Quantification of Differences in Sleep Measurement by a Wrist-Worn Consumer Wearable Compared to Research-Grade Accelerometry and Sleep Diaries of Female Adults in Free-Living Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Cindy R Hu,1 Caitlin Delaney,2 Jorge E Chavarro,2– 4 Francine Laden,1– 3 Rachel Librett,4 Laura Katuska,4 Emily R Kaplan,5 Li Yi,4,6 Michael Rueschman,5 Joe Kossowsky,7 Jukka-Pekka Onnela,8 Brent A Coull,8 Susan Redline,3,5 Peter James,1,6,9 Jaime E Hart1,2 1Department of Environmental Health, Harvard T.H. Chan School of Public Health; Boston, Boston, MA, USA; 2Channing Division of Network Medicine, Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital and Harvard Medical School; Boston, Boston, MA, USA; 3Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health; Boston, Boston, MA, USA; 4Department of Nutrition, Harvard T.H. Chan School of Public Health; Boston, Boston, MA, USA; 5Division of Sleep of Sleep and Circadian Disorders, Departments of Medicine and Neurology, Brigham and Women’s Hospital and Harvard Medical School; Boston, Boston, MA, USA; 6Department of Population Medicine, Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health Care Institute; Boston, Boston, MA, USA; 7Department of Anesthesiology, Critical Care, and Pain Medicine, Boston Children’s Hospital and Harvard Medical School; Boston, Boston, MA, USA; 8Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health; Boston, Boston, MA, USA; 9Department of Public Health Sciences, University of California, Davis School of Medicine; Davis, Davis, CA, USACorrespondence: Cindy R Hu, Channing Division of Network Medicine, Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital and Harvard Medical School, 181 Longwood Avenue, Boston, MA, 02115, USA, Email cindyhu@g.harvard.eduPurpose: The objective of this study is to compare sleep measurements by a consumer-wearable with research-standard actigraphy coupled with sleep diaries in free-living female adults.Methods: Forty-seven females in the Nurses’ Health Study 3 (NHS3) participated in the Sleep and Physical Activity Validation Substudy (SPAVS), where they were asked to concurrently wear a consumer wearable (Fitbit Charge, Models 3 or 5) and a research-grade accelerometer (Actigraph, GT3X+ or Actisleep) on the same wrist and fill out a smartphone-based sleep diary for fourteen consecutive days. We compared measures of total sleep time (TST), time in bed (TIB), and sleep efficiency (SE) from the consumer wearable with actigraphy measures as our research-standard reference for TST and SE and self-reported sleep diary as our reference for TIB. We calculated mean absolute percent error (MAPE) and intra-class correlations (ICC), as well as Bland-Altman analyses to compute mean difference and limits of agreement.Results: For all three measures, the consumer wearable underestimated sleep parameters relative to research-standard actigraphy, with a mean bias of − 16.0 minutes and − 11.2 minutes for TST and TIB, respectively, and − 1.0% for SE. In terms of agreement, TST (MAPE = 11.18%; ICC = 0.79) and TIB (MAPE = 10.45%; ICC = 0.74) had similar MAPES and ICCs, while and SE (MAPE = 5.09%; ICC = 0.39) had a lower ICC.Conclusion: In the NHS3 SPAVS, the wearable sleep measurements modestly underestimated wrist actigraphy measures of TST, TIB, and SE from sleep over multiple days; within sleep measures assessed, TST and TIB had greater agreement with research-grade accelerometry than SE.Keywords: wearables, fitbit, sleep, actigraphy, accelerometer, women
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».