1209 Effect Of Wearables On Sleep In Healthy Individuals: A Randomized Cross-over Trial And Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction To determine whether a wearable sleep-tracker improves perceived sleep quality in healthy subjects. To test whether wearables reliably measure sleep quantity and quality compared to polysomnography. Methods A single-center randomized cross-over trial of community-based participants without medical conditions or sleep disorders. Wearable device (WHOOP, Inc.) that provided feedback regarding sleep information to the participant for 1-week and maintaining sleep logs versus 1-week of maintaining sleep logs alone. Self-reported daily sleep behaviors were documented in sleep logs. Polysomnography was performed on one night when wearing the wearable. PROMIS Sleep disturbance sleep scale was measured at baseline, 7, and 14 days of study participation. Results In 32 participants (21 women; 23.8 + 5 years), wearables improved nighttime sleep quality (PROMIS sleep disturbance; B= -1.69; 95% Confidence Interval -3.11, -0.27; P=0.021) after adjusting for age, sex, baseline, and order effect. There was a small increase in self-reported daytime naps when wearing the device (B = 3.2; SE 1.4; P=0.023) but total daily sleep remained unchanged (P=0.43). The wearable had low bias (2.5 minutes) and low precision (5.6 minutes) errors for measuring sleep duration and measured dream sleep and slow wave sleep accurately (Intra-class coefficient 0.74 + 0.28 and 0.85 + 0.15, respectively). Bias and precision error for heart rate (bias -0.17%; precision 1.5%) and respiratory rate (bias 1.8%’ precision 6.7%) were very low when compared to that measured by electrocardiogram and inductance plethysmography during polysomnography. Conclusion In healthy people, wearables can improve sleep quality and accurately measure sleep and cardiorespiratory variables. Support WHOOP Inc.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».