2019;179(8):1105-1112

Undersøgelse af 16.741 ældre kvinder (gennemsnitsalder 72) der viser reduceret dødelighed ved ≥4.400 skridt/dag, med fordele der flader ud omkring 7.500 skridt/dag. Fastslår evidens for at "mere er ikke altid bedre."

Ding D, et al. (2025)

"Steps per day and all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis"

The Lancet Public Health 2025 (online ahead of print)

Omfattende metaanalyse der giver dosis-respons-forhold mellem daglige skridt og sundhedsresultater på tværs af forskellige befolkningsgrupper.

Del Pozo-Cruz B, et al. (2022)

"Association of Daily Step Count and Intensity With Incident Morbidity and Mortality Among Adults"

JAMA Internal Medicine 2022;182(11):1139-1148

Undersøgelse af 78.500 britiske voksne der introducerer Peak-30 kadence-måling. Fandt at både totale skridt OG peak-30 kadence uafhængigt er associeret med reduceret morbiditet og dødelighed. Peak-30 kadence kan være vigtigere end totale skridt for sundhedsresultater.

Master H, et al. (2022)

"Association of step counts over time with the risk of chronic disease in the All of Us Research Program"

Nature Medicine 2022;28:2301–2308

Storstillet undersøgelse der viser, at vedvarende skridtantal over tid reducerer risikoen for kroniske sygdomme inklusive diabetes, fedme, søvnapnø, GERD og depression.

Del Pozo-Cruz B, et al. (2022)

"Association of Daily Step Count and Intensity With Incident Dementia in 78,430 Adults Living in the UK"

JAMA Neurology 2022;79(10):1059-1063

Daglige skridt og skridtintensitet begge associeret med reduceret demensrisiko. Optimal dosis omkring 9.800 skridt/dag, med yderligere fordele fra højere kadence (rask gang).

Tudor-Locke C, et al. (2019) — CADENCE-Adults Study

"Walking cadence (steps/min) and intensity in 21-40 year olds: CADENCE-adults"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2019;16:8

Banebrydende undersøgelse der etablerer 100 skridt/min som tærskel for moderat intensitet (3 METs) med 86% sensitivitet og 89,6% specificitet hos 76 deltagere i alderen 21-40. Dette fund danner grundlaget for kadence-baseret intensitetsmonitorering i gang.

Tudor-Locke C, et al. (2020)

"Walking cadence (steps/min) and intensity in 41 to 60-year-old adults: the CADENCE-adults study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2020;17:137

Bekræftede 100 spm-tærskel for moderat intensitet hos midaldrende voksne (41-60 år). Etablerede 130 spm som tærskel for kraftig intensitet (6 METs).

Aguiar EJ, et al. (2021)

"Cadence (steps/min) and relative intensity in 21 to 60-year-olds: the CADENCE-adults study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2021;18:27

Metaanalyse der bekræfter, at kadence-tærskler forbliver stabile på tværs af aldre 21-85 år, hvilket understøtter universel anvendelighed af kadence-baseret intensitetsmonitorering.

Moore CC, et al. (2021)

"Development of a Cadence-based Metabolic Equation for Walking"

Medicine & Science in Sports & Exercise 2021;53(1):165-173

Udviklede simpel ligning: METs = 0,0219 × kadence + 0,72. Denne model viste 23-35% større nøjagtighed end standard ACSM-ligning, med præcision på ~0,5 METs ved normale ganghastigheder.

Tudor-Locke C, et al. (2022)

"Cadence (steps/min) and intensity during ambulation in 6–20 year olds: the CADENCE-kids study"

International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity 2022;19:1

Grundlæggende evidens for kadence-intensitetsforskning på tværs af aldersgrupper, der giver omfattende ramme for fortolkning.

American Heart Association (AHA)

"Target Heart Rates Chart"

Standardreference for pulszonetr æning. Moderat intensitet = 50-70% maks puls; kraftig = 70-85% maks puls.

Studenski S, et al. (2011)

"Gait Speed and Survival in Older Adults"

JAMA 2011;305(1):50-58

Banebrydende undersøgelse af 34.485 ældre voksne der etablerer ganghastighed som prædiktor for overlevelse. Hastigheder <0,8 m/s associeret med højere dødelighed; hastigheder >1,0 m/s indikerer god funktionel sundhed. Ganghastighed betragtes nu som et "vitalt tegn" på sundhed hos ældre voksne.

Pamoukdjian F, et al. (2022)

"Gait speed and falls in older adults: A systematic review and meta-analysis"

BMC Geriatrics 2022;22:394

Oversigtsstudie der etablerer stærk sammenhæng mellem langsommere ganghastighed og øget faldrisiko hos hjemmeboende ældre voksne.

Verghese J, et al. (2023)

"Annual decline in gait speed and falls in older adults"

BMC Geriatrics 2023;23:290

Årlige ændringer i ganghastighed forudsiger faldrisiko. Overvågning af årlige ganghastighedsændringer muliggør tidlig intervention for at forebygge fald.

Hausdorff JM, et al. (2005)

"Gait variability and fall risk in community-living older adults: a 1-year prospective study"

Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 2005;2:19

Øget gangvariabilitet (variationskoefficient i skridt-tid) forudsiger faldrisiko. CV >3-4% ved normal gang indikerer øget risiko.

Hausdorff JM (2009)

"Gait dynamics in Parkinson's disease: common and distinct behavior among stride length, gait variability, and fractal-like scaling"

Chaos 2009;19(2):026113

Fraktal analyse af gangmønstre ved Parkinsons sygdom der viser ændret skridtdynamik og tab af kompleksitet ved neurologiske tilstande.

Moe-Nilssen R, Helbostad JL (2004)

"Estimation of gait cycle characteristics by trunk accelerometry"

Journal of Biomechanics 2004;37(1):121-126

Etablerede pålideligheden af torsomonterede accelerometre til ganganalyse, hvilket danner grundlag for smartphone- og smartwatch-gangvurdering.

Phinyomark A, et al. (2020)

"Fractal analysis of human gait variability via stride interval time series"

Frontiers in Physiology 2020;11:333

Oversigt over fraktalanalysemetoder (DFA alpha) til kvantificering af langdistancekorrelationer i gangmønstre, nyttigt til at detektere neurologiske tilstande.

Ralston HJ (1958)

"Energy-speed relation and optimal speed during level walking"

Internationale Zeitschrift für angewandte Physiologie 1958;17:277-283

Klassisk undersøgelse der etablerer U-formet kurve for gangøkonomi. Optimal ganghastighed (minimum energiforbrug) forekommer ved cirka 1,25 m/s (4,5 km/t) på plant underlag.

Zarrugh MY, et al. (2000)

"Preferred Speed and Cost of Transport: The Effect of Incline"

Journal of Experimental Biology 2000;203:2195-2200

Transportomkostning øges væsentligt med gradient. +5% gradient øger metabolisk omkostning betydeligt; nedadgående gradienter (-5 til -10%) øger excentrisk bremsningsomkostning.

Lim HT, et al. (2018)

"A simple model to estimate metabolic cost of human walking across slopes and surfaces"

Scientific Reports 2018;8:5279

Mekanisk model for gangens energiomkostning der inkorporerer gradient og terræntype, hvilket muliggør forudsigelse af metabolisk efterspørgsel på tværs af varierede forhold.

Steudel-Numbers K, Tilkens MJ (2022)

"The effect of lower limb length on the energetic cost of locomotion: implications for fossil hominins"

eLife 2022;11:e81939

Analyse af energi/tid-afvejninger i menneskelige gangtempo-strategier på tværs af forskellige ganghastigheder og gradienter.

Apple Inc. (2021)

"Using Apple Watch to Estimate Cardio Fitness with VO₂ max"

Teknisk whitepaper der beskriver Apple Watch-metodologi til at estimere VO₂max under udendørs gåture, løb og vandreture. Bruger puls, GPS-hastighed og accelerometerdata med validerede algoritmer.

Apple Developer Documentation

"HKQuantityTypeIdentifier.vo2Max"

Officiel HealthKit API-dokumentation for adgang til VO₂max-data. Enheder: mL/(kg·min). Apple Watch Series 3+ estimerer VO₂max under udendørs kardioaktiviteter.

Apple Support

"About Cardio Fitness on Apple Watch"

Brugervendt dokumentation der forklarer kardio-fitnessniveauer, hvordan de måles, og hvordan man forbedrer dem. Inkluderer alders- og kønsspecifikke normative intervaller.

Apple Developer Documentation

"HKCategoryTypeIdentifier.lowCardioFitnessEvent"

API til detektion af lav kardio-fitness-hændelser, der muliggør proaktive sundhedsinterventioner når VO₂max falder under alders-/kønsspecifikke tærskler.

Apple Inc. (2022)

"Measuring Walking Quality Through iPhone Mobility Metrics"

Whitepaper der detaljerer validering af iPhone-baserede gangmålinger: ganghastighed, skridtlængde, dobbelt støtteprocent, gangasymmetri. iPhone 8+ med iOS 14+ kan passivt indsamle disse målinger når den bæres i lomme/taske.

Apple WWDC 2021

"Explore advanced features of HealthKit — Walking Steadiness"

Teknisk session der introducerer Walking Steadiness-måling: sammensat mål for balance, stabilitet og koordination afledt af gangparametre. Giver faldrisikoclassificering (OK, Lav, Meget Lav).

Apple Newsroom (2021)

"Apple advances personal health by introducing secure sharing and new insights"

Annoncering af Walking Steadiness-funktion i iOS 15, der muliggør faldrisikodetektering og interventionsanbefalinger for brugere i risiko.

Moon S, et al. (2023)

"Accuracy of the Apple Health app for measuring gait speed: Observational study"

JMIR Formative Research 2023;7:e44206

Valideringsundersøgelse der viser, at iPhone Health app-ganghastighedsmålinger korrelerer godt med forskningskvalitetsvurderinger (r=0,86-0,91), hvilket understøtter klinisk anvendelighed.

Android Developer Documentation

"Health Connect data types and data units"

Officiel dokumentation for Health Connect-datatyper inklusiv StepsRecord, StepsCadenceRecord, SpeedRecord, DistanceRecord, HeartRateRecord, Vo2MaxRecord. Standard API til Android sundhedsdataintegration.

Google Fit Documentation

"Step count cadence data type"

Google Fit API-dokumentation for skridtkadence-data (skridt per minut), der muliggør intensitetsbaseret aktivitetsmonitorering på Android-enheder.

Google Fit Documentation

"Read daily step total"

Tutorial til adgang til aggregeret dagligt skridtantal fra Google Fit API, inklusiv data fra flere kilder (telefonsensorer, bærbare enheder).

Android Developer Guide

"Health Connect overview"

Oversigt over Health Connect-platformen, Googles samlede sundhedsdatalager til Android, der muliggør datadeling på tværs af apps med brugersamtykke.

Zandbergen PA, Barbeau SJ (2011)

"Positional Accuracy of Assisted GPS Data from High-Sensitivity GPS-enabled Mobile Phones"

PLOS ONE 2011;6(7):e24727

Valideringsundersøgelse af smartphone GPS-nøjagtighed i bymiljøer. Gennemsnitlig fejl 5-8m i åbne områder, stigende til 10-20m i urbane kløfter. Etablerer baseline for forbruger-GPS-nøjagtighedsforventninger.

Wu X, et al. (2025)

"Sidewalk-level pedestrian map matching using smartphone GNSS data"

Satellite Navigation 2025;6:3

Ny fortovs-specifik map matching-algoritme til fodgængernavigation, der forbedrer nøjagtighed i bymiljøer hvor standard vejnetværksmatching fejler.

Jiang C, et al. (2020)

"Accurate and Direct GNSS/PDR Integration Using Extended Kalman Filter for Pedestrian Smartphone Navigation"

Teknisk implementering af GNSS/IMU-sensorfusion ved hjælp af Extended Kalman Filter, der muliggør kontinuerlig positionering når GPS-signalet tabes (tunneller, indendørs overgange).

Zhang G, et al. (2019)

"Hybrid Map Matching Algorithm Based on Smartphone and Low-Cost OBD in Urban Canyons"

Remote Sensing 2019;11(18):2174

Hybrid positioneringsskema der kombinerer GNSS med inertielle sensorer for forbedret nøjagtighed i udfordrende bymiljøer (høje bygninger, trædække).

American Thoracic Society (2002)

"ATS Statement: Guidelines for the Six-Minute Walk Test"

American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 2002;166:111-117

Officiel standardiseret protokol for 6-minutters gangtest (6MWT), bredt anvendt klinisk vurdering af funktionel træningskapacitet. Inkluderer administrationsretningslinjer, normative værdier og fortolkning.

Podsiadlo D, Richardson S (1991)

"The Timed 'Up & Go': A Test of Basic Functional Mobility for Frail Elderly Persons"

Journal of the American Geriatrics Society 1991;39(2):142-148

Original beskrivelse af Timed Up and Go (TUG)-test, guldstandard-vurdering af funktionel mobilitet og faldrisiko hos ældre voksne. Tid >14 sekunder indikerer høj faldrisiko.

Ainsworth BE, et al. (2011)

"2011 Compendium of Physical Activities: A Second Update of Codes and MET Values"

Medicine & Science in Sports & Exercise 2011;43(8):1575-1581

Omfattende reference der viser MET-værdier for 800+ aktiviteter. Gang-specifikke værdier: 2,0 METs (meget langsom, <2 mph), 3,0 METs (moderat, 2,5-3 mph), 3,5 METs (rask, 3,5 mph), 5,0 METs (meget rask, 4,5 mph).

Ainsworth BE, et al. (2024)

"The 2024 Adult Compendium of Physical Activities: An Update of Activity Codes and MET Values"

Journal of Sport and Health Science 2024 (online ahead of print)

Seneste opdatering til Kompendiet, der inkorporerer nye aktiviteter og reviderede MET-værdier baseret på nyere forskning. Essentiel reference til energiforbrugsberegninger.

Fukuchi RK, et al. (2019)

"Effects of walking speed on gait biomechanics in healthy participants: a systematic review and meta-analysis"

Systematic Reviews 2019;8:153

Omfattende metaanalyse af ganghastighedseffekter på spatiotemporale parametre, kinematik og kinetik. Moderate til store effektstørrelser demonstrerer, at hastighed fundamentalt ændrer gangmekanik.

Mirelman A, et al. (2022)

"Present and future of gait assessment in clinical practice: Towards the application of novel trends and technologies"

Frontiers in Medical Technology 2022;4:901331

Oversigt over bærbar teknologi og AI-applikationer til klinisk gangvurdering, inklusiv spatiotemporale parametre, kinematik og kliniske skalaer (UPDRS, SARA, Dynamic Gait Index).

Mann RA, et al. (1986)

"Comparative electromyography of the lower extremity in jogging, running, and sprinting"

American Journal of Sports Medicine 1986;14(6):501-510

Klassisk EMG-undersøgelse der differentierer gang fra løbemekanik. Gang har 62% støttefase vs 31% ved løb; forskellige muskelaktiveringsmønstre demonstrerer fundamentalt forskellige biomekanikker.

Straczkiewicz M, et al. (2023)

"A 'one-size-fits-most' walking recognition method for smartphones, smartwatches, and wearable accelerometers"

npj Digital Medicine 2023;6:29

Universal ganggenkendelsesalgoritme der opnår 0,92-0,97 sensitivitet på tværs af forskellige enhedstyper og kropslokationer. Valideret med 20 offentlige datasæt, hvilket muliggør konsistent aktivitetssporing på tværs af platforme.

Porciuncula F, et al. (2024)

"Wearable Sensors in Other Medical Domains with Application Potential for Orthopedic Trauma Surgery"

Sensors 2024;24(11):3454

Oversigt over bærbare sensorapplikationer til måling af virkelig ganghastighed, skridtantal, jordreaktionskræfter og bevægelsesområde ved hjælp af accelerometre, gyroskoper og magnetometre.

Ungvari Z, et al. (2023)

"The multifaceted benefits of walking for healthy aging: from Blue Zones to molecular mechanisms"

GeroScience 2023;45:3211–3239

Omfattende oversigt der viser 30 min/dag gang × 5 dage reducerer sygdomsrisiko. Anti-aldringseffekter på cirkulatoriske, kardiopulmonale og immunfunktioner. Reducerer kardiovaskulær sygdom, diabetes og kognitiv tilbagegang risiko.

Karstoft K, et al. (2024)

"The health benefits of Interval Walking Training"

Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism 2024;49(1):1-15

Oversigt over Interval Walking Training (IWT) der veksler mellem hurtig og langsom gang. Forbedrer fysisk form, muskelstyrke og glykæmisk kontrol ved type 2-diabetes bedre end kontinuerlig moderat gang.

Morris JN, Hardman AE (1997)

"Walking to health"

Sports Medicine 1997;23(5):306-332

Klassisk oversigt der etablerer, at gang ved >70% maks puls udvikler kardiovaskulær form. Forbedrer HDL-metabolisme og insulin/glukosedynamik. Fundament for gang som sundhedsintervention.