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Enregistrement W2410850552 · doi:10.5665/sleep.5836

Validation of Actigraphy in Middle Childhood

2016· article· en· W2410850552 sur OpenAlexaff
Lisa J. Meltzer, Petrina Wong, Sarah N. Biggs, Joel Traylor, Ji Young Kim, Rakesh Bhattacharjee, Indra Narang, Carole L. Marcus

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésActigraphyPolysomnographySleep onsetMedicineSleep (system call)Sleep onset latencyPhysical therapySleep diaryPediatricsAudiologyInsomniaPsychiatryApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have examined the validity of actigraphy in school-aged children. The objective of this study was to examine the validity of a commonly used actigraph compared to polysomnography (PSG) in a sample of children age 5 to 12 y born prematurely, sleeping in their natural home environment. 148 children born preterm (85 boys and 63 girls), ages 5–12 y (mean = 9.3 y, standard deviation = 2.0) wore the Philips Respironics Actiwatch-2 for 1 night concurrently with comprehensive, ambulatory PSG in the child's home. Sleep outcome variables were sleep onset latency, total sleep time (TST), and sleep efficiency. Epoch-by-epoch comparisons were used to determine sensitivity, specificity, and accuracy. Secondary analyses examined differences between children with no sleep issues, obstructive sleep apnea syndrome, and periodic limb movements in sleep (PLMS). Actigraphy significantly underestimated TST (30 min) and sleep efficiency (5%). Actigraphy underestimated or overestimated sleep onset latency by at least 10 min for a third of the children. Sensitivity and accuracy were good at 0.88 and 0.84, respectively, whereas specificity was lower at 0.46. Differences between actigraphy and PSG for TST and sleep efficiency were greatest for children with PLMS. This study adds to the small existing literature demonstrating the validity of actigraphy in middle childhood. Although actigraphy shows good sensitivity (ability to detect sleep), specificity (ability to detect wake) is poor in this age group. Further, the results highlight the importance of considering whether a child has PLMS when interpreting actigraphic data, as well as the difficulties in accurately capturing sleep onset latency with actigraphy. The use of actigraphy to measure pediatric sleep-wake patterns is increasing, yet there remains little data about the validity of these devices in middle childhood. This study provides additional support for the use of actigraphy in pediatric research, yet also highlights the special considerations when interpreting the data provided by actigraphy. Future research is needed to not only further validate actigraphic devices, but also to improve the algorithms to improve the ability to detect wake after sleep onset in pediatric populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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