Possibilities and Limitations on Use Sleep Cycle Smartphone Apps for Sleep Analysis in Sports Practice

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Synchronous recording of somnological activity in healthy female subjects was performed using the polysomnography method and by recording the acoustic activity of a sleeping organism using the Sleep Cycle smartphone application. A comparison was made of 16 basic temporal and structural characteristics of sleep, obtained by the two above methods. A high degree of coincidence of the sleep total duration, the time spent in bed, the sleep efficiency, obtained by polysomnographic and acousticsomnographic methods, was established. It was found that the quality of sleep in percent, calculated according to the Sleep Cycle version, coincides with the values of sleep efficiency, determined according to polysomnography data, with a high degree.

About the authors

A. N. Vjotosh

Sechenov Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry of the RAS; Lesgaft National State University of Physical Education, Sport and Health

Author for correspondence.
Email: vjotnn@yahoo.com
Russia, St. Peterburg; Russia, St. Peterburg

A. B. Petrov

Lesgaft National State University of Physical Education, Sport and Health

Email: vjotnn@yahoo.com
Russia, St. Peterburg

A. S. Kotova

Lesgaft National State University of Physical Education, Sport and Health

Email: vjotnn@yahoo.com
Russia, St. Peterburg

O. V. Tikhomirova

Nikiforov Russian Center of Emergency and Radiation Medicine

Email: vjotnn@yahoo.com
Russia, St. Peterburg

References

  1. Ameen M.S., Cheung L.M., Hauser T. et al. About the Accuracy and Problems of Consumer Devices in the Assessment of Sleep // Sensors. 2019. V. 19. № 19. P. 4160.
  2. Baron K.G., Abbott S., Jao N. et al. Orthosomnia: Are Some Patients Taking the Quantified Self Too Far? // J. Clin. Sleep Med. 2017. V. 13. № 2. P. 351.
  3. Ong A.A., Gillespie M.B. Overview of smartphone applications for sleep analysis // World J. Otorhinolaryngol. Head Neck Surg. 2016. V. 2. № 1. P. 45.
  4. Lee J.-M., Byun W., Keill A. et al. Comparison of Wearable Trackers’ Ability to Estimate Sleep // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2018. V. 15. № 6. P. 1265.
  5. Fino E., Plazzi G., Filardi M. et al. (Not so) Smart sleep tracking through the phone: Findings from a polysomnography study testing the reliability of four sleep applications // J. Sleep Res. 2020. V. 29. № 1. P. e12935.
  6. Kushida C.F., Littner M.R., Morgenthaler T. et al. Practice Parameters for the Indications for Polysomnography and Related Procedures: An Update for 2005 // Sleep. 2005. V. 28. № 4. P. 499.
  7. Бирбаумер Н., Шмидт Р.Ф. Ритм сна-бодрствования и внимание. Глава 9 / Физиология человека с основами патофизиологии // Под ред. Шмидт Р.Ф., Ланг Ф., Хекманн М. Пер. с нем. М.: Лаборатория знаний, 2021. С. 224. Birbaumer N., Schmidt R.F. Sleep-wake rhythm and attention. Chapter 9 / Physiologie des Menschen mit Pathophysiologie // Eds. Schmidt R.F., Lang F., Heckman M. Springer, 2021. P. 224.
  8. Siyahjani F., Molina G., Barr S., Mushtaq F. Performance Evaluation of a Smart Bed Technology against Polysomnography // Sensors. 2022. V. 22. № 7. P. 2605.
  9. Toon E., Davey M., Hollis S. et al. Comparison of Commercial Wrist-Based and Smartphone Accelerometers, Actigraphy, and PSG in a Clinical Cohort of Children and Adolescents // J. Clin. Sleep Med. 2016. V. 12. № 3. P. 343.
  10. Бумарскова Н.Н., Калинкин А.Л. Изучение сна студентов-спортсменов // Вестник спортивной науки. 2010. № 4. С. 30. Bumarskova N.N., Kalinkin A.L. Study of sleeping patterns in collegiate athletes // Sports Science Bulletin. 2010. № 4. P. 30.
  11. Гончар Е.В., Михалёва Е.С., Полуэктов М.Г. Оценка точности определения сна при помощи фитнес-трекера / Материалы научно-практической конференции “Интегративная неврология, нейродегенерация и десинхроноз”. 7 июня 2019 г., Санкт-Петербург. СПб.: Альта Астра, 2019. С. 7.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (166KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 А.Н. Вётош, А.Б. Петров, А.С. Котова, О.В. Тихомирова

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».