Estimating the sleep period time window based on a hip- worn accelerometer collected in children and adults
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि दो ओपन-सोर्स एल्गोरिदम, HDHZA और HorAngle, बच्चों और वयस्कों दोनों में हिप-वर्न एक्सेलेरोमीटर डेटा से नींद की अवधि के समय अंतराल का प्रभावी ढंग से अनुमान लगा सकते हैं, जो एक संदर्भ मानक के साथ मध्यम सहमति दिखाते हैं और दोनों विधियों के बीच कोई महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतर नहीं दिखाते हैं।
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नींद मानव जीवन की एक मौलिक लय है, एक दैनिक चक्र जहाँ शरीर स्वयं की मरम्मत करता है और मन दुनिया को संसाधित करता है। लोग कितनी नींद लेते हैं, और वह मात्रा उनके स्वास्थ्य से कैसे संबंधित है, इसे समझने के लिए वैज्ञानिकों को उस सटीक समय अंतराल को मापने की आवश्यकता होती है जब कोई व्यक्ति सो जाता है और जब वह जागता है। इस अवधि को 'स्लीप पीरियड' (नींद की अवधि) के रूप में जाना जाता है। दशकों से, शोधकर्ता कलाई पर पहने जाने वाले छोटे उपकरणों पर निर्भर रहे हैं, जो एक घड़ी के समान होते हैं, ताकि हलचल को ट्रैक किया जा सके और यह अनुमान लगाया जा सके कि व्यक्ति कब सो रहा है। ये उपकरण अच्छी तरह काम करते हैं क्योंकि जब व्यक्ति जाग रहा होता है तो कलाई स्पष्ट रूप से हिलती है और सोने के दौरान स्थिर रहती है। हालाँकि, कई बड़े पैमाने के अध्ययन जो कई वर्षों तक हजारों लोगों के स्वास्थ्य को ट्रैक करते हैं, एक अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं। कलाई बैंड के बजाय, ये अध्ययन पूरे दिन की सभी शारीरिक गतिविधियों को मापने के लिए सेंसर को कूल्हे (हिप) पर रखते हैं, बिल्कुल एक बेल्ट की तरह। जबकि यह तरीका दैनिक गतिविधि की एक पूर्ण तस्वीर प्रस्तुत करता है, नींद के समय को खोजने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानक कंप्यूटर प्रोग्राम कलाई के डेटा के लिए बनाए गए थे, हिप डेटा के लिए नहीं। इसने एक अंतर पैदा कर दिया: वैज्ञानिकों के पास हिप-पहनने वाले डेटा का भंडार था लेकिन उनके पास उससे सटीक नींद की जानकारी निकालने का कोई विश्वसनीय तरीका नहीं था।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने दो ओपन-सोर्स कंप्यूटर प्रोग्रामों का परीक्षण और सुधार करके इस अंतर को पाटने का प्रयास किया, जिन्हें नींद की अवधि खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्होंने एक ऐसी विधि पर ध्यान केंद्रित किया जो कलाई और कूल्हे दोनों पर पहने गए सेंसरों से एकत्र किए गए कच्चे मूवमेंट डेटा का उपयोग करती है। इस अध्ययन में 303 प्रतिभागी शामिल थे, जिनमें आठ से बारह वर्ष की आयु के 109 बच्चे और 194 युवा वयस्क शामिल थे। प्रत्येक व्यक्ति ने छह रातों के लिए एक साथ दो सेंसर पहने थे: एक अपनी कलाई पर और एक अपने कूल्हे पर। यह सुनिश्चित करने के लिए कि कंप्यूटर प्रोग्राम एक विश्वसनीय मानक के विरुद्ध परीक्षण किए जा रहे हैं, प्रतिभागियों ने एक 'स्लीप डायरी' भी रखी, जिसमें उन्होंने ठीक-ठीक लिखा कि वे कब सोने गए और कब जागे। शोधकर्ताओं ने इन डायरियों के मार्गदर्शन के साथ कलाई के डेटा का उपयोग एक भरोसेमंद संदर्भ बिंदु के रूप में किया। इसके बाद उन्होंने हिप डेटा लिया और उसे दो अलग-अलग एल्गोरिदम के माध्यम से चलाया, जो नियमों के ऐसे समूह हैं जो कंप्यूटर को हलचल की व्याख्या करना सिखाते हैं। एक एल्गोरिदम, जिसे HDCZA कहा जाता है, उन लंबी अवधियों की तलाश करता है जहाँ सेंसर बहुत कम हिलता है। दूसरा, जिसे HorAngle कहा जाता है, कूल्हे के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक नया तरीका है; यह उस समय की खोज करता है जब सेंसर सपाट स्थिति में होता है, जो यह दर्शाता है कि व्यक्ति बिस्तर पर लेटा हुआ है।
शोधकर्ताओं ने केवल इन प्रोग्रामों को उनके डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ नहीं चलाया। इसके बजाय, उन्होंने अपने डेटा के एक हिस्से का उपयोग करके दोनों एल्गोरिदम के आंतरिक नियमों को सावधानीपूर्वक ट्यून किया ताकि सबसे सटीक परिणाम प्राप्त किए जा सकें। फिर उन्होंने शेष प्रतिभागियों पर इन ट्यून किए गए सेटिंग्स का परीक्षण किया कि वे कैसा प्रदर्शन करते हैं। परिणामों ने दिखाया कि दोनों प्रोग्राम हिप सेंसर से नींद के समय का सफलतापूर्वक अनुमान लगा सकते हैं। जब कंप्यूटर के अनुमान की तुलना प्रतिभागी द्वारा डायरी में लिखे गए वास्तविक समय से की गई, तो औसत अंतर बहुत कम था। व्यक्ति के सोने के समय के लिए, HDCZA प्रोग्राम औसतन तीन मिनट पीछे था, जबकि HorAngle प्रोग्राम औसतन शून्य मिनट के अंतर पर था। जागने के समय के लिए, अंतर समान रूप से कम था, जिसमें HDCZA चार मिनट पीछे था और HorAngle विपरीत दिशा में चार मिनट पीछे था। अनुमानित कुल नींद का समय भी डायरी रिकॉर्ड से बारीकी से मेल खाता था, जिसमें औसत अंतर केवल कुछ मिनटों का था।
हालाँकि औसत त्रुटियाँ कम थीं, शोधकर्ताओं ने नोट किया कि किसी भी एक रात के लिए, अनुमान अधिक हो सकता है, कभी-कभी कई घंटों का। यह अपेक्षित है, क्योंकि नींद की व्यक्तिगत रातें अनियमित हो सकती हैं। हालाँकि, जब शोधकर्ताओं ने समग्र पैटर्न को देखा, तो दोनों एल्गोरिदम लोगों को सही ढंग से रैंक करने में काफी अच्छे थे। यदि एक व्यक्ति दूसरे की तुलना में अधिक समय तक सोया, तो कंप्यूटर प्रोग्राम अधिकांश समय उस अंतर को पहचानने में सक्षम थे। अध्ययन में यह भी पाया गया कि इन अनुमानों की सटीकता इस बात पर निर्भर नहीं थी कि प्रतिभागी बच्चा था या वयस्क, या वह पुरुष था या महिला। मुख्य कारक जिसने सटीकता को प्रभावित किया, वह था कि सेंसर कितनी देर तक नहीं पहना गया था। यदि उपकरण को रात के दौरान उतार दिया गया था, तो कंप्यूटर के पास काम करने के लिए कम जानकारी थी, जिससे अनुमान कम विश्वसनीय हो गया।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि यदि सही कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग किया जाए, तो हिप-पहनने वाले सेंसरों से नींद की अवधि का सटीक अनुमान लगाना संभव है। HDCZA एल्गोरिदम का लाभ यह है कि इसे विशिष्ट प्रकार के सेंसर के लिए किसी विशेष समायोजन की आवश्यकता नहीं होती है, जो इसे एक लचीला उपकरण बनाता है। HorAngle एल्गोरिदम, जो शरीर की लंबाई को दर्शाने वाले अक्ष की पहचान करने पर निर्भर करता है, उतना ही अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन इसके लिए शोधकर्ता को यह सही ढंग से पहचानना आवश्यक है कि सेंसर का कौन सा अक्ष शरीर की लंबाई को दर्शाता है। दोनों विधियाँ पहले से मौजूद बड़े स्वास्थ्य अध्ययनों में एकत्र किए गए विशाल हिप-पर्न गतिविधि डेटा से नींद के डेटा को अनलॉक करने का एक मूल्यवान तरीका प्रदान करती हैं। इसका अर्थ है कि अब शोधकर्ता दशकों पुराने मौजूदा डेटा को देख सकते हैं और यह समझ सकते हैं कि नींद के पैटर्न स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करते हैं, बिना सभी को कलाई सेंसर के साथ पुन: मापने की आवश्यकता के। यह कार्य प्रदर्शित करता है कि सावधानीपूर्वक ट्यूनिंग के साथ, वही मूवमेंट डेटा जो किसी व्यक्ति के दैनिक कदमों को ट्रैक करता है, उनके विश्राम के शांत घंटों को भी प्रकट कर सकता है।
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