协会数字措施和自我报告的疲劳:远程观察研究在健康的参与者和参与者与慢性炎性风湿性疾病
Chaitra饶
1,__,<一个href="//www.thespel.com/people/u/2052733" class="user-id-2052733">
埃琳娜迪Lascio
1,__,<一个href="//www.thespel.com/people/u/2281621" class="user-id-2281621">
大卫Demanse
2,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg">内尔马歇尔3,<一个href="//www.thespel.com/people/u/2101372" class="user-id-2101372">
莫妮卡Sopala
2和<一个href="//www.thespel.com/people/u/1577141" class="user-id-1577141">
瓦德卢卡
1 *
- 1转化医学,诺华生物医学研究所研究,瑞士巴塞尔
- 2全球药物研发、诺华制药公司、瑞士巴塞尔
- 3研究和见解,Evidation健康,Inc .)、钙、美国圣马特奥市
背景:疲劳是一个主观的、复杂的和多方面的现象,常出现的疲劳。然而,病理性疲劳是一个主要的衰弱症状与身心疲惫的感觉。这是一个公认表现在慢性炎症风湿性疾病,如干燥综合征、系统性红斑狼疮和患者的健康相关生活质量的一个重要预测(HRQoL)。病人报告结果问题是评估疲劳的关键工具。到目前为止,没有共识疲劳可靠的定量评估。
方法:收集观测数据在一段时间内一个月从296人在美国。从Fitbit数据由连续的多通道数字数据,包括心率、身体活动和睡眠功能,和app-based每日和每周的问题涵盖了各种HRQoL因素包括疼痛、情绪、身体活动和疲劳。数字数据的描述性统计和层次聚类被用来描述行为表型。梯度提高分类器训练分类participant-reported每周每天疲劳和疲劳从多传感器和其他participant-reported数据,并提取一组关键的预测功能。
结果:Fitbit参数的聚类分析强调了多个数字表型,包括sleep-affected、疲劳和健康的表型。从participant-reported特性数据和Fitbit数据都贡献了关键的预测特性的每周每天身心疲劳和疲劳。参与者每天疼痛和抑郁情绪问题的答案贡献最顶级特性预测身体和精神疲劳,分别。分类日常疲劳,参与者回答问题痛苦,情绪和日常活动能力的贡献。功能相关的日常静息心率和步计数和发作最重要的Fitbit总体特征的分类模型。
结论:这些结果说明多通道数字数据可以用来定量和更频繁地增加病理和非病理性participant-reported疲劳。
1。介绍
毫无疑问,一个疲劳的经验,这种现象大多数人都熟悉,是一个主观的问题。但是,疲劳的原因有所不同(<一个href="#B1">1)。疲劳,经过长时间的身体或精神上要求一天休息,这样我们就可以进行第二天正常。这就是大多数健康个体的一种体验。然而,在疾病,特别是在慢性疾病如癌症,神经或自身免疫性疾病,疲劳可能会耗尽,不断出现和衰弱。它可能会干扰能力函数(<一个href="#B2">2- - - - - -<一个href="#B6">6)。这种感觉的慢性疲劳或病态疲劳非常知之甚少(<一个href="#B7">7)。
疲劳的症状个人患有炎症风湿性疾病,如干燥综合征(sj)和系统性红斑狼疮(SLE) (<一个href="#B8">8)往往是主要的,衰弱,严重影响日常生活造成功能限制和发病率(<一个href="#B9">9,<一个href="#B10">10)。发现疲劳在系统性红斑狼疮与睡眠质量差的可能性增加,抑郁和焦虑(<一个href="#B11">11,<一个href="#B12">12)。sj参与者还抱怨慢性和棘手的疲劳、不明显(<一个href="#B13">13)。个人遭受sj和系统性红斑狼疮报道减少体力活动水平,锻炼和有氧能力,和肌肉无力,这可能归因于疲劳(<一个href="#B14">14,<一个href="#B15">15)。
疲劳的影响在健康相关的生活质量(HRQoL)与慢性炎症风湿性疾病高,参与者没有共识关于定量方法可以使用。主要的工具来评估疲劳是自行病人报告结果(PRO)的问卷调查。疲劳职业评估可以通用的一部分,多维问卷(如。,36-item短小精悍的健康调查(SF-36) (<一个href="#B16">16),包含在针对疾病(如工具。,EULAR Sjögren’s Syndrome Patient Reported Index (ESSPRI) (<一个href="#B17">17),专业仪器的主要目标(如。,the extensively validated 13-item Functional Assessment of Chronic Illness Therapy – Fatigue Scale (FACIT-Fatigue) (<一个href="#B18">18)或多维疲劳库存(MFI) (<一个href="#B19">19)。疲劳的优点是常用的临床实践和临床试验。这些工具也可以涵盖各种领域的HRQoL因素(包括通常的日常活动、情绪、睡眠),因此反映疾病的广泛影响参与者的生活的各个方面和整体健康。然而职业数据收集一些限制,包括偏差(完成临床医院或医生办公室的设置;1周或更长时间的回忆;反应受到疲劳水平在某一天或时刻,合规(在家完成时)不一致,缺乏接近疾病或治疗(<一个href="#B20">20.- - - - - -<一个href="#B22">22)。
近年来,全球负担得起的数字医疗技术的可用性,特别是可穿戴设备,获得了巨大的利益在临床领域,提供了一个独特的机会来收集更频繁,连续的,活动和客观的数据和病人状态(<一个href="#B23">23,<一个href="#B24">24),它可以增强专业数据。常见的数字措施集中在身体活动(例如,从加速计或步骤),和生命体征(如心率从photoplethysmography)。成功的应用数字措施还包括认知(<一个href="#B25">25,<一个href="#B26">26)、步态和流动性(<一个href="#B27">27),疼痛(<一个href="#B28">28,<一个href="#B29">29日)和压力(<一个href="#B29">29日)。可行性研究之前进行健康的参与者探索自我之间的关系,非病理性身心疲劳和行为和生理时间序列数据从一个多传感器获得的可穿戴设备(<一个href="#B30">30.)。这项研究的结果表明,同时需要来自多个传感器的数据进行分类和描述主观的,非病理性疲劳。
在这项研究中,我们应用类似的方法在一个较大的观测数据集,其中包括来自健康个体的数据,和个人被诊断为慢性炎症风湿性疾病:系统性红斑狼疮和sj。描述性统计、监督和非监督机器学习方法被用来描述病人团体和协会之间的日常行为(使用passively-collected可穿戴设备数据)和自我报告的疲劳。这项工作的主要贡献是:(i)的描述和探索不同的身体活动和报道HRQoL因素,包括疲劳,在健康志愿者(高压)与慢性炎性风湿性疾病与参与者通过使用两个数字传感器措施和participant-reported数据;(ii)开发的一个基于机器学习框架,结合多传感器和参与者报告结果数据分类participant-reported疲劳,因此得分(3)确定一组疲劳的重要预测指标。这些综合,综合指标可能进一步探讨在临床试验的背景下数字生物标志物或患者分层标准。
2。材料和方法
2.1。数据
观测数据被Evidation获得健康,公司。<一个href="#FN1">12020年8月和10月之间共有296人(19 - 80岁,平均年龄45岁)在美国,其中有105是高压,104系统性红斑狼疮和87 sj的参与者。每个人参加了为期一个月的学习。人口调查数据,当前的病史、症状和治疗自身免疫性疾病(s)一直在收集的基线。所有参与者的英语。财务激励的<米在h><米我米在hvariant="normal" mathsize="11pt" mathcolor="black">
美元
表1。研究群体特征包括年龄、性别和种族背景。
客观、连续数据在体力活动、睡眠、心率(HR)收集在一个月从Fitbit使用参与者拥有多传感器可穿戴设备。<一个href="#FN2">2分时Fitbit数据分为三类(人力资源、睡眠和步骤)和多个特性提供或计算在不同时间分辨率(每月、每周、每天和每小时)。在这项工作中,我们专注于93年daily-aggregated Fitbit特性。在列出所有Fitbit特性<一个href="#h13">补充材料B,<一个href="#h13">表S3- - - - - -<一个href="#h13">S5。
除了提供他们的可穿戴Fitbit设备数据,参与者被要求回答每日和每周的问题列表,看看<一个href="#h13">部分3.1和<一个href="#h13">3所示。2在<一个href="#h13">补充材料了。问题旨在收集参与者的角度和自己的评价各种HRQoL因素和症状,即疼痛、情绪,一般体力活动和功能,睡眠,身体(公积金)和精神疲劳(MF),和每日疲劳(T)问题是通过移动应用管理。日常问题是分配给相同的日历日每日Fitbit数据。每日清单由共有9问题与一些报道HRQoL的强度和频率因子。每周17个问题列表包括13个问题验证FACIT-Fatigue规模v4(在许可证<一个href="https://www.facit.org/">FACIT.org3)(<一个href="#B18">18)。剩下的4个问题是相关的情绪,身体(公积金)和精神疲劳(MF)。最后两个是如下:
身体疲劳评分(公积金):身体,上周多长时间你感觉疲惫吗?可能的答案是:“从不”、“有时”、“定期”、“经常”、“一直”
心理疲劳评分(MF):精神,上周多长时间你感觉疲惫吗?可能的答案是:“从不”、“有时”、“定期”、“经常”、“一直”
除了FACIT-Fatigue,这个调查没有依靠临床结果的措施进行验证。因此,我们将参考直言回答每个问题的每日和每周的问题列表participant-reported (PR)特性。
2.2。数据预处理
以确保高质量的数据对我们的分析,我们排除了来自参与者依从性较低的数据。只有207的相关参与者穿Fitbit设备在研究过程中。Fitbit用户可用的总天数之前数据清理是6992年。关于participant-reported数据,293名参与者填写至少一个日常的问题列表和272名参与者有整体至少15天完成列表的问题。关于研究坚持报道的额外信息<一个href="#h13">第二节的<一个href="#h13">补充材料了。对于每个参与者和监控的一天,我们只包括日子(我)可穿戴设备是穿了至少60%(经验阈值)的总wear-time计算数量的分钟fitbit已磨损,记录数据;(2)参与者回应完成日常的问题列表和(iii)相应的每周一个。此外,任何特性类别中的遗漏值被排除在分析之外。这一步导致113名参与者的排斥。共有183名参与者的数据(68高压,57 sj和58系统性红斑狼疮)被用于进一步分析。
93数字特征(33小时,27日睡眠,33步骤)被聚集在天fitbit数据计算水平。公关功能,相应的日常问题没有每日疲劳,是派生的。这组特征用于分类的任务每周每天疲劳和疲劳。进行降维提取功能携带高方差,从而降低数据的大小,同时保持可解释性。为了这个目的,我们使用了主成分分析(PCA)的数值为每组每日Fitbit特性独立(人力资源、睡眠和步骤)。数值特性被归一化标准差等于1。一个阈值为80%的累积总方差的百分比将选择主成分(pc)。因子分析的混合数据(FAMD)是应用于分类日常公关功能。类似于主成分分析中,我们使用的阈值为80%的累积百分比总方差来选择电脑。进一步的细节报道方法<一个href="#h13">第五节的补充材料。特征空间的维数终于从93减少到65年的数字特征(23小时,21日睡眠,21步骤)和6个日常公关的功能。的特性导致大部分的差异在个人电脑被认为是数字的描述性统计和聚类特性。Fitbit特性的完整列表和公关功能是提供的<一个href="#h13">补充材料B(<一个href="#h13">表S2- - - - - -<一个href="#h13">S5)。
2.3。描述性统计和聚类的数字特征
每天为每个65 PCA-selected数字特征,我们计算participant-specific描述性统计在观察一段时间。在我们的分析中,我们为每个参与者认为一天作为一个独立的观察。统计数据进行了比较观察(天)计算不同的参与者团体基于诊断(高压、sj和系统性红斑狼疮)。数据检查正常使用Kolmogorov-Smirnov测试<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black">
p
价值<米在h><米o mathsize="11pt" mathcolor="black">
<
进一步调查客观行为数据和主观疲劳值之间的关系,提取潜在数码表型、病房与欧几里得距离会凝聚的层次聚类应用于65年3950年每日Fitbit特性观察几天,类似于(<一个href="#B30">30.)。集群的数量和特性集确定基于层次结构的系统树图显示<一个href="#h13">数字S32和<一个href="#h13">S33在<一个href="#h13">补充材料C。
2.4。分类participant-reported疲劳
两个分类的任务进行了证明主观疲劳评分反映病理和/或非病理性疲劳可以与数字参数可穿戴设备和其他调查数据。极端的梯度增加(XGBoost) (<一个href="#B33">33)分类器训练分类(i)二进制标签每周身体(公积金)和精神疲劳(MF)、独立;和(2)多层次日常疲劳评分(T)的标签。
二元分类,不同级别的MF和公积金疲劳问题都转化成二进制标签<米在h><米sub>
每周的问题复制回顾性分析在7天之前的日子问题匹配的观察期间各自的问题。天的问题包括只有6点后的问题已经完成。每周的表彰和MF的预测为每一天。
对于多层次分类,不同级别的每日疲劳(T)被编码为顺序<米在h><米sub>
输入特性分类任务是:(i) 8公关功能,对应于《每日问题排除日常报道疲劳;(2)93年Fitbit功能;和(3)参与者诊断(高压、sj或系统性红斑狼疮)和年龄。不同组合的特征集进行测试,以确定模式对分类性能的影响。评价模型<我>漏掉一个组(商标)验证策略是使用。在观测(即标志。,single days) in the train and test sets are stratified by label distribution, grouped by participants, and repeated five times guaranteeing that data of the same participants are not in the two sets concurrently. Similar proportion of observations across HV, SjS and SLE groups was maintained in the train and test sets. The LOGO strategy is participant-independent and enables to test the ability of the model to generalize to unseen participants. Within the train set we used a grid-search stratified 5-fold cross-validation (CV) scheme to derive the set of hyperparameters of the XGBoost that maximises the balanced accuracy. Due to the skewed distributions of labels, balanced accuracy and F1-score metrics were used to evaluate the performance of the weekly fatigue classification. Balanced accuracy, unweighted average of the per-class F1-score and the macro-averaged mean absolute error (MMAE) were used to evaluate the performance of the daily tiredness classification. Further details on experimental setup, hyperparameter tuning, validation, model evaluation and implementation are described in the<一个href="#h13">补充材料C,<一个href="#h13">8节。
3所示。结果
3.1。描述的高压与参与者使用统计分析与慢性炎症风湿性疾病
本节描述的统计分析报告的结果<一个href="#s2c">2.3节对高压和sj,系统性红斑狼疮患者的特征。平均而言,日常公关功能显示整体贫困疾病在所有HRQoL评分因素(sj和系统性红斑狼疮)军团相比健康的参与者。概述的所有日常每日调查的答案,分层参与者团体提供<一个href="#h13">图S8在<一个href="#h13">补充材料了。之间存在低相关调查域(<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black">
τ
参与者sj和系统性红斑狼疮报道平均FACIT-Fatigue得分较低,因此较高的疲劳<一个href="#FN4">4而健康的参与者。sj参与者FACIT-Fatigue得分(平均得分最低的报道<米在h><米n米在hsize="11pt" mathcolor="black">
30.6
图1。时序图显示意味着FACIT-Fatigue (FACIT-F)每周分分层疾病群。
从PCA-filtered Fitbit特性,23日人力资源的特性和两个21步骤的特征在统计学上显著不同(<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black"> p 值< 0.001)在所有三个研究小组,在没有睡眠功能在所有三个研究组明显不同。<一个href="#F2">图2显示了两个例子,即休息人力资源,在高压的最低和最高的sj参与者,和分钟的数量至少有一个步骤,在系统性红斑狼疮和sj参与者的最低和最高的可信度。<一个href="#h13">数字S21- - - - - -<一个href="#h13">S31在<一个href="#h13">补充材料B小提琴和箱形图的覆盖65 PCA-filtered Fitbit特性。
图2。小提琴情节和箱形图的叠加三个代表Fitbit特性明显不同参与者群体(高压、sj和系统性红斑狼疮),即每日平均静息心率(一个),数分钟内至少有一个步骤(B)。<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black">
p
从邓恩的成对测试值,调整使用Holm-Bonferroni方法,报告的每个情节和观测的数量(<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black">
n
底部)。红点突出参与者组中位值(<米在h><米sub>
3.2。使用集群的耐磨特性的描述数字表型
本节从聚类分析(见报告结果<一个href="#s2c">2.3节)的描述确定数字表型。<一个href="#F3">图3显示的输出层次聚类的日常穿戴的特性,每一行对应一个观察(每个参与者监控一天)和每一列的z分数归一化值65 Fitbit功能。对于每一个观察,相应的物理(<米在h><米sub>
图3。层次聚类的概述和系统树图的热图排名的功能。每一行对应一个观察和每一列的z分数归一化值65 Fitbit功能。相应的公积金,MF和T标签、年龄和诊断显示在右边的注释。
特性集1只包含人力资源的特性(例如,意味着休息和日常人力资源)。睡眠功能都集中在功能集2,连同(即一个人力资源功能。、人力资源标准偏差在睡觉)和步骤的特性。特性集3 steps-based和心率功能,主要与体力活动时间(例如,步行发作在指定的时间窗口和最大数量的步骤)。
四个集群已确定。集群1主要由观察系统性红斑狼疮(SLE观察总额的18%)和sj (sj观察总额的21%)和参与者属于中年组(29-58岁)。这个集群低身体活动报道,高人力资源比其他集群和高水平的日常疲劳。集群两组观察身体活动的特点是高值参数。这个集群包含更多的HVs(高压观察总额的39%),而对疾病组(sj和系统性红斑狼疮)和48%的观察,没有报道疲劳在这个集群。每日疲劳在这个集群是相对较低的水平。集群3是由人力资源和体育活动参数的值很低,包括一个类似比例的高压,系统性红斑狼疮和sj参与者。此外,它的比例(73%)最高的参与者属于最古老的年龄段,是69 - 78年的年龄。最后,集群4睡眠参数的特点是高值清醒(白天)时期,睡眠效率得分较低。
统计上的显著差异,选择Fitbit特性和分布的调查回答的每个域显示在四个集群组<一个href="#h13">数字S36和<一个href="#h13">S37在<一个href="#h13">补充材料C,分别。Within-participant观测提供了跨越不同的集群和细节<一个href="#h13">图S38在<一个href="#h13">补充材料C。
3.3。基于机器学习框架分类participant-reported每周每天疲劳和疲劳
在本节中,我们报告中描述的分类分析的主要结果<一个href="#s2d">2.4节的分类性能和功能的重要性,后者强调participant-reported疲劳的重要预测指标。
表2和<一个href="#T3">3分别总结了二进制分类结果测试集预测二元标签每周公积金和MF。在这两种分类任务实现最高的性能从Fitbit当使用多通道数据,公关特点和诊断状态,平衡精度<米在h><米n米在hsize="11pt" mathcolor="black">
0.78
表2。二进制标签的分类结果每周身体疲劳<米在h><米sub>
表3。二进制标签每周精神疲劳的分类结果<米在h><米sub>
使用日常公关特性导致的性能尤其是减少<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black">
F
图4。排名前20位的特性进行分类(一个)身体疲劳(公积金),(B)精神疲劳(MF)和(C)每天疲劳(T)特征提取的重要性表现最佳模型为每个任务(Fitbit公积金和曼氏金融培训,公关和诊断功能;每日疲劳:所有Fitbit和公关功能训练)。平均每个特性的重要性在标志迭代,平均收益的均值来衡量整个树分裂的功能使用。获得分数的值越高,越高功能模型的重要性。酒吧图中颜色的重要性系数的基础上,重要性越高颜色越深。
表4总结了多级标志分类结果预测日常疲劳的标签<米在h><米sub>
图5。日常疲劳的混淆矩阵的多类分类标签。
表4。日常疲劳的多类标签的分类结果<米在h><米sub>
主要是人力资源的特性(例如,相关人力资源休息)排在前20位的重要Fitbit预测每日疲劳、中列出<一个href="#F4">图4 c。
4所示。讨论
4.1。对高压和参与者与慢性炎性风湿性疾病
传感器特性的统计分析结果和日常问题的描述高压和sj和系统性红斑狼疮患者(<一个href="#s3a">3.1节)强调一些关键区别组织的参与者包括在这次调查中。从Fitbit数据,我们观察到一些特性明显不同的中高压,系统性红斑狼疮和sj组:中间休息人力资源是sj更高(68 bpm)和系统性红斑狼疮(67 bpm)参与者相比,高压组(63 bpm)。系统性红斑狼疮和sj团体还显示低水平的身体活动相比高压组。虽然只依靠临床验证patient-reported和Fitbit数据,这种观察是符合先前的研究表明,增加人力资源(没有已知心血管疾病)和缺乏身体活动与系统性炎症(<一个href="#B35">35,<一个href="#B36">36)。慢性系统性炎症的一个关键特性是自身免疫性风湿病疾病如系统性红斑狼疮和sj (<一个href="#B37">37,<一个href="#B38">38)。这些观察表明一个明确的方向改变时,这些特性量化改进由于治疗,例如,在临床试验中。文献证实睡眠影响sj和系统性红斑狼疮。sj患者睡眠障碍包括长期睡眠起始时间和经常晚上醒来(<一个href="#B39">39)。睡眠会影响系统性红斑狼疮疾病活动和这些患者的疼痛和疲劳是已知的与睡眠障碍有关(<一个href="#B40">40)。然而,睡眠功能显示小或没有实质性疾病组之间的差异在我们的数据。
正如预期的那样,sj和系统性红斑狼疮参与者团体报道平均水平较高的身体和精神疲劳和日常疲劳比高压组,表明疲劳和疲劳应该严密监控,包括已经在早期阶段临床试验重复措施。虽然没有验证工具来评估疲劳的疾病包括在这项研究中,有一个一致性FACIT-Fatigue分数和每周自我身心的疲劳问题,如FACIT-Fatigue分数负相关的公积金和MF以及日常问题<一个href="#h13">补充材料,数据向和<一个href="#h13">S14系列。未来的工作可能会进一步关注勘探和收集的数据从不同的工具来评估疲劳症状和获得更复杂的疲劳标签。
HRQoL的其他因素,如那些疼痛和情绪有关,也显示平均差排名在疾病组(系统性红斑狼疮和sj)与HVs相比。这里要注意的一个重点是数据收集期间COVID-19大流行。参与者并没有测试阳性COVID在研究过程中,然而大流行的限制可能会影响他们的行为,这些参与者进一步影响生活质量。最终行为的变化也可能限制泛化的结果和可穿戴设备数据。没有明显的治疗或药物治疗和participant-reported疲劳水平之间的联系被发现所示<一个href="#h13">图S14系列在<一个href="#h13">补充材料了。治疗和治疗系统性红斑狼疮和sj参与者,多数报道身心疲劳“常规”,“经常”或“有时”。5和11 87名参与者sj没有身体或精神疲劳的经验,分别,无论治疗/不治疗。永远存在的心理疲劳是经历了4 104名参与者在系统性红斑狼疮和6 87名参与者的sj组。之间没有明显的关联还发现FACIT-Fatigue分数和药物,使用Mann-Whitney进行了测试<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black"> U 以及,如所示<一个href="#h13">图S15在<一个href="#h13">补充材料了。
分析报告的可变性疲劳non-interventional设置,纵向FACIT-Fatigue得分分析使用线性混合效应模型重复执行措施,与诊断、性和分析访问(周)因素和基线,年龄和FACIT-Fatigue作为协变量连续得分。复合对称结构被认为这个模型以考虑within-participant相关性不同的测量。没有统计的影响时间(周)从这个模型。日常公关问题与所有时间点进行多重对应分析评估之间的联系的所有项目日常的问题列表。类似于FACIT-Fatigue但不强烈,这种分析的结果表明,第一轴的主要真实的信息。确认,第一轴与FACIT-Fatigue评分密切相关。Fitbit措施的intra-participant可变性高,可能是由于上下文事件影响的日常行为。在这项工作中,我们计算统计分析考虑一天每个参与者作为独立的观察。附加time-aware分析(例如,重复测量方差分析)和调查个别参与者的轨迹可以进一步探索未来的工作。
4.2。数字表现型
从日常Fitbit数据的聚类分析结果的描述数字表型,报道<一个href="#s3b">3.2节没有透露特定疾病组的观察,表明这种行为数据可能不是预后。然而,我们观察到不同的数字,行为表型。集群2可能是这个数据集的“健康”表型水平最高的测量身体活动,HVs的比例和高的比例的观察没有疲劳或疲劳。集群4可以作为集群的睡眠影响表型特征,它包括高值参数与比例有关的睡眠分钟“不安”或“清醒”的睡眠,睡眠效率参数得分较低。先前的研究在睡眠和炎性疾病协会已经表明,睡眠不好是与高水平炎症生物标记(<一个href="#B41">41)。有趣的是,这个集群还包括更多的观察和报道疲劳相比,没有疲劳,表明这种疲劳会带来更少的睡眠或睡眠不好效率(<一个href="#B40">40)。集群1参与者大多来自中年组可以被描述为“疲劳”表型包括几天公积金和MF和高水平的每日疲劳被报道。疲劳在这个集群与低体力活动(<一个href="#B36">36)提高人力资源价值在所有年龄范围。先前的研究表明,增加心率在患有炎症性疾病(<一个href="#B42">42)。老龄化也是一个重要因素在低级炎症导致减少体力活动(<一个href="#B43">43)。
通过聚类分析不清楚区分参与者。我们观察到,观测属于相同的参与者经常跨越4集群,强调参与者行为的纵向变化,因此表型。这是符合观测的其他研究小组(<一个href="#B44">44,<一个href="#B45">45)和疲劳,可能反映了昼夜波动可能与时间变化结果的睡眠,休息,整天和身体活动(<一个href="#B46">46)。对于未来的工作,聚集的观察参与者可能帮助我们更好地描述个体参与者或病人,而不仅仅是行为,但是需要一个庞大的人口。数字表现型的策略可以应用到更广泛的光谱需要解释的复杂疾病通过疾病和患者分层高度多维综合数据。纵向数据收集将是至关重要的优势在临床试验调查疾病症状,和他们潜在的改变对治疗的反应和后停止治疗。
4.3。每周每天疲劳和疲劳的分类和识别关键的预测指标
结果报告<一个href="#s3c">3.3节每周每天疲劳和疲劳的分类,显示最高的性能都是通过XGBoost身心疲劳分类当使用特点从所有的数据形式。由此产生的最佳组XGBoost hyperparameters这些配置是学习速率为0.05,最大深度为2和3的数量为100。通过提取出表现最好的最高预测功能模型分类每周公积金和MF,我们观察到,从数字数据,主要是身体活动(如最大轧制的步骤)和人力资源(如人力资源休息)导致了分类虽然只有三个睡眠特性(例如,比例的睡着了分钟,分钟的“不安”和“清醒”的睡眠模式和部分时间主要花在睡眠期间“睡着”睡眠模式)。这表明,多通道数据对疲劳的定量评估是必要的。前预测功能从日常公关数据分类身体疲劳主要是疼痛和相关问题在执行日常活动。精神疲劳,除了痛苦和问题公关功能,抑郁情绪结果高度相关。这表明身体疲劳主要是与身体的疲劳,精神疲劳时更像是一个精神生物学状态(<一个href="#B30">30.,<一个href="#B47">47)。观察日常疲劳的多层次分类分类结果表明,再次特性从公关和Fitbit都跻身前20日常疲劳的重要预测因子。这个配置是学习最好的XGBoost hyperparameters率为0.05,最大深度为2和3的数量为100股。然而,五大功能只包括公关的功能。这可能是温和的相关协会(古德曼克鲁斯卡尔<米在h><米我米在hsize="11pt" mathcolor="black"> τ 约0.2)每日疲劳标签和其他公关的功能。
当比较前预测Fitbit特性的三种疲劳(公积金、MF和日常疲劳(T)),我们观察到静息心率是常见的在预测所有三种类型的疲劳。睡眠功能Fitbit更相关的预测公积金和日常疲劳和减少预测MF的重要性。步特性相关的身体活动在预测所有三种类型的疲劳也有类似的重要性。
我们进一步测试的性能分类方法只使用前20名被XGBoost特性。我们注意到三个分类任务,也获得了类似的性能相比,当使用特定于任务的最佳方法的所有特性。这表明可能只使用一个简化的模型在真实的应用程序中利用XGBoost特性输入前20名。在这个手稿,没有报告的其他分析,包括执行每日疲劳作为识别特征的每周报告精神和身体的疲劳。结果显示改进的2 - 3个基点的平衡精度相比这个功能没有添加。未来的工作也可以关注日常疲劳的包容,从多层次模型自动提取,提高每周疲劳识别。其他分类器。,logistic regression, support vector machine and random forest were tested, however they were outperformed by XGBoost. Additional future research following our initial exploratory approach, could extend the prediction tasks to regression or multi-class and multi-label classification for finer discrimination of different levels of weekly reported fatigue.
我们研究的独特特性是,它包括参与者的真实环境。然而,一些局限性必须认识到包括没有正式纳入/排除标准相关的疲劳程度,具体的药物,或clinically-assessed sj和系统性红斑狼疮疾病活动参与者组。此外,参与我们的研究大多是白色的种族,导致一个潜在的偏见的结果。缺点是小样本大小(68高压,57 sj和58系统性红斑狼疮参与者)用于分析,造成排除数据质量较低的数据来自113名参与者。此外,从参与者的数据点较低的依从性也被排除在分析之外。这导致参与者之间的失衡组用于分析高压比疾病组(sj和系统性红斑狼疮)。未来的工作可能会扩大依从性分析包括额外的行为模式和勘探的影响的上下文信息(例如,星期,小时一天)。另一个限制我们的工作在于被变化可能影响参与者的Fitbit设备模型和固件版本。唯一的特定于设备的入选标准是要求含蓄地排除旧版本的Fitbit分钟级数据。在这项研究中,我们没有执行额外的验证消费级可穿戴设备(Fitbit)参数。 We instead relied on previous work on validating the main Fitbit parameters (<一个href="#B48">48- - - - - -<一个href="#B50">50)。我们相信我们在探索性研究结果可以用来通知未来确认工作。但是其他验证应该做过的将我们的方法应用于临床实践。
在我们当前的建模策略,我们称之为<我>人口模型、数据的参与者来自高压和疾病组同时在训练使用。尽管类型的诊断被用作功能模型,cohort-specific可能不是书评的模式模型,限制了其性能的能力。在最初的尝试,cohort-specific策略使用增量模型训练周,随后几周的数据逐步加入训练集分类疲劳上周的水平。使用这种策略,即使participant-dependent,我们注意到性能相比,在使用人口的增量模型,特别是对sj和系统性红斑狼疮的参与者和识别non-fatigue周。在这项研究中,数据收集的时间1个月。再研究需要考虑更好地理解和预测慢性疲劳和疲劳的现象与慢性疾病有关。未来的工作可能会进一步探索这方面关注,例如,在微调人口与cohort-specific数据模型。例如,人口模型训练对健康志愿者和患者的观察研究,可以适应一个群体从一个新的临床试验,利用先前的知识而且精炼新一代特征。二进制和多层次分类分析有助于提出实用的临床试验的建议和支持数字生物标志物疲劳的策略。使用多传感器可穿戴设备测量生命体征和身体活动收集频繁ePROs(例如,当日可穿戴数据)应该考虑在临床试验中。 This approach would enhance research on quantitative measurement of fatigue and facilitate development of therapeutic strategies to address pathological fatigue (e.g., in SLE and SjS). Furthermore, machine-learning approach could be used to build a simplified model of fatigue and define a single, composite score to describe and validate a digital endpoint of fatigue as an objective measure. At the end of the study, we asked each participant through a final short survey, their level of satisfaction with their experience with this remote digital study. As a result, 52% of participants reported to be “extremely satisfied” and 39% “satisfied”. As also suggested by the aforementioned participant feedback, growing overall popularity and acceptance of using digital health technologies and wearable tools, combined with ease of their use in everyday life, creates opportunities for studying large cohorts of healthy individuals and in patient in future.
数据可用性声明
最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料。本研究的数据集分析在Zenodo可用<一个href="https://zenodo.org/record/8018238">https://zenodo.org/record/8018238。进一步询问可以针对相应的作者。
道德声明
涉及人类受试者的研究回顾和西方机构审查委员会批准(WIRB)。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。
作者的贡献
CR、DD和ED导致数据探索和统计分析。CR和ED进行分析、模型实现的解释结果,导致写作手稿。纳米是Evidation健康研究的首席研究员。女士和VD参与研究设计Evidation健康。VD监管模式的选择和实现,工作的概念,数据解释和起草的手稿。文章的所有作者的草案,审查和批准出版的版本。
资金
这项研究是由诺华制药公司和Evidation健康。投资者没有参与这项研究设计、收集、分析、解释数据,本文的写作或提交出版的决定。
确认
我们感谢我们的同事来自诺华:Dimitar Yonchev为他的建设性反馈建模;Pushpendra Amrutkar patient-reported结果为他输入;沃尔夫冈Hueber战略和临床支持和赞助;安娜Kostikova,杰森拉勒米,斯科特·肯尼迪的支持。我们还要感谢Wei-Nchih Lee Niteesa布鲁克斯,丹尼斯Tran Evidation健康收集数据和他们的输入数据的解释。
的利益冲突
CR和艾德是诺华公司的员工。DD、女士和VD是诺华公司的员工。纳米是Evidation健康的员工,公司。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
补充材料
本文的补充材料在网上可以找到:<一个href="//www.thespel.com/articles/10.3389/fdgth.2023.1099456/full{\special {t4ht@@}\">https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fdgth.2023.1099456/full补充材料
脚注
4的13项FACIT-Fatigue得分范围在0和52之间。得分低于30表示严重的疲劳。分数越高,质量越好(<一个href="#B34">34)。
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关键词:疲劳、可穿戴、数字生物标志物、数字健康、多通道技术,生活的质量
引用:Rao C、E Di Lascio Demanse D,马歇尔N, Sopala M和De Luca V(2023)协会数字措施和自我报告的疲劳:远程观察研究在健康的参与者和参与者与慢性炎性风湿性疾病。<我>前面。数字。健康5:1099456。doi: 10.3389 / fdgth.2023.1099456
收到:2022年11月15日;接受:2023年6月5日;
发表:2023年6月22日。
编辑:
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