Novo Conjunto de Dados Melhora a Pesquisa sobre Qualidade do Sono

Dormir é uma parte vital da vida que ajuda a gente a se recuperar do cansaço do dia a dia. Isso tem um papel chave em manter nossa saúde mental e física. Uma boa qualidade de sono pode melhorar o bem-estar geral. Tem várias formas de monitorar a Qualidade do Sono, usando dispositivos que capturam sinais relacionados ao nosso comportamento durante o sono. Esses dispositivos podem oferecer insights e sugestões pra melhorar a qualidade do sono. Mas entender como avaliar a qualidade do sono a partir dos dados coletados por esses aparelhos pode ser complicado. Isso acontece principalmente por causa das diferentes formas como as pessoas vivem o sono, suas rotinas pessoais e como percebem a própria qualidade do sono.

#A Necessidade de Dados Abrangentes

Pra medir efetivamente a qualidade do sono, tem uma necessidade forte de dados detalhados e abrangentes. Esses dados devem cobrir os hábitos diários dos usuários, sinais físicos enquanto dormem e suas próprias opiniões sobre como dormiram. Entender essa variedade é importante pra criar sistemas confiáveis que avaliem a qualidade do sono.

#O que é o Dataset BiHeartS?

Pra preencher essa lacuna de dados, foi criado um novo dataset chamado BiHeartS. Esse dataset se concentra em medir batimentos cardíacos de diferentes dispositivos e posições do corpo pra monitorar o sono. Os dados vêm de 10 indivíduos que participaram por 30 noites consecutivas. Foram usados dispositivos de pesquisa e comerciais nesse processo de coleta. Além disso, foram coletados relatos detalhados sobre a qualidade do sono de cada pessoa e suas atividades diárias.

#O Papel dos Dispositivos Vestíveis

Hoje em dia, muita gente usa dispositivos vestíveis, como rastreadores de fitness e relógios inteligentes, pra monitorar a saúde e os padrões de sono. Exemplos conhecidos incluem os smartwatches FitBit e os anéis inteligentes Oura. Esses dispositivos usam sensores pra coletar dados sobre o sono. Eles conseguem estimar vários parâmetros do sono, como quanto tempo uma pessoa dormiu e quantas vezes acorda durante a noite. Embora esses gadgets ofereçam insights valiosos, monitorar o comportamento do sono é complicado. Fatores como diferenças individuais nas atividades diárias e percepções pessoais da qualidade do sono dificultam essa tarefa.

#Variabilidade na Qualidade do Sono

O desafio de monitorar o sono vem do fato de que cada um vive o sono de um jeito diferente. O que é considerado boa qualidade de sono pode variar de uma pessoa pra outra. Essa variação torna difícil criar uma solução única pra avaliar o sono. A forma como as pessoas percebem seu sono é influenciada por sentimentos e memórias pessoais, o que adiciona mais complexidade.

#A Importância do Monitoramento Personalizado

Diante desses desafios, há uma necessidade urgente de sistemas personalizados de monitoramento do sono. Esses sistemas levariam em conta os hábitos únicos e os sinais fisiológicos de cada usuário. Pra criar modelos eficazes pra avaliação da qualidade do sono, grandes datasets que reflitam essas diferenças individuais são essenciais. O dataset BiHeartS tem como objetivo atender a essa demanda, coletando dados extensivos em situações do mundo real.

#Metodologia de Coleta de Dados

O dataset BiHeartS foi desenvolvido através de uma abordagem sistemática de coleta de dados. Um processo de revisão e aprovação garantiu que os padrões éticos fossem cumpridos. Dez participantes, uma mulher e nove homens com idades entre 20 e 30 anos, participaram do estudo. Cada participante usou três dispositivos diferentes por 30 noites. Os dispositivos incluíam:

1. O Anel Oura (Gen. 3), que monitoriza o sono através de um sensor de luz especial.
2. Duas pulseiras Empatica E4, uma em cada pulso, que capturam uma variedade de sinais, incluindo batimentos cardíacos e temperatura da pele.

#Como os Dados Foram Coletados

A coleta de dados começou com os participantes assinando formulários de consentimento. Eles receberam instruções detalhadas sobre como configurar os dispositivos pra gravação de dados. Os participantes registraram suas experiências diárias através de dois tipos de autorrelatos: pela manhã e à noite.

Pra garantir relatórios precisos, os participantes foram lembrados de preencher seus autorrelatos. Eles podiam usar um método de papel e caneta ou um aplicativo móvel. Esse design buscava reduzir os efeitos da memória, já que os participantes só podiam relatar as experiências do dia atual.

Antes do estudo, os participantes completaram um questionário pra coletar informações sobre demografia e bem-estar. Durante o estudo, os participantes usaram os dispositivos começando uma hora antes de dormir e até uma hora após acordar. Eles também sincronizavam os dispositivos diariamente pra garantir que todos os dados fossem coletados corretamente.

#Tipos de Dados Coletados

Os dados coletados incluíam dois tipos principais: sinais físicos dos dispositivos vestíveis e dados autorrelatados.

#Sinais Físicos

Dos anéis Oura, os dados incluíam batimentos cardíacos (HR) e sinais de variabilidade da Frequência Cardíaca (HRV). O Anel Oura forneceu leituras médias de HR a cada cinco minutos durante o sono. Ele também mediu HRV usando um método específico de cálculo da variabilidade.

As pulseiras Empatica E4 coletaram sinais mais detalhados, como batimentos cardíacos, intervalos entre batimentos e pulso de volume sanguíneo. Os participantes sincronizavam os dados desses dispositivos com uma plataforma online dedicada a este estudo.

#Autorrelatos

Os participantes forneceram autorrelatos matinais que incluíam perguntas sobre seus padrões de sono, tempo passado dormindo, sentimentos de recuperação e qualquer perturbação experimentada durante a noite. Os autorrelatos noturnos perguntavam sobre atividades diárias, níveis de estresse e fadiga, além do exercício físico realizado durante o dia.

#Resultados da Coleta de Dados

A coleta de dados resultou em insights valiosos, com um total de 148 sessões de sono registradas junto com 234 autorrelatos matinais e 213 autorrelatos noturnos. Para a tarefa específica de estimar a qualidade do sono, foram coletadas 146 sessões de sono junto com os autorrelatos matinais relevantes. O dataset também incluiu 91 sessões completas registradas a partir dos dispositivos Empatica E4, enquanto outras 135 sessões incluíram dados do anel Oura e pelo menos um dispositivo Empatica.

#Conclusão

Em resumo, o dataset BiHeartS oferece uma visão única e abrangente do comportamento e da qualidade do sono. Ao utilizar dados de múltiplos dispositivos e incentivar os participantes a relatar seus hábitos diários, esse dataset pode apoiar diversas análises. Ele pode ser usado pra estimar a qualidade do sono personalizada, investigar diferenças em sinais fisiológicos e comparar dados de diferentes dispositivos vestíveis.

Com a tecnologia avançando, a importância de entender o sono e como monitorá-lo efetivamente fica cada vez mais clara. Com a criação de datasets como o BiHeartS, pesquisadores e profissionais de saúde podem trabalhar pra desenvolver melhores sistemas de avaliação da qualidade do sono. Isso vai levar, no fim das contas, a uma saúde e bem-estar melhores pros indivíduos, já que eles terão uma perspectiva mais profunda sobre seus padrões de sono e como melhorar sua qualidade de vida.