Estimating the sleep period time window based on a hip- worn accelerometer collected in children and adults

يُعد النوم إيقاعاً أساسياً من إيقاعات الحياة البشرية، وهو دورة يومية يرمم فيها الجسم نفسه ويعالج فيها العقل العالم من حوله. ولفهم مقدار النوم الذي يحصل عليه الناس، وكيف ترتبط هذه الكمية بصحتهم، يحتاج العلماء إلى قياس النافذة الزمنية الدقيقة بين وقت استغراق الشخص في النوم ووقت استيقاظه. تُعرف هذه الفترة بـ "فترة النوم". ولعقود من الزمن، اعتمد الباحثون على أجهزة صغيرة تُرتدى على المعصم، تشبه الساعة، لتتبع الحركة وتخمين وقت نوم الشخص. وتعمل هذه الأجهزة بشكل جيد لأن المعصم يتحرك بشكل ملحوظ عندما يكون الشخص مستيقظاً، ويبقى ساكناً عندما يكون نائماً. ومع ذلك، فإن العديد من الدراسات واسعة النطاق التي تتبع صحة آلاف الأشخاص على مدار سنوات عديدة تستخدم نهجاً مختلفاً؛ فبدلاً من السوار الذي يُرتدى على المعصم، تضع هذه الدراسات المستشعر على الورك، تماماً مثل الحزام، لقياس كل النشاط البدني طوال اليوم. وبينما يلتقط هذا الأسلوب صورة كاملة للحركة اليومية، فإن البرامج الحاسوبية القياسية المستخدمة لتحديد أوقات النوم قد بُنيت لبيانات المعصم، وليس لبيانات الورك. وقد خلق هذا فجوة: حيث امتلك العلماء كمّاً هائلاً من البيانات المجمعة من أجهزة الورك، لكنهم افتقروا إلى وسيلة موثوقة لاستخراج معلومات دقيقة عن النوم منها.

لقد سعى فريق من الباحثين لسد هذه الفجوة من خلال اختبار وتحسين برنامجين حاسوبيين مفتو truths المصدر مصممين لتحديد نوافذ النوم. وركزوا على طريقة تستخدم بيانات الحركة الخام التي تم جمعها من مستشعرات تُرتدى على كل من المعصم والورك. شملت الدراسة 303 مشاركاً، من بينهم 109 أطفال تتراوح أعمارهم بين ثماني عشرة واثنتي عشرة سنة، و194 شاباً. ارتدى كل شخص مستشعرين في آن واحد لمدة ست ليالٍ: أحدهما على معصمه والآخر على وركه. ولضمان اختبار البرامج الحاسوبية مقابل معيار موثوق، احتفظ المشاركون أيضاً بمذكرات نوم، حيث دونوا بدقة متى ذهبوا إلى الفراش ومتى استيقظوا. واستخدم الباحثون بيانات المعصم، مسترشدين بهذه المذكرات، كنقطة مرجعية موثوقة. ثم أخذوا بيانات الورك وأجروا عليها خوارزميتين مختلفتين، وهما مجموعتان من القواعد التي تخبر الحاسوب بكيفية تفسير الحركة. إحدى الخوارցميّات، وتسمى HDCZA، تبحث عن فترات طويلة لا يتحرك فيها المستشعر كثيراً. أما الأخرى، وهي HorAngle، فهي طريقة أحدث مصممة خصيصاً للورك؛ حيث تبحث عن الوقت الذي يكون فيه المستشعر في وضع أفقي، مما يشير إلى أن الشخص مستلقٍ في السرير.

لم يقم الباحثون بمجرد تشغيل البرامج بإعداداتها الافتراضية، بل قاموا بعناية بضبط القواعد الداخلية لكلا الخوارزميتين باستخدام جزء من بياناتهم لإيجاد الإعدادات التي تعطي أكثر النتياج دقة. ثم اختبروا هذه الإعدادات المضبوطة على بقية المشاركين لمعرفة مدى أدائها. وأظهرت النتائج أن كلا البرنامجين يمكنهما بنجاح تقدير أوقات النوم من مستشعرات الورك. وعند مقارنة تخمين الحاسوب بالوقت الفعلي الذي دونه المشارك في مذكراته، كان متوسط الفرق صغيراً جداً. فبالنسبة لوقت ذهاب الشخص للنوم، كان برنامج HDCZA بعيداً بمتوسط ثلاث دقائق، بينما كان برنامج HorAngle بعيداً بمعدل صفر دقيقة في المتوسط. وبالنسب تلوقت استيقاظ الشخص، كانت الاختلافات صغيرة أيضاً، حيث كان HDCZA بعيداً بأربع دقائق وHorAngle بأربع دقائق في الاتجاه المعاكس. كما تطابق إجمالي وقت النوم الذي قدرته البرامج مع سجلات المذكرات بشكل وثيق، حيث لم تتجاوز متوسط الاختلافات بضع دقائق.

وعلى الرغم من أن متوسط الأخطاء كان صغيراً، فقد لاحظ الباحثون أنه بالنسبة لأي ليلة واحدة، قد يكون التخمين غير دقيق بفارق كبير، وأحياناً بعدة ساعات. وهذا أمر متوقع، حيث يمكن أن تكون ليالي النوم الفردية غير منتظمة. ومع ذلك، عندما نظر الباحثون في الأنماط العامة، وجدوا أن كلا الخوارزميتين كانتا جادتين جداً في تصنيف الأشخاص بشكل صحيح؛ فإذا نام شخص ما لفترة أطول من غيره، فإن البرامج الحاسوبية كانت قادرة على تحديد هذا الفرق في معظم الأحيان. كما وجدت الدراسة أن دقة هذه التقديرات لم تعتمد على ما إذا كان المشارك طفلاً أم بالغاً، أو ما إذا كان ذكراً أم أنثى. وكان العامل الرئيسي الذي أثر على الدقة هو طول المدة التي لم يكن فيها المستشعر مُرتدى؛ فإذا تم نزع الجهاز أثناء الليل، كان لدى الحاسوب معلومات أقل للعمل بها، مما يجعل التقدير أقل موثوقية.

تخلص الدراسة إلى أنه من الممكن تقدير نوافذ النوم بدقة من مستشعرات الورك، بشرط استخدام الخوارزميات الحاسوبية المناسبة. وتتمتع خوارزمية HDCZA بميزة عدم حاجتها إلى أي تعديلات خاصة لنوع المستشعر المحدد، مما يجعلها أداة مرنة. أما خوارزمية HorAngle، التي تعتمد على اكتشاف متى يكون المستشعر في وضع أفقي، فقد قدمت أداءً جيداً أيضاً، لكنها تتطلب من الباحث تحديد المحور الذي يمثل طول الجسم في المستشعر بشكل صحيح. وتوفر كلتا الطريقتين وسيلة قيمة لفتح بيانات النوم من كميات هائلة من بيانات النشاط المرتدية على الورك والمجمعة بالفعل في دراسات صحية كبيرة. وهذا يعني أن الباحثين يمكنهم الآن النظر إلى عقود من البيانات الموجودة واكتساب رؤى جديدة حول كيفية تأثير أنماط النوم على الصحة عبر المجتمع بأكد، دون الحاجة إلى إعادة قياس الجميع باستخدام مستشعر المعصم. ويؤكد هذا العمل أنه مع الضبط الدقيق، يمكن لنفس بيانات الحركة التي تتبع خطوات الشخص اليومية أن تكشف أيضاً عن ساعات الهدوء في راحته.