Измерение регулярности сна: теоретические свойства и практическое применение существующих метрик

Цели исследования: Регулярность сна предсказывает многие исходы, связанные со здоровьем. Однако в настоящее время систематического подхода к её измерению нет. Традиционно метрики оценивают отклонения режима сна от среднего уровня у конкретного человека; к ним относятся внутридиапазонное стандартное отклонение (StDev), межсуточная стабильность (IS) и социальный джетлаг (SJL). Недавно были предложены две метрики, которые вместо этого измеряют вариабельность между последовательными днями: комплексное фазовое отклонение (CPD) и индекс регулярности сна (SRI). С помощью крупномасштабного моделирования мы изучили теоретические свойства этих пяти метрик.

Методы: Систематически моделировали различные циклы сон–бодрствование, включая вариабельность времени засыпания и/или длительности сна по дням. Рассчитывали средние оценки и 95% доверительные интервалы для шести сценариев, влияющих на измерение регулярности сна: перемешивание последовательности дней; суточная против недельной вариабельности; дневной сон; пробуждения; бессонные ночи; и продолжительность исследования.

Результаты: SJL отражал недельные, но не суточные изменения. Перемешивание дней не влияло на StDev или IS, но влияло на CPD и SRI; следовательно, эти метрики измеряют регулярность сна соответственно в многодневном и межсуточном временных масштабах. StDev и CPD не улавливали фрагментацию сна. IS и SRI сходно реагировали на дневной сон и пробуждения, но резко различались при бессонных ночах. Для получения несмещённых оценок StDev и IS требовалось более недели данных сон–бодрствование, тогда как для выявления межгрупповых различий CPD и SRI требовались большие выборки.

Выводы: Выбор наиболее подходящей метрики регулярности сна для конкретного исследования зависит от сочетания типа собранных данных, продолжительности исследования и размера выборки, а также от того, какие аспекты регулярности сна наиболее важны для исследовательского вопроса.