Accuracy, Utility and Applicability of the WHOOP Wearable Monitoring Device in Health, Wellness and Performance - a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The WHOOP wearable device is gaining popularity in clinical and performance applications with the ability to track sleep and heart rate parameters and provide feedback on recovery and strain. With the claims on potential benefits, a critical evaluation of the underlying scientific literature and the accuracy of these devices is imperative. Methods Authors systematically reviewed studies examining the accuracy and clinical applications of the WHOOP device. Results The WHOOP appears to have acceptable accuracy for two-stage sleep and heart rate metrics, but depending on the study, room for improvement for four-stage sleep and heart rate variability identification. There are numerous preliminary studies looking at the WHOOP’s ability to track and/or influence sleep and exercise behaviours at the cohort and/or population level. The impact of athletic performance and/or objective sleep is limited based on existing studies. Discussion The clinical application for the WHOOP, given the acceptable accuracy levels, continues to expand. Uses have included impact on sports performance, correlation with medical conditions (i.e. cognitive dysfunction), sleep and health behaviours in various populations. Limitations of existing accuracy trials include variable design and reporting metrics, while results from non-accuracy trials require further clinical validation for response rate and effect size. Conclusion The WHOOP wearable device has acceptable accuracy for sleep and cardiac variables to be used in clinical studies where a baseline can be established and, ideally, other clinical outcomes and gold standard tools can be employed.
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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 | 0,017 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».