Araştırma, verilerini klinik ortamlarda kullanılan altın standart ölçümlerle karşılaştırarak düşük maliyetli fitness akıllı saatlerinin doğruluğunu doğrulamayı amaçlıyor. Bu protokol, fitness akıllı saatlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirerek, popülerlikleri arttıkça gerçek dünyadaki performanslarını anlamadaki boşlukları giderir. Bulgularımız, bu cihazları çalışmalarda veya klinik ortamlarda kullanan araştırmacılar ve sağlık uzmanları için çok önemli olan fitness akıllı saat verilerinin doğruluğu ve güvenilirliği hakkında değerli bilgiler sağlayacaktır.
Başlamak için, katılımcıların fitness akıllı saatini baskın olmayan bileklerine takmalarını sağlayın. Katılımcıları polisomnografi veya PSG makinesinin aparatına takın. Fitness akıllı saatiyle, katılımcı sırtüstü pozisyondayken iki kan oksijen doygunluk seviyesi ölçümü yapın.
Katılımcının en fazla altı saat uyuduğundan emin olun. Katılımcı uyandıktan sonra, sırtüstü pozisyonda kalırken iki ek kan oksijen doygunluk seviyesi ölçümü yapmak için fitness akıllı saatini kullanın. Uyku trendlerini hem PSG makinesinden hem de fitness akıllı saatinden bir csv dosyasına aktarın.
Derin uyku süresi, hafif uyku süresi, hızlı göz hareketi süresi, toplam uyku süresi, kalp atış hızı ve kan oksijen doygunluğu seviyeleri ile ilgili verileri ekleyin. Fitness akıllı saat adım ölçümlerinin doğrulanması için, önce katılımcıların fitness akıllı saatini baskın olmayan bileklerine takmalarını ve ayak sesi video kaydı amacıyla diğer ellerinde bir akıllı telefon tutmalarını sağlayın. Fitness akıllı saatindeki adım sayısını sıfıra ayarlayın, ardından akıllı telefon kaydını başlatın ve katılımcının adım testini gerçekleştirmesini sağlayın.
Fitness akıllı saati tarafından ölçülen adım sayısını kaydedin. Üç dakikalık yürüme testi veya 3-M WT için, katılımcıya düz bir yüzeyde üç dakika boyunca normal ve sabit bir hızda yürümesini söyleyin. Merdiven çıkma veya SC testi için, katılımcının normal ve sabit bir hızda artan ve azalan sırayla iki kat merdiven çıkmasını sağlayın.
Video kaydında gözlemlenen adımların sayısını manuel olarak hesaplayın. Bu verileri bir csv dosyasına kaydedin, ardından fitness akıllı saatindeki adım sayılarını aynı dosyaya aktarın. Gerekli paketleri Python'un çalışma alanına aktarın, ardından ölçüm verilerini Python'un çalışma alanına aktarın.
Dosya adını measurement_data değiştirin. Tercih edilen bir dosya adına sahip CSV. Her ölçüm verisi için boş değerleri kaldırmak için bir fonksiyondaki bırakmayı kullanın.
Python'daki SciPy istatistikleri Shapiro paketini kullanarak verilerin normal bir dağılıma sahip olup olmadığını belirlemek için Shapiro-Wilk normallik testini gerçekleştirin. Şimdi, veriler normal bir dağılıma sahipse Python'da SciPy stats T-test TestRail paketini kullanarak eşleştirilmiş bir örnek T-testi gerçekleştirin. Değilse, SciPy stats Wilcoxon paketini kullanarak Mann-Whitney Wilcoxon testini gerçekleştirin.
measure1_toolA ve measure1_toolB kodda tercih edilen ilgili sütun adlarıyla değiştirin. Ardından, aletler arasındaki farkın büyüklüğünü ölçmek için co ve d yöntemini kullanın. Ortalama veya medyan fark, standart sapma ve yanlılığın %95 güven aralığı dahil olmak üzere iki araç arasındaki uyumu değerlendirmek için Bland-Altman analizi kullanıldı.
Python'da Matplotlib pasta çizim paketini kullanarak görselleştirme için Bland-Altman analizini çizin. Sığ uyku süresi, geniş anlaşma sınırlarıyla 27.77 dakikalık büyük bir sapma gösterdi ve bu da akıllı saatin ölçümlerinde PSG'ye kıyasla önemli bir değişkenlik olduğunu gösterdi. Toplam uyku süresi 41.5 dakika fazla tahmin edildi ve daha geniş anlaşma sınırları vardı, bu da uyku süresinin izlenmesinde ara sıra uyumsuzluklar olduğunu gösteriyor.
REM süresi minimum sapma ve standart sapma gösterdi, bu da bu parametre için akıllı saat ve PSG arasında iyi bir değiştirilebilirlik olduğunu düşündürdü. Uyanma süresi, net kümelenme ve farklılıklarda artış eğilimi ile akıllı saat tarafından fazla tahmin edildi, bu da ölçüm yanlılığını gösteriyor. Ortalama kalp atış hızı, minimum sapma ve önyargı çizgisinin yakınında iyi kümelenme sergiledi, bu da güçlü bir anlaşmaya işaret ediyor.
Minimum kalp atış hızı, genel olarak makul olmasına rağmen, düşük kalp atış hızlarını tespit etmede zorluk olduğunu düşündüren bazı aykırı değerler gösterdi. Maksimum kalp atış hızı, akıllı saatin izleme tepe değerlerindeki değişkenliği yansıtan kayda değer bir dağılım sergiledi. Kan oksijen doygunluğu, cihazlar arasındaki yüksek uyumu yansıtan minimum sapma ve dar anlaşma sınırları gösterdi.
Akıllı saat, 3-M WT için adımları ortalama 31.33 adım ve SC adımlarını 11 adım ile önemli ölçüde hafife aldı.
