在社区样本中验证基于光聚思图学和加速的睡眠分期:与多睡眠学和Actiwatch进行比较

科学领域:

• 睡眠科学 睡眠科学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 可穿戴技术验证的验证

背景情况:

• 消费者可穿戴设备在家庭睡眠监测中很受欢迎,但它们的临床验证有限.
• 消费者可穿戴设备作为替代已建立的设备如Actiwatch用于睡眠分阶段的有效性仍然不确定.
• 客观睡眠评估通常依赖于多睡眠学 (PSG),这是一种资源密集的方法.

研究的目的:

• 开发和验证一个自动睡眠分阶段系统 (ASSS),使用手腕穿戴可穿戴设备的光电吸收和加速数据.
• 为了比较ASSS与睡眠分期的多睡眠学 (PSG) 的性能.
• 评估ASSS作为Actiwatch设备的潜在替代品.

主要方法:

• 75名参与者同时接受了PSG,智能手表 (MT2511) 和Actiwatch监测.
• 通过使用智能手表摄影电流和加速数据开发了一个4阶段的睡眠分类器 (清醒,轻度,深度,REM睡眠).
• 对PSG进行了分类器性能验证,对睡眠效率 (SE) ≥80%和SE <80%的参与者进行了单独分析.

主要成果:

• 阿斯斯证明了与PSG的时代相对公平的协议 (kappa = 0.55).
• 对于SE≥80%的参与者来说,深度睡眠和REM时间在ASSS和PSG之间是可比的,没有显著的偏差.
• 对于SE <80%的参与者,ASSS低估了觉醒时间和高估了轻度睡眠,与Actiwatch相比偏差较小.

结论:

• 基于光聚缩和加速的ASSS是SE≥80%的个体可靠的睡眠分期工具.
• 对于SE<80%的个人来说,ASSS在睡眠阶段的偏差比Actiwatch更小.
• 与Actiwatch相比,ASSS为睡眠监测提供了一个有希望的,经过验证的替代方案.