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Updated: Jan 23, 2026

Collecting Sleep, Circadian, Fatigue, and Performance Data in Complex Operational Environments
Published on: August 8, 2019
Limpieza y preprocesamiento de datos de actigrafía para la investigación de la actividad física y el sueño: una
Stephen Gonsalves1, Justin Junpeng Zhao1, Alicia A Livinski2
1National Institute of Nursing Research, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, 20892, UNITED STATES.
Se necesitan métodos estandarizados de limpieza y preprocesamiento de datos de actigrafía. Esta revisión encontró una heterogeneidad significativa en las prácticas actuales, lo que dificulta la comparabilidad y replicación de la investigación en estudios de sueño y actividad física.
Área de la Ciencia:
- Ingeniería Biomédica
- Ciencia del Sueño
- Investigación de la Actividad Física
Sus antecedentes:
- La actigrafía se utiliza cada vez más para monitorizar la actividad física (AF) y el sueño en entornos de vida libre debido a su naturaleza no invasiva.
- La investigación existente sobre los patrones de salud y sueño-vigilia se beneficia de datos precisos de AF y sueño.
- Sin embargo, la falta de métodos estandarizados para la limpieza y el preprocesamiento de datos de actigrafía limita las comparaciones entre estudios.
Objetivo del estudio:
- Realizar una revisión de alcance de la literatura existente sobre los métodos de limpieza y preprocesamiento de datos de actigrafía.
- Identificar las prácticas actuales y las variaciones en el análisis de datos de actigrafía.
- Destacar la necesidad de protocolos estandarizados en la investigación de la actigrafía.
Principales métodos:
- Se buscaron en las bases de datos PubMed, Scopus y Web of Science estudios publicados entre 2017 y 2024.
- Se incluyeron 102 estudios originales en inglés.
- Dos revisores independientes evaluaron los artículos y extrajeron datos utilizando Covidence.
Principales resultados:
- Se identificó una heterogeneidad sustancial en los dispositivos de actigrafía y las técnicas de limpieza/preprocesamiento de datos.
- Se observó que muchos estudios utilizan algoritmos personalizados o no proporcionan detalles suficientes para la replicación.
- Se encontró variabilidad en los algoritmos establecidos frente a los enfoques novedosos para generar variables de actividad física y sueño.
Conclusiones:
- La heterogeneidad en el procesamiento de datos de actigrafía requiere el desarrollo de informes estandarizados y protocolos basados en el consenso.
- La estandarización es crucial para mejorar la reproducibilidad y la comparabilidad de los hallazgos en diversos estudios de investigación.
- El establecimiento de directrices comunes avanzará el uso fiable de la actigrafía en la investigación sobre salud y sueño.
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