1119 Validation of a Portable Sleep Electroencephalography Device in Good Sleepers and People with Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sleep wearable restricted to accelerometry or heart rate monitoring have proved to be helpful to delineate sleep-wake profiles outside of the laboratory environment, but have limited accuracy and only provide indirect estimations of sleep and wake states. This study aimed to assess the validity of a novel electroencephalography headband for ambulatory sleep monitoring as compared to standard polysomnography in good sleepers and individuals with sleep apnea. Methods Forty-seven adult males and females from the community took part to this study. This includes a preliminary sample of eight individuals with sleep apnea detected through level 1 polysomnography. All participants underwent one night of in-laboratory sleep recording with the portable EEG headband (MUSE-S, Interaxon) and simultaneous standard polysomnography (Embla N7000/RemLogic, Natus). The Muse-S headband is a commercially available consumer headband with 7 EEG sensors: 2 on the forehead, 2 behind the ears, and 3 reference sensors. MUSE-S data was scored using an automated sleep staging algorithm. Polysomnography data was scored by an independent registered technologist who was blinded to the MUSE-S algorithm-based scoring. Results In the overall sample, the accuracy of the Muse-S relative to standard polysomnography ranged between 88% and 96% across all sleep stages, with a sensitivity of 79% to 92%, and a specificity of 90% to 99%. Cohen’s Kappa for all sleep stages combined was 0.76 (CI:0.75-0.76). Analyses per sleep stages showed that Cohen’s Kappa scores were in the fair agreement range for NREM 1 sleep (K=0.41, CI:0.39-0.43), increased to the substantial agreement range for both NREM 2 (K=0.75, CI:0.74-0.75) and NREM3 sleep (K=0.77, CI:0.76-0.77), and further increased to the near perfect agreement range for REM sleep (K=0.85, CI:0.85-0.86) and wake (K=0.84, CI: 0.83-0.84). Similar results were obtained in the subgroup with sleep apnea (overall K= 0.87, CI:0.85-0.88; NREM 1 K=0.33, CI:0.28-0.38; NREM 2 K=0.72, CI:0.70-0.73; NREM3 K=0.81, CI:0.79-0.79; REM K=0.80, CI:0.78-0.82) and wake (K=0.86, CI:0.85-0.88). Conclusion Portable EEG-based sleep monitoring with the MUSE-S shows good validity for sleep macroarchitecture variables relative to standard polysomnography. Fair to near perfect concordance was observed across sleep stages in a diverse sample of good sleepers and people with sleep disorders. Support (if any)
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».