ActiGraph(GT3X/±系列)加速度计睡眠筛查方法研究进展

基于加速度计的24 h活动行为研究中,计算不同活动行为时间之前,必须先将加速度计数据分为清醒时期(研究身体活动和久坐行为)和睡眠时期(研究睡眠时间和睡眠质量)。但目前关于加速度计数据对清醒-睡眠期的分离尚无公认的标准方法,也缺乏对这些方法的系统梳理。研究从425篇相关文献中归纳出9种在自由生活条件下可用的清醒-睡眠期分离方法,通过解释这些方法的原理、优势与不足,为使用GT3X/±加速度计的研究人员提供选择睡眠筛查方法的建议:1)选择自动睡眠筛查算法时,腕部设备推荐使用GGIR内置的睡眠日记/HDCZA算法+van Hees 2015算法,腰部设备则可以选择Tracy ProChildren、Tudor-Locke、McVeigh或Bellettiere-McVeigh算法;2)选择Actilife进行睡眠筛查时,研究对象年龄<30岁时推荐使用Sadeh算法,≥30岁时推荐使用Cole-Kripke算法,且均需要睡眠日记的辅助。研究为24 h活动行为研究提供了数据处理方面的建议,也为未来开发新的清醒-睡眠期分离方法提供了方向,但仍需更多的研究来比较与验证这些睡眠筛查方法,以促进研究方法的标准化。