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Enregistrement W7163066704 · doi:10.2196/88466

Clinical Implementation of Wearable-Derived Sleep and Activity Reporting for Inpatient Psychiatric Monitoring (Preprint)

2025· article· en· W7163066704 sur OpenAlexvenueno aff
Brien William Culhane, Robert Dennis Patterson, Habiballah Rahimi-Eichi, Agustin Go Yip, Kayla Huesman, Kristin Kostick-Quenet, Joshua Salvi, Philippe Beauchamp, Kerry J. Ressler, Justin Taylor Baker

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)Sleep disorderMEDLINERemote patient monitoringSleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sleep is a core component of psychiatric assessment, yet inpatient monitoring typically relies on brief observational checks that are subjective, variable, and sometimes disruptive. Wearable devices offer a means of capturing continuous, objective sleep and activity data without disturbing patients. Although digital health technologies are increasingly used in psychiatric research, little is known about how wearable-derived data can be integrated into routine inpatient workflows or used meaningfully by clinicians. Objective: This implementation aimed to evaluate the feasibility, usability, and workflow integration of a wearable-derived sleep and activity reporting system within an adult psychiatric inpatient unit. Methods: The implementation unfolded in 2 phases at a single 21-bed adult inpatient unit at a psychiatric hospital in Massachusetts. Patients were offered a wrist-worn GENEActiv actigraphy device upon admission. Raw accelerometry data were processed using the DPSleep pipeline to derive daily sleep and activity metrics for patients participating in the implementation. Sleep and activity reports combining graphical summaries and natural language summaries of sleep, activity, and medication data were iteratively refined and delivered to psychiatrists providing patient care. Semistructured qualitative interviews were conducted with clinicians and unit staff to gather feedback on the sleep and activity report prototype and discuss barriers to and facilitators of implementation. Interview data were coded and analyzed by a team of 2. Unlabelled: During phase 1 of the implementation, 155 patients were admitted, of whom 88 (56.8%) were offered a device and 68 (77.3%) accepted it. Sleep and activity reports were generated for 61.8% (42/68) of patients wearing a device during this phase. During phase 2 of the implementation, automation reduced report generation time from approximately 5 days to under 24 hours. Only 1 of the 3 psychiatrists on the unit regularly used the reports in routine care. Reports were most useful for reconciling discrepancies between patient and nursing sleep estimates and for supporting clinical conversations about sleep patterns and medication adherence between clinician and patient. Clinicians who had not yet used the reports expressed conceptual interest but emphasized the need for integration in the electronic medical record, reliably available "last-night" sleep data, and simplified design. Barriers included challenges in the speed, reliability, and clarity of the data; variable staff buy-in; and disconnects between the research and clinical teams running the implementation. Conclusions: This implementation suggests that wearable-derived sleep and activity data reporting is technically feasible in inpatient psychiatry. This data reporting potentially offers clinically meaningful insights. Use of the reports was concentrated in 1 of the 3 psychiatrists on the unit, who served as an early adopter and project champion (AGY). Sustainable use and broad clinical uptake are more likely with reliable, near-instantaneous data transfer; electronic medical record integration; and shared implementation ownership across staff levels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,435 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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