Individual validation of model predictions of sleepiness and sleep hours

Zusammenfassung

Es wurden bereits mehrere mathematische Modelle zur Vorhersage der Schläfrigkeit entwickelt. Jedoch wurden wenige Validierungen an einzelnen Individuen durchgeführt.

Fragestellung:

In dieser Studie wird eine Validierung des Drei-Prozeß-Modells zur Vorhersage der Aufmerksamkeit an Schichtarbeitern durchgeführt. Modellvorhersagen zu den Schlafzeiten wurden ebenfalls überprüft.

Methode:

16 Schichtarbeiter nahmen teil. Die Schläfrigkeit wurde alle 2 Stunden über drei Schichten hinweg per Fragebogen angegeben. Das Modell wurde zur Vorhersage dieser Angaben eingesetzt. Das Modell benutzte nur Angaben zum Beginn und Ende der Arbeitsschichten sowie einer zusätzlichen Analyse von Aktigraphie-Daten.

Ergebnisse:

Die Vorhersagen basierend nur auf den Angaben zu den Arbeitsschichten korrelierten mit r = 0,55 mit der Schläfrigkeit. Die Vorhersagen blieben im Konfidenzintervall ± 1 des Fragebogens. Die zusätzliche Information der Aktigraphen verbesserte die Vorhersage nur geringfügig. Die Vorhersagen zu Schlafbeginn und Schlafende waren recht gut.

Schlussfolgerung:

Die Modellvorhersagen weisen eine recht hohe Zuverlässigkeit bezogen auf Schläfrigkeit und Schlafenszeiten auf. Vermutlich kann zusätzliche Information über individuelle Unterschiede die Genauigkeit noch weiter verbessern.

Summary

Several mathematical models for prediction of sleepiness have been developed. Few validations on individual levels are available.

Background

The present study was designed to provide validation on the individual level of predictions using the Three Process-Model of alertness regulation. Model predictions of sleep timing were also tested.

Method

Sixteen shift workers participated in the study. Ratings of sleepiness were made every 2 h across three shifts. The model was used to predict empirical ratings using as input only information of beginning and end of work shifts, as well as using information on sleep from actigraphs (in a separate analysis).

Results

The prediction using only information on work shifts correlated r = 0.55 (p < 0.001) with empirical ratings. Predictions were generally within ± 1 confidence interval of the ratings. Adding actigraphy sleep data improved predictions marginally. The model predictions of onset and offset of sleep were generally close to the target.

Conclusions

It was concluded that model predictions have a rather high validity both with respect to sleepiness and to sleep timing. It is probable that other information on individual differences will further improve predictability.