Pioneering a multi-phase framework to harmonize self-reported sleep data across cohorts
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Harmonizing and aggregating data across studies enables pooled analyses that support external validation and enhance replicability and generalizability. However, the multidimensional nature of sleep poses challenges for data harmonization and aggregation. Here we describe and implement our process for harmonizing self-reported sleep data. METHODS: We established a multi-phase framework to harmonize self-reported sleep data: (1) compile items, (2) group items into domains, (3) harmonize items, and (4) evaluate harmonizability. We applied this process to produce a pooled multi-cohort sample of five US cohorts plus a separate yet fully harmonized sample from Rotterdam, Netherlands. Sleep and sociodemographic data are described and compared to demonstrate the utility of harmonization and aggregation. RESULTS: We collected 190 unique self-reported sleep items and grouped them into 15 conceptual domains. Using these domains as guiderails, we developed 14 harmonized items measuring aspects of satisfaction, alertness/sleepiness, timing, efficiency, duration, insomnia, and sleep apnea. External raters determined that 13 of these 14 items had moderate-to-high harmonizability. Alertness/Sleepiness items had lower harmonizability, while continuous, quantitative items (e.g. timing, total sleep time, and efficiency) had higher harmonizability. Descriptive statistics identified features that are more consistent (e.g. wake-up time and duration) and more heterogeneous (e.g. time in bed and bedtime) across samples. CONCLUSIONS: Our process can guide researchers and cohort stewards toward effective sleep harmonization and provide a foundation for further methodological development in this expanding field. Broader national and international initiatives promoting common data elements across cohorts are needed to enhance future harmonization and aggregation efforts.
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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 | 0,494 | 0,516 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».