利用加速计对身体位置和自我报告的睡眠进行基于加速计的分类来促进门诊心率变化分析
Marlene Rietz1,2, Jesper Schmidt-Persson1,3, Martin Gillies Banke Rasmussen1,4
1Center for Research in Childhood Health, Research Unit for Exercise Epidemiology, Department of Sports Science and Clinical Biomechanics, University of Southern Denmark, Odense M, Denmark.
Physiological measurement
|April 29, 2024
概括
自由生活心率变化 (HRV) 分析显示,身体位置和睡眠状态之间存在显著差异. 这种开源的方法有助于通过计算身体活动来监测自主压力.
科学领域:
- 生理学和自主神经系统研究研究
- 在自由生活条件下的生物标志物分析.
- 穿戴式传感器数据解释数据解释
背景情况:
- 心率变化 (HRV) 是自主神经系统活动的关键生物标志物.
- 门诊HRV分析由于身体行为,压力和睡眠的影响而复杂.
- 开源方法为复杂的生理数据分析提供了可访问的工具.
研究的目的:
- 根据加速计衍生的身体位置和自我报告的睡眠来调查HRV的差异.
- 为了比较HRV的不同总结措施,包括24小时 (24h) 和睡眠具体估计.
- 验证一个开源的方法论,用于在成年人中自由生活的HRV分析.
主要方法:
- 收集了SCREENS试验中160名成年人的节拍心率 (HR) 和加速计数据.
- 使用RHRV R包处理和分析HR数据,从加速计定义的身体行为情节中提取HRV.
- 采用线性混合模型和重复措施的布兰德-阿尔特曼分析来比较跨条件和措施的HRV估计.
主要成果:
- 在身体姿势 (坐,站,躺) 之间观察到HR和HRV标志物的显著差异.
- 门诊HRV根据睡眠状态有显著的变化,24小时和睡眠HRV估计之间的差异很小.
- 灵敏度分析证实,排除HR发作最初/最终30s精确考虑了静止效应.
结论:
- 自由生活的门诊HRV受到身体位置和睡眠状态的显著影响.
- 拟议的开源方法有效地将HRV在身体行为和睡眠之间区分开来.
- 这种方法可以作为一种有价值的工具来监测一般的自主压力,减轻身体活动的混.
