消費者ウェアラブルによるデジタル表現タイピングは、心血管疾患のリスクと生物学的老化の睡眠関連マーカーを識別します

睡眠はさまざまな健康結果に関連しています。採用の拡大にもかかわらず、睡眠関連の生物医学研究に睡眠指標を提供する消費者ウェアラブルがほとんど特徴付けられていない可能性があります。ここでは、482人の通常のボランティアから生成されたアンケートの回答とマルチモーダルの表現型データとともに、睡眠追跡データを分析しました。まず、ウェアラブル由来と自己報告の睡眠指標、特に総睡眠時間（TST）と睡眠効率（SE）を比較しました。次に、ウェアラブル由来のTSTに関連する人口統計学的、社会経済的、ライフスタイル要因を特定しました。彼らには、年齢、性別、職業、アルコール消費が含まれていました。マルチモーダルの表現型データ分析により、ウェアラブル由来のTSTおよびSEは、ボディマス指数やウエスト周囲などの心血管疾患リスクマーカーと関連しているのに対し、自己申告による測定はそうではないことが示されました。ウェアラブル由来のTSTを使用して、睡眠不足が早期のテロメア消耗と関連していることを示しました。私たちの研究は、消費者ウェアラブルからの睡眠指標の可能性を強調し、人口コホート研究から生成されたデータに関する新しい洞察を提供します。

Sleep is associated with various health outcomes. Despite their growing adoption, the potential for consumer wearables to contribute sleep metrics to sleep-related biomedical research remains largely uncharacterized. Here we analyzed sleep tracking data, along with questionnaire responses and multi-modal phenotypic data generated from 482 normal volunteers. First, we compared wearable-derived and self-reported sleep metrics, particularly total sleep time (TST) and sleep efficiency (SE). We then identified demographic, socioeconomic and lifestyle factors associated with wearable-derived TST; they included age, gender, occupation and alcohol consumption. Multi-modal phenotypic data analysis showed that wearable-derived TST and SE were associated with cardiovascular disease risk markers such as body mass index and waist circumference, whereas self-reported measures were not. Using wearable-derived TST, we showed that insufficient sleep was associated with premature telomere attrition. Our study highlights the potential for sleep metrics from consumer wearables to provide novel insights into data generated from population cohort studies.