Objective Characterization of Activity, Sleep, and Circadian Rhythm Patterns Using a Wrist-Worn Actigraphy Sensor: Insights Into Posttraumatic Stress Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearables have been gaining increasing momentum and have enormous potential to provide insights into daily life behaviors and longitudinal health monitoring. However, to date, there is still a lack of principled algorithmic framework to facilitate the analysis of actigraphy and objectively characterize day-by-day data patterns, particularly in cohorts with sleep problems. OBJECTIVE: This study aimed to propose a principled algorithmic framework for the assessment of activity, sleep, and circadian rhythm patterns in people with posttraumatic stress disorder (PTSD), a mental disorder with long-lasting distressing symptoms such as intrusive memories, avoidance behaviors, and sleep disturbance. In clinical practice, these symptoms are typically assessed using retrospective self-reports that are prone to recall bias. The aim of this study was to develop objective measures from patients' everyday lives, which could potentially considerably enhance the understanding of symptoms, behaviors, and treatment effects. METHODS: Using a wrist-worn sensor, we recorded actigraphy, light, and temperature data over 7 consecutive days from three groups: 42 people diagnosed with PTSD, 43 traumatized controls, and 30 nontraumatized controls. The participants also completed a daily sleep diary over 7 days and the standardized Pittsburgh Sleep Quality Index questionnaire. We developed a novel approach to automatically determine sleep onset and offset, which can also capture awakenings that are crucial for assessing sleep quality. Moreover, we introduced a new intuitive methodology facilitating actigraphy exploration and characterize day-by-day data across 49 activity, sleep, and circadian rhythm patterns. RESULTS: We demonstrate that the new sleep detection algorithm closely matches the sleep onset and offset against the participants' sleep diaries consistently outperforming an existing open-access widely used approach. Participants with PTSD exhibited considerably more fragmented sleep patterns (as indicated by greater nocturnal activity, including awakenings) and greater intraday variability compared with traumatized and nontraumatized control groups, showing statistically significant (P<.05) and strong associations (|R|>0.3). CONCLUSIONS: This study lays the foundation for objective assessment of activity, sleep, and circadian rhythm patterns using passively collected data from a wrist-worn sensor, facilitating large community studies to monitor longitudinally healthy and pathological cohorts under free-living conditions. These findings may be useful in clinical PTSD assessment and could inform therapy and monitoring of treatment effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».