Bruken av flere sensorer for å spore søvn hos nattskiftarbeidere (SENSE)

Det første målet med denne studien er å etablere en åpen kildekode maskinlæringsalgoritme for søvnsporing som overgår eldre aktigrafialgoritmer når det gjelder å oppdage søvnperioder på dagtid. Det andre målet er å forbedre sporingen av søvnkontinuitetsvariabler ved å legge til flere sensorer. Det endelige målet er å identifisere tilretteleggere og barrierer for hjemmeimplementering av søvnsporing med flere sensorer. Vår sentrale hypotese er at en multi-sensor ML-tilnærming vil overgå eldre algoritmer mot gullstandard polysomnografi (PSG).

Denne studien vil være type I hybrid effektivitet-implementeringsforsøk som 1) validerer den foreslåtte multi-sensor ML-tilnærmingen ved bruk av in-lab polysomnografi, og 2) undersøker implementeringen av multi-sensor ML-tilnærmingen i en økologisk gyldig setting via en hjemme implementering i fire uker. Et utvalg nattskiftarbeidere (N = 100) vil bli registrert i laboratorievalideringsdelen av studien og vil bli randomisert til enten den eldre aktigrafialgoritmetilstanden eller multisensor ML-tilstanden i forholdet 1:1. Ved ankomst vil deltakerne bli koblet til ambulerende PSG med kontinuerlig datainnsamling under laboratoriebesøket for å fange fem planlagte søvnmuligheter i varierende lengde (4 timer, 2 timer, 1,5 timer og to 30-minutters lur; 8 timer totalt). De som er randomisert til den eldre aktigrafialgoritmen vil kun få de rå akselerometerdataene samlet inn og behandlet ved hjelp av eldre aktigrafialgoritmer, mens de som er randomisert til multisensor ML-tilstanden vil følge de samme prosedyrene som den eldre aktigrafitilstanden, men vil også bli overvåket med ekstra sensorer. Omtrent halvparten av deltakerne som fullfører laboratoriedelen av studien vil bli bedt om å fullføre hjemmedelen av studien, som inkluderer 4 uker med hjemmesøvnsporing ved bruk av multisensortilnærmingen. Deltakerne vil motta sensorsettet og vil ha en hjemmetime med studiepersonell for å hjelpe til med sensoroppsett, som deretter vil bli hentet igjen på slutten av 4-ukersperioden. Daglige søvndagbøker vil også bli samlet inn i løpet av de 4 ukene for å muliggjøre datakvalitetssjekk.