重度抑郁症状严重度与腕带可穿戴设备采集睡眠数据的关系：多中心纵向观察性研究
应用统计
2023-09-06 v1 定量方法
摘要
精神健康研究已将睡眠病理与抑郁症联系起来。然而，睡眠评估的金标准多导睡眠图不适用于日常睡眠的长期、连续监测，而睡眠日记等方法依赖主观回忆，具有定性且不准确的缺点。另一方面，可穿戴设备提供了一种低成本且便捷的家庭环境睡眠监测手段。本研究的主要目标是利用可穿戴设备采集的数据设计并提取睡眠特征，并分析其与抑郁症状严重度及睡眠质量（由自评患者健康问卷8项衡量）的相关性。每日睡眠数据由 Fitbit 腕带设备被动采集，抑郁症状严重度每两周通过 PHQ-8 自评。本文所用数据包括来自荷兰、西班牙和英国三个研究点招募的 368 名参与者的 2,812 条 PHQ-8 记录。我们从 Fitbit 数据中提取了 21 个描述以下五方面睡眠的特征：睡眠结构、睡眠稳定性、睡眠质量、失眠与嗜睡。采用线性混合回归模型探索睡眠特征与抑郁症状严重度之间的关联，并使用 z 检验评估各特征系数的显著性。我们在整个数据集及三个不同研究点数据上分别测试了模型。我们在整个数据集上识别出 16 个与 PHQ-8 分数显著相关的睡眠特征。睡眠特征与 PHQ-8 分数的关联在不同研究点间存在差异，可能源于人群差异。
引用
@article{arxiv.2009.12983,
title = {The Relationship between Major Depression Symptom Severity and Sleep Collected Using a Wristband Wearable Device: Multi-centre Longitudinal Observational Study},
author = {Yuezhou Zhang and Amos A Folarin and Shaoxiong Sun and Nicholas Cummins and Rebecca Bendayan Yatharth Ranjan and Zulqarnain Rashid and Pauline Conde and Callum Stewart and Petroula Laiou and Faith Matcham and Katie White and Femke Lamers and Sara Siddi and Sara Simblett and Inez Myin-Germeys and Aki Rintala and Til Wykes and Josep Maria Haro and Brenda WJH Pennix and Vaibhav A Narayan and Matthew Hotopf and Richard JB Dobson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12983},
year = {2023}
}