Wearable technology and sleep patterns : exploring shift work and more

Abstract

Wearable technology has gained more popularity to monitor health, especially sleep. This increase can be attributed to the fact that it is not a major intervention, is affordable, and can provide valuable insights into sleep and sleep quality. Several factors affect sleep quality, including age, diet, and sleep disorders; these factors affect total sleep time, sleep latency, and sleep efficiency. Poor sleep quality is believed to cause health problems such as depression, anxiety, and stress. Today, shift work is prevalent worldwide and causes poorer sleep quality, which can lead to problems such as insomnia.This thesis answers important questions about individual differences. It shows the effects of seasons on long-term users of wearable technology, clusters of similar sleep and activity patterns, relationships between subjective sleep quality assessment and objective measurement, and the effect of shift changes on sleep patterns.Data from 81 subjects were analyzed using clustering analysis, which revealed different groups based on sleep efficiency, sleep latency, and sleep quality. A closer look at the four selected subjects revealed a great diversity in daily activity and sleep patterns.There was variation in total sleep time, total time in bed, and sleep efficiency between participants. A few participants showed changes in sleep efficiency, while others remained stable. Sleep scores showed the least variation over 10 weeks, while sleep efficiency had the highest variation.When the effect of shift changes was examined, most measures showed no detectable changes; however, total sleep time increased in one participant, and sleep latency differed between individuals. The participants reacted differently to the shift schedule change, i.e., on total time in bed and sleep latency. More and longer waking hours during the night are associated with lower sleep efficiency, according to a correlational analysis, which also found a positive correlation between total sleep time and time in bed.

Notkun klæðberrar tækni (e. Wearable technology) til þess að fylgjas með heilsunni hefur aukist um allan heim, þá sérstaklega til að fylgjast með svefni. Þessa aukningu má rekja til þess að þetta er lítið inngrip á viðráðanlegu verði og hefur getu til að veit dýrmæta innsýn í svefn og svefngæði. Nokkrir þættir hafa áhrif á svefngæði en þeir eru meðal annars aldur, mataræði og svefntruflanir; þessir þættir hafa áhrif á heildarsvefntíma, svefnbiðtíma (e. sleep latency) og skilvirkni svefnsins (e. sleep efficiency). Lítil svefngæði eru talin geta valdið heilsufarsvandamálum eins og þunglyndi, kvíða og stressi. Í dag er vaktavinna vinsæl um allan heim en hún getur leitt til verri svefngæða, sem getur valdið vandamálum eins og svefnleysi. Þessi ritgerð svarar mikilvægum spurningum um mun á milli einstaklinga í þessum efnum. Hún sýnir áhrif árstíða á notendur klæðbærrar tækni til lengri tíma, klasa af svipuðum svefn- og virknimynstrum, tengsl á milli huglægs svefngæðamats og hlutlægrar mælingar ásamt áhrifum vaktbreytinga á svefnmynstur. Gögn frá 81 einstakling voru greind með klasagreiningu (e.clustering analysis) sem varpaði ljósi á mismunandi hópa hvað varðar svefnskilvirkni, svefnbiðtíma og svefngæði. Ítarlegri athugun á fjórum einstaklingum sem valdir voru leiddi í ljós mikinn fjölbreytileika í daglegri virkni og svefnmynstri.Það var fjölbreytni í heildarsvefntíma, heildartíma í rúminu og skilvirkni svefnsins á milli þátttakenda. Nokkrir þátttakendur sýndu breytingar á skilvirkni svefnsins en aðrir voru stöðugir. Svefnstig (e. sleep score) sýndu minnstan breytileika yfir 10 vikur en svefnskilvirkni hafði mestan breytileika. Þegar áhrif vaktabreytinga voru skoðuð sýndu flestar mælingar engar greinanlegar breytingar; hins vegar hækkaði heildarsvefntími hjá einum þátttakanda og var munur á milli einstaklinga í svefnbiðtíma. Þátttakendur sýndu mismunandi viðbrögð við breytingunni á vaktaskipulagi m.a. á heildartíma í rúminu og biðtíma svefns. Meiri og lengri vökutímar yfir nóttina eru tengdir minni svefnskilvirkni, samkvæmt fylgnigreiningu, sem fann einnig jákvæða fylgni milli heildarsvefntíma og tíma í rúminu.