Online sleep diaries: considerations for system development and recommendations for data management
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To present development considerations for online sleep diary systems that result in robust, interpretable, and reliable data; furthermore, to describe data management procedures to address common data entry errors that occur despite those considerations. METHODS: The online sleep diary capture component of the Sleep Healthy Using the Internet (SHUTi) intervention has been designed to promote data integrity. Features include diary entry restrictions to limit retrospective bias, reminder prompts and data visualizations to support user engagement, and data validation checks to reduce data entry errors. Despite these features, data entry errors still occur. Data management procedures relying largely on programming syntax to minimize researcher effort and maximize reliability and replicability. Presumed data entry errors are identified where users are believed to have incorrectly selected a date or AM versus PM on the 12-hour clock. Following these corrections, diaries are identified that have unresolvable errors, like negative total sleep time. RESULTS: Using the example of one of our fully-powered, U.S. national SHUTi randomized controlled trials, we demonstrate the application of these procedures: of 45,598 total submitted diaries, 487 diaries (0.01%) required modification due to date and/or AM/PM errors and 27 diaries (<0.001%) were eliminated due to unresolvable errors. CONCLUSION: To secure the most complete and valid data from online sleep diary systems, it is critical to consider the design of the data collection system and to develop replicable processes to manage data. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: Sleep Healthy Using The Internet for Older Adult Sufferers of Insomnia and Sleeplessness (SHUTiOASIS); https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03213132; ClinicalTrials.gov ID: NCT03213132.
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 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 | 0,272 | 0,509 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,017 |
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 ».