Fitbit Inspire 2

Walidacja Fitbit Inspire 2 TM przed polisomnografią u dorosłych rozważających adaptację do użytku

Streszczenie:

W tym artykule omówiono walidację urządzenia Fitbit Inspire 2 TM przeciwko polisomnografii (PSG) do śledzenia aktywności snu u dorosłych. Badanie miało na celu monitorowanie aktywności snu za pomocą Fitbit Inspire 2 oraz ocena jego wydajności i skuteczności w porównaniu z PSG.

Kluczowe punkty:

W badaniu porównano dane dotyczące snu uzyskane z Fitbit Inspire 2 i PSG dla dziewięciu uczestników bez poważnych problemów ze snem.
Średnie wartości dla każdego etapu snu wykazały znaczące różnice w całkowitym czasie snu (TST), głębokim snu i szybkim ruchu oka (REM) między Fitbit Inspire 2 i PSG.
W analizie Blanda-Altmana TST, głęboki sen i REM były znacząco zawyżone w Fitbit Inspire 2 w porównaniu do PSG.
Fitbit Inspire 2 wykazał wysoką wrażliwość (93.9%) i niska swoistość (13.1%) do wykrywania snu, z ogólną dokładnością 76%.
Konieczne są dalsze badania w celu oceny zastosowania Fitbit Inspire 2 u uczestników z problemami z snem.

Pytania:

Jak sprawdzono niezawodność i dokładność urządzenia Fitbit Inspire 2?
Niezawodność i dokładność urządzenia Fitbit Inspire 2 zostały zatwierdzone przez porównanie jego danych snu z polisomnografią (PSG), która jest standardową metodą śledzenia aktywności snu.
Jakie były główne wyniki badania?
Badanie wykazało znaczące różnice w całkowitym czasie snu (TST), głębokim snu i szybkim ruchu oka (REM) między Fitbit Inspire 2 i PSG. Fitbit Inspire 2 zawyżał te etapy snu w porównaniu do PSG. Jednak urządzenie wykazało wysoką czułość i niską swoistość do wykrywania snu.
Jakie są ograniczenia Fitbit Inspire 2 w porównaniu do PSG?
W przeciwieństwie do PSG, który wykrywa etapy snu poprzez biosignale, Fitbit Inspire 2 wykorzystuje tylko informacje zebrane na podstawie ruchu i tętna. Może to wpłynąć na niezawodność i dokładność oceny etapu snu.
Ilu uczestników zostało włączonych do badania?
Badanie obejmowało dziewięciu uczestników bez poważnych problemów ze snem.
Jakie jest znaczenie badania?
To badanie zapewnia wgląd w wydajność i skuteczność Fitbit Inspire 2 do śledzenia aktywności snu u dorosłych. Podkreśla potrzebę dalszych badań nad jego zastosowaniem u osób z problemami z snem.
Jakie były mocne i słabe strony Fitbit Inspire 2?
Fitbit Inspire 2 wykazał wysoką wrażliwość na wykrywanie snu, co wskazuje na jego zdolność do dokładnego identyfikowania aktywności snu. Jednak wykazało to niską swoistość, co sugeruje, że może również wykryć czynności niestabilne jako snu. Te aspekty należy wziąć pod uwagę przy interpretacji danych snu urządzenia.
Jakie parametry snu zostały porównane między Fitbit Inspire 2 i PSG?
W badaniu porównano całkowity czas snu (TST), głęboki sen, szybki ruch oka (REM), czas w łóżku, wydajność snu, budzenie po wystąpieniu snu i lekki sen między Fitbit Inspire 2 i PSG.
Jakie dalsze badania są potrzebne w odniesieniu do Fitbit Inspire 2?
Kolejne badania są uzasadnione w celu oceny zastosowania Fitbit Inspire 2 u uczestników z problemami snu-dbe. Zapewniłoby to większy wgląd w jego skuteczność i niezawodność u osób o określonych warunkach snu.
Jakie są możliwe implikacje korzystania z Fitbit Inspire 2 do monitorowania snu?
Fitbit Inspire 2 można uznać za odpowiednie narzędzie do pomiaru snu w życiu codziennym. Pozwala na wygodne i ciągłe monitorowanie nawyków snu. Konieczne są jednak dalsze badania i staranne interpretacja danych ze snu, szczególnie w przypadku osób z problemami z snem i dbaniem.
Jakie są potencjalne ryzyko polegania wyłącznie na Fitbit Inspire 2 do śledzenia snu?
Poleganie wyłącznie na Fitbit Inspire 2 do śledzenia snu może prowadzić do niedokładnej oceny snu. Poleganie urządzenia od danych ruchowych i tętna może nie zapewnić kompleksowej oceny aktywności snu w porównaniu z PSG, która wykorzystuje biosignals.

Szczegółowe odpowiedzi:

Jak sprawdzono niezawodność i dokładność urządzenia Fitbit Inspire 2?
Niezawodność i dokładność urządzenia Fitbit Inspire 2 zostały zatwierdzone przez porównanie jego danych snu z polisomnografią (PSG), która jest standardową metodą śledzenia aktywności snu. To porównanie pozwoliło na ocenę porozumienia między dwiema metodami i zidentyfikowanie wszelkich znaczących różnic w parametrach snu.
Jakie były główne wyniki badania?
Główne ustalenia badania ujawniły znaczące różnice w całkowitym czasie snu (TST), głębokim snu i szybkim ruchu oka (REM) między Fitbit Inspire 2 i PSG. Fitbit Inspire 2 miał tendencję do przeceniania tych etapów snu w porównaniu z pomiarami PSG. Jednak urządzenie wykazywało wysoką wrażliwość (zdolność do wykrywania snu) i niską swoistość (zdolność do odróżnienia czynności niestabilnych od snu) do wykrywania snu.
Jakie są ograniczenia Fitbit Inspire 2 w porównaniu do PSG?
Fitbit Inspire 2 ma ograniczenia w porównaniu do PSG. W przeciwieństwie do PSG, który wykrywa etapy snu przez różne biosignale, Fitbit Inspire 2 opiera się przede wszystkim na danych o ruchu i tętna. Może to wpłynąć na dokładność i niezawodność oceny etapu snu, ponieważ czynniki te mogą nie zapewnić dokładnej oceny aktywności snu. Dlatego Fitbit Inspire 2 może nie zapewnić takiego samego poziomu szczegółowości i precyzji jak PSG.
Ilu uczestników zostało włączonych do badania?
Badanie obejmowało dziewięciu uczestników bez poważnych problemów ze snem. Ta wielkość próby uznano za wystarczającą do celów badania i analiz statystycznych.
Jakie jest znaczenie badania?
Znaczenie badania polega na ocenie wydajności i skuteczności Fitbit Inspire 2 w śledzeniu aktywności snu. Porównując swoje dane z PSG, badanie zapewnia wgląd w niezawodność i dokładność urządzenia, podkreślając jego potencjał jako narzędzie do pomiaru snu w życiu codziennym. Konieczne są jednak dalsze badania w celu oceny jego zastosowania u osób z problemami z snem.
Jakie były mocne i słabe strony Fitbit Inspire 2?
Fitbit Inspire 2 wykazał wysoką wrażliwość na wykrywanie snu, co wskazuje na jego zdolność do dokładnego identyfikowania aktywności snu. To jest główna siła urządzenia. Jednak wykazało to niską swoistość, co sugeruje, że może również wykryć czynności niestabilne jako snu. Jest to słabość, którą należy wziąć pod uwagę przy interpretacji danych snu dostarczonych przez Fitbit Inspire 2.
Jakie parametry snu zostały porównane między Fitbit Inspire 2 i PSG?
W badaniu porównano kilka parametrów snu między Fitbit Inspire 2 i PSG, w tym całkowity czas snu (TST), głęboki sen, szybki ruch oka (REM), czas w łóżku, wydajność snu, budzenie po początku snu i lekkim snem. Parametry te były niezbędne do oceny porozumienia i rozbieżności między dwiema metodami śledzenia snu.
Jakie dalsze badania są potrzebne w odniesieniu do Fitbit Inspire 2?
Dalsze badania są uzasadnione w celu oceny zastosowania Fitbit Inspire 2 u osób z problemami z snem. Zapewniłoby to większy wgląd w jego skuteczność, niezawodność i potencjalne korzyści dla określonych warunków snu. Ponadto badania porównawcze z większymi wielkościami próbek i różnorodnymi populacjami zwiększyłyby zrozumienie wydajności Fitbit Inspire 2.
Jakie są możliwe implikacje korzystania z Fitbit Inspire 2 do monitorowania snu?
Zastosowanie Fitbit Inspire 2 do monitorowania snu ma kilka implikacji. Pozwala osobom wygodnie i ciągle śledzić swoje nawyki snu w życiu codziennym. Może to pomóc w zidentyfikowaniu nieprawidłowości lub wzorców w czasie trwania i etapach snu. Jednak ważne jest, aby zinstalować dane dotyczące snu Fitbit Inspire 2 i rozważyć ograniczenia polegania wyłącznie na danych ruchu i tętna do oceny snu.
Jakie są potencjalne ryzyko polegania wyłącznie na Fitbit Inspire 2 do śledzenia snu?
Poleganie wyłącznie na Fitbit Inspire 2 dla śledzenia snu może stanowić ryzyko pod względem niedokładnej oceny etapu snu. Zależność urządzenia od samych danych ruchowych i tętna może nie zapewnić kompleksowej oceny aktywności snu w porównaniu z PSG, która wykorzystuje wiele biosignali do oceny snu. Dlatego dane Fitbit Inspire 2 należy interpretować ostrożnie, biorąc pod uwagę jego ograniczenia.

Fitbit Inspire 2

7. Van de Water AT, Holmes A, Hurley DA. Obiektywne pomiary snu dla ustawień nie-laboratoryjnych jako alternatywy dla polisomnografii-przegląd systematyczny . J Sleep res . 2011; 20 (1 pt 2): 183–200. doi: 10.1111/j.1365-2869.2009.00814.X [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

Walidacja Fitbit Inspire 2 TM przed polisomnografią u dorosłych rozważających adaptację do użytku

Ta praca jest publikowana i licencjonowana przez Dove Medical Press Limited. Pełne warunki tej licencji są dostępne na stronie https: // www.Dovepress.com/warunki.PHP i włącz atrybucję Creative Commons – nie komercyjne (Unported, V3.0) Licencja (http: // CreativeCommons.ORG/Licencje/BY-NC/3.0/). Uzyskując dostęp do pracy, którą niniejszym akceptujesz warunki. Niekomercyjne zastosowania pracy są dozwolone bez żadnej dalszej zgody Dove Medical Press Limited, pod warunkiem, że praca jest odpowiednio przypisana. Aby uzyskać zgodę na komercyjne korzystanie z tej pracy, zobacz Paragrafy 4.2 i 5 naszych terminów (https: // www.Dovepress.com/warunki.php).

Abstrakcyjny

Zamiar

Komercjalizacja urządzeń śledzących aktywność snu umożliwiła zarządzanie jakością snu w domu. Konieczne jest jednak zweryfikowanie niezawodności i dokładności urządzeń do noszenia poprzez porównanie z polisomnografią (PSG), który jest standardem śledzenia aktywności snu. Badanie to miało na celu monitorowanie ogólnej aktywności snu za pomocą Fitbit Inspire 2 ™ (FBI2) oraz ocena jego wydajności i skuteczności za pośrednictwem PSG w tych samych warunkach.

Pacjenci i metody

Porównaliśmy dane FBI2 i PSG dziewięciu uczestników (czterech mężczyzn i pięciu kobiet; średni wiek, 39 lat) bez poważnych problemów ze snem. Uczestnicy nosili FBI2 w sposób ciągły przez 14 dni, biorąc pod uwagę okres adaptacji do urządzenia. Dane dotyczące snu FBI2 i PSG zostały porównane przy użyciu sparowanych T-Testy, wykresy Blanda-Altmana i analiza epoki po epokach dla 18 próbek poprzez łączenie danych z dwóch powtórzeń.

Wyniki

Średnie wartości dla każdego etapu snu uzyskanego z FBI2 i PSG wykazały znaczące różnice w całkowitym czasie snu (TST), głębokim snu i szybkim ruchu oka (REM). W analizie Blanda -Altmana, TST (P = 0.02), głęboki sen (P = 0.05) i REM (P = 0.03) zostały znacząco zawyżone w FBI2 w porównaniu do PSG. Ponadto, czas w łóżku, wydajność snu i budzenie po wystąpieniu snu zostały przeszacowane, podczas gdy lekki sen był niedoceniany. Jednak różnice te nie były istotne statystycznie. FBI2 wykazał wysoką czułość (93.9%) i niska swoistość (13.1%), z dokładnością 76%. Czułość i swoistość każdego etapu snu wynosiły 54.3% i 62.Odpowiednio 3%dla lekkiego snu, 84.8% i 50.Odpowiednio 1%dla głębokiego snu i 86.4% i 59.Odpowiednio 1%do snu REM.

Wniosek

Zastosowanie FBI2 jako obiektywnego narzędzia do pomiaru snu w życiu codziennym można uznać za właściwe. Jednak dalsze badania są uzasadnione jego zastosowanie w uczestnikach z problemami snu-bh-bh.

Słowa kluczowe: noszenie, sen, śledzenie, polisomnografia, badanie walidacji

Wstęp

Sen jest niezbędny do utrzymania zdrowego życia. Niewystarczający sen zwiększa ryzyko choroby sercowo -naczyniowej, cukrzycy typu 2 i nadciśnienia.1 W ostatnim badaniu krótszy czas snu był związany z 1.28 razy wyższe ryzyko zespołu metabolicznego.2 Średni czas snu Koreańczyków wynosi 6.76 godzin, co pokazuje ogólny trend stania się z czasem.3 Liczba pacjentów z zaburzeniami snu również wzrosła o 8% rocznie w ciągu ostatnich pięciu lat, a liczba pacjentów z zaburzeniami snu wynosiła 650 000 od 2020 r.4 Wartości ostrzegawcze dla tych stanów snu prowadzą do zainteresowania produktami snu, które pomagają zdrowemu snu. Dlatego wzrosło użycie urządzeń do noszenia, które łatwo mierzą status snu w życiu codziennym.5 Ponadto, wraz ze wzrostem zainteresowania zdrowia snu, badania koncentrujące się na weryfikacji niezawodności i dokładności urządzeń do noszenia wzrosły.6

Polysomnografia (PSG), dokładna standardowa metoda pomiaru snu, była szeroko stosowana w badaniach obiektywnych ocen snu.7 Jednak pomiar PSG zajmuje od ośmiu do dziesięciu godzin i istnieje ograniczenie pomiaru zwykłego czasu snu poprzez przeprowadzenie testu w nieznanym środowisku. Dlatego test wymaga czasu, wysiłku i płatności.5 Aby przezwyciężyć te ograniczenia, stosuje się Fitbit noszony na nadgarstku, który jest metodą nieinwazyjną certyfikowaną przez Food and Drug Administration.8

Najnowszy Fitbit, wyprodukowany po 2017 r., Wykorzystuje metodę oceny etapu snu, która monitoruje dane w regularnych odstępach czasu w celu przebudzenia i snu przez czujnik ruchu i pomiar tętna. W porównaniu z modelem początkowym możliwe jest ocena nie tylko parametrów snu, ale także etapów snu.9 Dlatego możliwe jest skuteczne wykorzystanie Fitbit do rutynowego monitorowania snu i oceny snu klinicznego u pacjentów z zaburzeniami snu lub psychicznym. Ponadto możliwe jest ciągłe zarządzanie nawykami snu.10,11 Jednak Fitbit ma ograniczenie, że wykorzystuje tylko informacje zebrane po pomiarze snu w oparciu o ruch i tętno, w przeciwieństwie do PSG, który wykrywa etapy snu za pomocą biosignali.

Istnieją pewne różnice w niezawodności i dokładności w oparciu o model Fitbit; Dlatego zgłoszono wiele badań porównawczych z wykorzystaniem PSG w celu oceny skuteczności Fitbit.12 Ogólnie Fitbit wykazał wysoką czułość (0.95–0.96) i stosunkowo niska swoistość (0.58–0.69) do wykrywania snu w metaanalizie dokładności Fitbit i PSG, które mogą oceniać etapy snu. Budź czas po początku snu (WASO), całkowity czas snu (TST) i wydajność snu (SE) nie różniły się od PSG. Jednak opóźnienie początkowe jest niedoceniane.13 Zatem Fitbit jest uważany za alternatywę dla gromadzenia obiektywnych danych snu, który był wcześniej dostępny tylko za pośrednictwem PSG w laboratorium.14

Niemniej jednak badania porównujące ważność Fitbit i PSG są ograniczone, ponieważ większość badań była eksperymentami jednorazowymi.15 Ponadto efekt pierwszej nocy wystąpił u 50% uczestników, ponieważ eksperyment przeprowadzono w nieznanym laboratorium różnym od znanego środowiska w nocy. Ponadto 66–81% uczestników zgłosiło dyskomfort podczas snu z powodu jednoczesnego stosowania kilku nieznanych urządzeń.16 Problemy te zmniejszyły uczestników’ Jakość snu podczas eksperymentu, która wpłynęła na interpretację wyników badania snu.

Dlatego konieczne jest porównanie wyników uzyskanych z codziennego zużycia urządzenia i powtarzanych pomiarów z PSG w celu zweryfikowania niezawodności Fitbit. Badanie to miało na celu ocenę dokładności i niezawodności Fitbit poprzez porównanie wyników uzyskanych z Fitbit Inspire 2 ™ (FBI2) i PSG z powtarzanymi pomiarami po użyciu urządzenia przez określony okres.

Materiały i metody

Uczestnicy badania i projekt badania

Uczestnicy badania

Badanie zostało przeprowadzone od października 2021 r. Do grudnia 2021 r., Kierowane na 12 uczestników w wieku od 20 do 55 lat mieszkających w Daejeon bez silnych zaburzeń snu. W oparciu o średnią różnicę i odchylenie standardowe TST mierzone za pomocą Fitbit i PSG we wcześniejszych badaniach, 9 uczestników wybrano z poziomem istotności 5% i mocą 80%, a łącznie 12 uczestników obliczono, stosując wskaźnik rezygnacji 20%.17,18 Uczestnicy zostali rekrutowani poprzez zawiadomienie o rekrutacji w szpitalu D Daejeon. Od wszystkich uczestników uzyskano pisemną świadomą zgodę. Kryteriami wyboru uczestników były dorośli w wieku od 20 do 55 lat, a osoby o łagodnej do umiarkowanej bezsenności, na co wskazuje wynik 8–21 od wskaźnika nasilenia bezsenności (ISI).19 Wykluczono następujących uczestników: osoby z zaburzeniami snu, zaburzeniami psychicznymi, wewnętrznymi i zewnętrznymi zaburzeniami medycznymi oraz zaburzeniami mięśniowo -szkieletowymi; osoby przyjmujące leki psychiatryczne/neurologiczne, w tym tabletki nasenne; i osoby z nieregularnymi cyklami snu, takie jak praca zmiany biegów. Temat’Ocenę zgodności S przeprowadzono przez lekarza’badanie S, kwestionariusz i badania krwi. Badanie zostało zatwierdzone przez Institutional Review Board of Daejeon Korean Medicine Hospital of Daejeon University (numer zatwierdzenia: DJDSKH-21-BM-15) i przeprowadzony zgodnie z deklaracją Helsinki.

Projekt badania

W tym badaniu przeprowadzono w sumie trzy wizyty w szpitalu: rejestracja przedmiotu (wizyta jeden), pierwsze porównanie Fitbit (Fitbitⓡ Inc, San Francisco, Kalifornia, USA) i PSG (tydzień po wizycie) oraz drugie porównanie Fitbit i PSG (dwa tygodnie po wizycie jeden). Fitbit był noszony w sposób ciągły przez 14 dni, czyli okres badań, biorąc pod uwagę uczestnika’okres adaptacji do Fitbit. Po przyjęciu do szpitala przez dwa dni i jednej nocy PSG mierzyło podczas snu przez profesjonalnego personelu medycznego PSG. W tym czasie pomiar przeprowadzono podczas noszenia Fitbit. Podczas pomiaru PSG badacz zarejestrował dzienniki snu przed i po spaniu uczestników i stale monitorował stan bezpieczeństwa uczestników. Zapisano dwunastu uczestników, a dane od dziewięciu uczestników, którzy ukończyli trzy wizyty, zostały uwzględnione w końcowej analizie (z wyłączeniem danych z jednego rezygnacji i dwóch brakujących danych z Fitbit) (ryc. 1).

Plik zewnętrzny, który zawiera obraz, ilustrację itp. Nazwa obiektu to NSS-15-59-G0001.jpg

Schemat przepływu dla wyboru uczestników badania. PSG, polisomnografia.

Narzędzia do nauki

PSG

Pacjenci przeszli PSG dwa razy. Rutynowe aktywność utrzymywano przed rozpoczęciem PSG. Jednak spożywanie kofeiny, tytoniu i alkoholu zniechęcono. Temperatura, wilgotność i oświetlenie wszystkich pokoi PSG były trzymane tak samo, a wszyscy uczestnicy nosili ten sam płaszcz laboratoryjny. Pomiar przeprowadzono przy 8 P.M. Przed testem w sodzie PSG pokój testowy PSG i dwóch profesjonalnych techników PSG na zmianę przeprowadziło test, podczas gdy badany spał. Ocena fazy snu Rechtschaffen i Kales została obliczona na podstawie 30-sekundowej epoki zgodnie ze standardowymi wytycznymi.20 Compumedics/Siesta 802a zastosowano jako instrument PSG, a certyfikowany technik polisomnograficzny wykonał znormalizowaną metodę. Czujniki były połączone z lokalizacjami pomiarowymi, takimi jak głowa, twarz, tułów i kończyny dolne. Różne biosignale, takie jak oddychanie, chrapanie, elektroencefalogram, elektrookulogram, elektromiogram, elektrokardiogram, pozycja ciała i stężenie tlenu we krwi uczestników wykryto przez czujniki. Ponadto etapy snu zostały zidentyfikowane przez nagrywanie całej nocy’S czas snu. Zmienne zastosowane do analizy PSG były następujące: Czas w łóżku (TIB; Min), TST (min), SE (%), WASO (min), etapy 1–3 (min) i całkowity ruch szybkiego oka (REM) czas snu (min).

FBI2

Zebrane czynności i wzorce snu były dostępne za pośrednictwem aplikacji mobilnej z przedmiotem’zgoda. Urządzenie było noszone przed snem do następnego ranka w laboratorium, z wyłączeniem czasu prysznica. W tym badaniu zastosowano w pełni naładowane urządzenie. Dane Fitbit wyodrębniono przez przypisanie etapów snu i budzenia 30-sekund do analizy epok-by-epoch (EBE). Informacje o sodzie uzyskane za pomocą FBI2 zostały dopasowane do zmiennych PSG w następujący sposób, odnosząc się do parametrów snu na stronie internetowej Fitbit: 21 TIB (min), TST (min), SE (%), WASO (min), całkowity czas uśpienia REM (min). Dla porównania z klasyfikacjami stopnia stopieńu stopnia FBI2 obliczono podsumowanie etapów pierwszych i drugiej, aby reprezentować lekki sen i stadia trzy i cztery uznano za głęboki sen.

Analiza danych i metody statystyczne

Dane od dziewięciu uczestników zostały uwzględnione w końcowej analizie. Osiemnaście przypadków przeanalizowano poprzez zintegrowanie danych dwóch wizyt z danymi Fitbit i PSG. Średnie i odchylenie standardowe (SD) przedstawiono dla zmiennych ciągłych, takich jak cechy demograficzne uczestników badania. Wartości częstotliwości i procentowych są przedstawione dla danych kategorycznych. Zastosowano je do analizy, odnosząc się do standardowych metod oceny wydajności PSG snu i śledzenia snu.22 Sparowany T-Test zastosowano do porównania wyników parametrów snu. Ogólna zgoda wyników analizowano przy użyciu porównań Blanda -Altmana i EBE. Analiza danych statystycznych przeprowadzono przy użyciu SPSS w wersji 24 (SPSS, IBM Corp.) i R wersja 4.1.0 (Fundacja R dla obliczeń statystycznych). Przeprowadzono dwustronny test, a znaczenie statystyczne ustalono na P wartość < 0.05.

Metoda Bland – Altmana

Metoda Blanda -Altmana wyświetla różnicę między dwoma pomiarami i porównuje rozkład różnic. W tym badaniu różnica i SD między dwoma pomiarami, 95% przedział ufności dla różnicy oraz dolne i górne granice zgodności (różnica średniej [1.96 SD]) dla TIB, SE, TST, WASO, lekki sen, głęboki sen i REM przedstawione przez PSG i Fitbit zostały obliczone i wizualnie wyświetlane na działce.

Porównania EBE

Aby porównać epokę między dwiema metodami pomiaru, do analizy zastosowano tylko dane zmierzone jednocześnie dla każdej metody. Etapy każdego pomiaru zostały zmienione w następujący sposób: W PSG przebudzono na WASO, a etapy 1, 2, 3 i REM zmieniono na sen. W Fitbit, Wake został zachowany jako budzenie, a światło, głębokie i REM zmieniono na sen. Ponadto, ponieważ przedział czasu między pomiarami epoki nie był taki sam, przedział czasu pomiaru epoki dla każdej metody został zmieniony na 30s. Kiedy zarówno etapy budzi, jak i snu mierzono w 30-sekundowym bloku, zostały zakodowane jako etapy budzi. Zgodność, czułość, swoistość, dodatnia wartość predykcyjna i ujemna wartość predykcyjna oceniono za pomocą danych niejawnych.23

Wyniki

Ogólne cechy uczestników

Ogólne cechy dziewięciu uczestników przedstawiono w tabeli 1 . Były czterech mężczyzn (36.4%) i pięć kobiet (45.5%), a średni wynik ISI wynosił 13.7 (4.4).

Tabela 1

Zmienne	n = 9	(%)
Płeć
Mężczyzna	4	44.4
Kobieta	5	55.6
Wiek (lata)	39.0 ± 8.0
Wzrost (cm)	167.5 ± 8.3
waga (kg)	66.8 ± 15.2
BMI (kg/m²)	23.6 ± 3.3
Picie
Tak	3	33.3
NIE	6	66.7
Palenie
Tak	6	66.7
NIE	3	33.3
ISI
Mieć na myśli	13.7 ± 4.4
Łagodny (8–14)	5	55.6
Umiarkowany (15–21)	4	44.4

Skróty: BMI, wskaźnik masy ciała, ISI, wskaźnik nasilenia bezsenności.

Porównanie FBI2 i PSG

Tabela 2 pokazuje wyniki porównania FBI2 i PSG przy użyciu 18 próbek danych w połączeniu z wizyt drugie i trzech. Statystycznie istotne różnice zaobserwowano między Fitbit i PSG w TST, głębokim snu i snu REM (P < 0.05). The Fitbit and PSG TST showed a difference of 17.91 minutes. Deep sleep in the Fitbit was 14.67 minutes longer than in the PSG. Other variables showed no differences between the Fitbit and PSG.

Tabela 2

PSG i Fitbit Inspire 2 wyniki snu za pomocą pełnej próbki (n = 18)

Zmienne	Fitbit		PSG		T	P-wartość
Zmienne	Średnia ± SD	± 95% CI	Średnia ± SD	± 95% CI	T	P-wartość
Tib (min)	414.94 ± 88.93	370.72 ~ 459.17	413.81 ± 52.25	387.82 ~ 439.79	0.076	0.940
TST (min)	364.33 ± 79.98	324.56 ~ 404.11	346.42 ± 73.89	309.67 ~ 383.16	2.487	0.024
SE (%)	87.83 ± 4.32	85.68 ~ 89.98	83.68 ± 14.03	76.70 ~ 90.66	1.364	0.190
WASO (min)	50.61 ± 21.85	39.74 ~ 61.48	40.25 ± 49.55	15.61 ~ 64.89	0.757	0.459
Lekki sen (min)	225.39 ± 52.45	199.30 ~ 251.47	231.75 ± 47.37	208.19 ~ 255.31	−0.485	0.634
Głęboki sen (min)	64.28 ± 27.27	50.72 ~ 77.84	49.61 ± 35.10	32.16 ~ 67.07	2.104	0.051
REM (min)	74.67 ± 24.70	62.38 ~ 86.95	65.06 ± 27.70	51.28 ~ 78.83	2.308	0.034

Notatki: Lekki sen (etap 1+2); głęboki sen (etap 3); P-Wartość obliczona przez sparowane T-test.

Skróty: PSG, polisomnografia; CI, przedział ufności; SD, odchylenie standardowe; Tib, czas w łóżku; TST, całkowity czas snu; SE, wydajność snu; Waso, budzisz się po początku snu; REM, szybki ruch oka.

Analiza średniej różnicy Blanda – Altmana

Rycina 2 pokazuje porównanie różnic i rozkładów między pomiarami Fitbit i PSG za pomocą analizy Blanda – Altmana. Z wyników porównania Blanda -Altmana, TST (P = 0.02), głęboki sen (P = 0.05) i REM (P = 0.03) zmierzone przez FBI2 zostały znacząco przeceniane. Piszczeli (P = 0.94), SE (P = 0.19) i WASO (P = 0.46) miał tendencję do przeszacowania, ale nie był statystycznie znaczący. Ponadto lekki sen (P = 0.63) był niedoceniany, ale nie był statystycznie znaczący. Na wykresie Blanda -Altmana wszystkie pomiary oprócz jednego przypadku były w 95% przedziale ufności, co wskazuje na wysoki stopień zgody.

Plik zewnętrzny, który zawiera obraz, ilustrację itp. Nazwa obiektu to NSS-15-59-G0002.JPG

Blanda – Altman Floots of the FBI2 w porównaniu z PSG. Wykresy Blanda-Altmana przedstawiające różne wartości FBI2 i PSG na osi y przeciwko wartościom PSG na osi X w TIB, TST, SE, WASO, Śpijanie lekkie (stadium 1+2), głębokie snu (etap 3) i REM REM. Pozioma stała niebieska linia oznacza średnią średnią różnicę, podczas gdy linie przerywane reprezentują 95% przedział ufności (lub limit porozumienia o niższej pozycji). FBI2, Fitbit Inspire 2 ™.

Skróty: PSG, polisomnografia; Tib, czas w łóżku; TST, całkowity czas snu; SE, wydajność snu; Waso, budzisz się po początku snu; REM, szybki ruch oka.

Porównania Fitbit i PSG EBE

Czułość i swoistość całkowitego snu, lekkiego snu, głębokiego snu i snu REM badano dla każdego etapu snu w FBI2 i PSG za pomocą analizy EBE. Do całkowitego snu FBI2 miał niską swoistość (13.1%), wysoka wrażliwość (93.9%) i umiarkowana do niskiej dokładności (76.0%). W przypadku lekkiego snu FBI2 wykazał stosunkowo niską czułość (54.3%), swoistość (62.3%) i dokładność (59.1%), podczas gdy wrażliwość na głęboki sen (84.8%) i snu REM (86.4%) było umiarkowane. Jednak dokładność była wysoka na głębokie (98.2%) i snu REM (92.3%). Głęboki sen (50.1%) i snu REM (59.1%) wykazał umiarkowaną do niskiej swoistości (Tabela 3).

Tabela 3

Czułość, swoistość i dokładność Fitbit Inspire 2 w porównaniu z PSG przy użyciu pełnej próbki (n = 18)

Kategoria	Wrażliwość (%)	Swoistość (%)	Dokładność (%)	PPV (%)	NPV (%)
Całkowity sen	93.9%	13.1%	76.0%	79.2%	38.0%
Lekki sen	54.3%	62.3%	59.1%	49.2%	67.0%
Głęboki sen	84.8%	50.1%	83.7%	98.2%	9.5%
Rem	86.4%	59.1%	82.3%	92.3%	43.2%

Notatki: Lekki sen (etap 1+2); głęboki sen (etap 3).

Skróty: PSG, polisomnografia; PPV, dodatnia wartość predykcyjna; NPV, ujemna wartość predykcyjna; REM, szybki ruch oka.

Dyskusja

W tym badaniu porównaliśmy wyniki FBI2 z wynikami PSG poprzez dwa powtarzające się eksperymenty w odstępach jednego tygodnia w tych samych warunkach, aby ocenić skuteczność snu i funkcji pomiaru budzenia FBI2 u dziewięciu uczestników bez zaburzeń snu. To jest dodatkowe badanie weryfikujące Fitbit’dokładność. Dwa główne wyniki tego badania są następujące: po pierwsze, zmienne FBI2 TST, głęboki sen i sen REM były znacząco przeszacowane. Po drugie, całkowity wynik snu wykazał wrażliwość 93.9%, swoistość 13.1%i dokładność 76.0%. Dlatego określono dokładność każdego parametru snu.

Bland – Altman’Porównanie S oceniło wydajność FBI2 poprzez zmienne snu dla PSG, co było zgodne z wynikami Blanda -Altmana’s sparowany T-test. Wyniki badania wykazały znaczące różnice w TST, głębokim snu i snu REM wśród zmiennych snu zmierzonych dwukrotnie za pomocą PSG i FBI2.

Średnia różnica między FBI2 i PSG w TST wynosiła 17.9 minut i 14.67 minut w głębokim snu, który został znacznie przeceniony. Poprzednie badania wykazały, że istnieje znacząca średnia różnica między urządzeniami do noszenia pomiaru PSG i snu, w których urządzenia do noszenia pomiaru snu powodują to przecenienie. W poprzednim badaniu, w którym przeprowadzono PSG przy użyciu Fitbit Alta HR u 49 uczestników, TST i głęboki sen były znacząco przeceniane, podobnie jak wyniki uzyskane w tym badaniu.18 Ponadto SE miał 4.15%, a Waso miało 10.36 minut, które zostało przecenione. WASO występuje głównie u pacjentów z zaburzeniami snu; W poprzednich badaniach podczas porównywania WASO z bezsennością i zdrowymi osobami w zdrowej indywidualnej grupie stwierdzono, że odchylenie standardowe jest większe niż średnia wartość.24,25 Ponadto inne wcześniejsze badania wykazały, że odchylenie standardowe jest duże; Ponadto nie wyjaśniono istotnych wyników jako ograniczenie niewielkiej liczby uczestników.26 Biorąc pod uwagę ograniczenia tego badania, liczba uczestników była niewielka, a średnia wartość WASO została określona jako większa niż odchylenie standardowe poprzez analizę ogółu społeczeństwa.

Wykres Blanda -Altmana został uwzględniony w 95% przedziału ufności, co wskazuje na stałą wartość. Jest to sprzeczne z wynikami poprzedniego badania, w którym porozumienie między Fitbit i PSG było niższe, ponieważ WASO wzrosło na wykresie Blanda – Altmana, gdy urządzenie Fitbit Alta HR zastosowano u pacjentów z bezsennością. Ten sprzeczny wynik może wynikać z tego, że uczestnicy tego badania nie mieli zaburzeń snu.27 Dlatego potwierdzono, że dokładność jest wysoka, gdy FBI2 zastosowano u uczestników z zaburzeniami snu. Lekki sen był niedoceniany przez -6.36. W poprzednim badaniu, które w porównaniu z pulsem O2 z PSG u 40 zdrowych dorosłych, lekki sen (średnie odchylenie 79 minut) nie był również doceniony, co jest podobne do wyników tego badania.28

Czułość uczestników dla całkowitego etapu snu FBI2 wynosiła 93.9%, wskazując, że sen został dokładnie wykryty. Jednak swoistość wykrywania całkowitego stadium snu była stosunkowo niska (13.1%). Jest to zgodne z wynikami oceny skuteczności snu ubranego na nadgarstek urządzenia do noszenia na podstawie wyników PSG. Dlatego zweryfikowano, że urządzenia te mogą dokładnie mierzyć snom ze względu.29 Niska swoistość Fitbit jest związana z postrzeganiem snu, gdy nie ma ruchu. Jednak najnowszy Fitbit wykrył bardziej dokładnie epokę Wake lub WASO podczas snu.13 Niemniej jednak w porównaniu z wynikami innych badań z wykorzystaniem Fitbit z podobnym algorytmem, czułość w tym badaniu była podobna. Jednak specyficzność (0.58 do 0.69) jest nieco niższy.13 Dlatego, chociaż w tym badaniu przeprowadzono powtarzalne pomiary, można wywnioskować, że pacjent spał z minimalnym ruchem w niewygodnym stanie w szpitalnych laboratoriach, w przeciwieństwie do snu w domu.

Efekt pierwszej nocy obserwuje się głównie u pacjentów z bezsennością, a badanie to przeprowadzono u ogółu społeczeństwa; Zatem pierwszy efekt nocny nie był zasadniczo zastosowany.30 Jednak wyniki porównano powtarzane pomiary w celu zebrania dokładnych informacji o snu za pomocą polisomnografii snu w oparciu o wcześniejsze badania, które wykazały, że rekord testu polimorfizmu snu jest krytyczny przez dwa kolejne dni.31 Wyniki testu pierwszej i drugiej wizyty były podobne u uczestników tego badania; Zatem nie pojawił się pierwszy efekt nocny (wyniki nie są prezentowane).

Aby to uzupełnić, proponujemy uczynienie środowiska laboratoryjnego podobnego do środowiska domu. W tym badaniu dokładności lekkiego snu, głębokiego snu i snu REM wynosiły 59.1%, 83.7%i 82.Odpowiednio 3%. W badaniu porównawczym Fitbit Charge 2 i PSG dla pracowników zmianowych dokładność lekkiego snu wynosiła 0.49, głęboki sen wynosił 0.78, a sen REM wynosił 0.86, co było podobne do wyników poprzednich badań.32 W systematycznym przeglądzie literatury każdego modelu Fitbit dokładność parametrów snu poprzez analizę EBE wynosiła 0.69 ~ 0.81 dla lekkiego snu, 0.36 ~ 0.89 dla głębokiego snu i 0.62 ~ 0.89 do snu REM.13 W porównaniu z wynikami tego badania dokładność lekkiego snu była niska, podczas gdy głęboki sen i REM wykazywały wysoką dokładność.

W ostatnim badaniu gromadzenie danych na dużą skalę stało się możliwe wraz ze wzrostem zapotrzebowania na Fitbit. Dlatego może wystąpić szybki trend wzrostu.33 urządzenia Fitbit mogą mierzyć nie tylko spać, ale także tętno i aktywność fizyczną. Ważność różnych modeli urządzeń Fitbit oceniono za pomocą metaanalizy i odkryto jako ważny czynnik zdarzeń ważności w funkcji częstości tętna i funkcji pomiaru aktywności fizycznej.34 Zaburzenia snu lub zmiany statusu snu można monitorować, aby przewidzieć zdrowie poprzez walidację urządzeń Fitbit. Biorąc to pod uwagę, badanie to potwierdziło możliwość wykorzystania FBI2 i FBI2 jako narzędzi badań przesiewowych do pomiaru etapu snu w życiu codziennym.

Zalety tego badania są następujące: Po pierwsze, porównując Fitbit i PSG dla Koreańczyków, cechy snu Koreańczyków znalazły odzwierciedlenie w tych samych warunkach środowiskowych. Dlatego warunek zwiększenia niezawodności Fitbit był spełniony. Po drugie, niedawno znormalizowane kryteria potwierdzające dokładność urządzenia śledzenia snu zastosowano metodą analizy EBE przy użyciu głównych parametrów snu.22 Po trzecie, nastąpił okres adaptacji do środowiska laboratoryjnego przy użyciu danych zmierzonych dwukrotnie w ciągu tygodniowego przedziału.

Ograniczenia tego badania są następujące: po pierwsze, ponieważ było to badanie eksploracyjne z tylko dziewięcioma uczestnikami, wielkość próby była niewielka, co mogło wpłynąć na dokładne porównanie FBI2 i PSG. Dlatego przeanalizowaliśmy całkowitą liczbę mierzonych uczestników na wizytę, aby zrekompensować to ograniczenie. Po drugie, dokładność była stosunkowo niska ze względu na charakterystykę urządzenia FBI2, którego tryb pomiaru snu nie został szczegółowo sklasyfikowany. Po trzecie, parametry snu Fitbit zostały zdefiniowane dowolnie, w przeciwieństwie do interpretacji technologów polisomnograficznych PSG. Dlatego istniały ograniczenia tej interpretacji.

Wniosek

W tym badaniu porównano snu PSG i FBI2 z powtarzającymi się pomiarami w tym samym środowisku eksperymentalnym snu u dorosłych, którzy czuli się niekomfortowo ze snem. To badanie ma znaczenie, ponieważ jest to pierwsze badanie eksploracyjne, które weryfikuje dokładność FBI2 i uznano możliwość jego zastosowania jako obiektywnego wskaźnika snu. Wykazując prawie spójne wyniki z wcześniejszymi badaniami po porównaniu z Fitbit i PSG, FBI2 może być wykorzystany do monitorowania zdrowia snu ze względu na jego aspekt użyteczności, co popiera jego zastosowanie jako alternatywę dla PSG.

Podziękowanie

Autorzy doceniają Daejeon University Daejeon Korean Medical Hospital i Clinical Trial Center za ich wkład w gromadzenie danych.

Oświadczenie o finansowaniu

Prace te były wspierane przez Korea Institute of Oriental Medicine (numer dotacji: KSN1731121) oraz Ministerstwo Handlu, Przemysłu i Energii (numer dotacji: NIN2013240).

Ujawnienie

Autorzy nie zgłaszają żadnych konfliktów interesów w tej pracy.

Bibliografia

1. Cappuccio FP, Cooper D, D, D,’Elia L, Strazzullo P, Miller MA. Czas snu przewiduje wyniki sercowo-naczyniowe: przegląd systematyczny i metaanaliza badań prospektywnych . Eur Heart J . 2011; 32 (12): 1484–1492. doi: 10.1093/eurheartj/ehr007 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

2. Xie J, Li Y, Zhang Y, i in. Czas trwania snu i zespół metaboliczny: zaktualizowany systematyczny przegląd i metaanaliza . Sleep Med Rev . 2021; 59: 101451. doi: 10.1016/j.SMRV.2021.101451 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

3. Shin D, Hur J, Cho KH, Cho Eh. Trendy czasu trwania snu u koreańskich dorosłych: wyniki Korei National Health and Nutrition Examine Survey 2007–2015 . Sleep Med . 2018; 52: 103–106. doi: 10.1016/j.spać.2018.08.008 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

4. National Health Insurance Service. Przydatne informacje o statystykach życia zdrowotnej do poznania [Internet] . Wonju: National Health Insurance Sevice; 2021. Dostępne od: https: // www.nhis.Lub.Kr/nhis/razem/WBHAEC06700M01.Do?tryb = widok i articleno = 10811517. Dostęp 21 lutego 2023. [Google Scholar]

5. Lee YJ, Kim DJ, Lee H. Badanie oceny snu w celu uzasadnienia produktów snu . Sleep Med Psychofysiol . 2020; 27 (2): 51–55. [Google Scholar]

6. Depner CM, Cheng PC, Devine JK i in. Technologie do noszenia w zakresie opracowywania snu i okołodobowych biomarkerów: Podsumowanie dyskusji warsztatowych . Spać . 2020; 43 (2): Zsz254. doi: 10.1093/Sleep/Zsz254 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Van de Water AT, Holmes A, Hurley DA. Obiektywne pomiary snu dla ustawień nie-laboratoryjnych jako alternatywy dla polisomnografii-przegląd systematyczny . J Sleep res . 2011; 20 (1 pt 2): 183–200. doi: 10.1111/j.1365-2869.2009.00814.X [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

9. Fitbit. Co powinienem wiedzieć o scenie snu? [Strona główna w Internecie] . Dostępne od: https: // help.Fitbit.com/artykuły/en_us/help_article/2163. Dostęp 26 lipca 2022.

10. Cook JD, Prairie ML, Plante DT. Użyteczność Fitbit Flex w celu oceny snu w poważnych zaburzeniach depresyjnych: porównanie z polisomnografią i noszoną nadgarstkiem aktygrafię . J wpływa na zaburzenia . 2017; 217: 299–305. doi: 10.1016/j.Jad.2017.04.030 [Artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

11. Moreno-pino F, Porras-Segovia A, López-Esteban P, Artés A, Baca-García E. Walidacja Fitbit Charge 2 i Fitbit Alta HR przeciwko polisomnografii w celu oceny snu u dorosłych z obturacyjnym bezdechem sennym . J Clin Sleep Med . 2019; 15 (11): 1645–1653. doi: 10.5664/JCSM.8032 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

12. Scott H, brak L, Lovato N. Systematyczny przegląd dokładności urządzeń do noszenia snu do oszacowania początku snu . Sleep Med Rev . 2020; 49: 101227. doi: 10.1016/j.SMRV.2019.101227 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

13. Haghayegh S, Khoshnevis S, Smolensky MH, Diller KR, Castriotta RJ. Dokładność modeli Fitbit na rękę w ocenie snu: przegląd systematyczny i metaanaliza . J Med Internet Res . 2019; 21 (11): E16273. doi: 10.2196/16273 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

14. Munos B, Baker PC, Bot BM i in. Mobilne zdrowie: moc urządzeń do noszenia, czujników i aplikacji do przekształcenia badań klinicznych . Ann n y acad sci . 2016; 1375 (1): 3–18. doi: 10.1111/NYAS.13117 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

15. Cook JD, Eftekari SC, Dallmann E, Sippy M, Plante DT. Zdolność Fitbit Alta HR do kwantyfikacji i klasyfikowania snu u pacjentów z podejrzanymi centralnymi zaburzeniami hipersomneności: porównanie z polisomnografią . J Sleep res . 2019; 28 (4): E12789. doi: 10.1111/jsr.12789 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

16. Lunsford-Avery JR, Keller C, Kollins SH, Krystal AD, Jackson L, Engelhard MM. Wykonalność i akceptowalność urządzenia do elektroencefalogramu do noszenia u noszenia Użycie u młodzieży: badanie obserwacyjne . Jmir mhealth uhealth . 2020; 8 (10): E20590. doi: 10.2196/20590 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

17. Meltzer LJ, Hiruma LS, Avis K, Montgomery-Downs H, Valentin J. Porównanie komercyjnego akcelerometru z polisomnografią i aktygrafią u dzieci i młodzieży . Spać . 2015; 38 (8): 1323–1330. doi: 10.5665/Sleep.4918 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

18. de Zambotti M, Baker FC, Willoughby AR, i in. Miary snu i funkcjonowania sercowego podczas snu przy użyciu multisensorycznej dostępnej opaski na rękę u młodzieży . Zachowanie fizjotu . 2016; 158: 143–149. doi: 10.1016/j.Physbeh.2016.03.006 [Artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

19. Bastien CH, Vallières A, Morin CM. Walidacja wskaźnika nasilenia bezsenności jako pomiaru wyniku dla badań bezsenności . Sleep Med . 2001; 2 (4): 297–307. doi: 10.1016/S1389-9457 (00) 00065-4 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

20. Hori T, Sugita Y, Koga E, Shirakawa S, Inoue K. Proponowane suplementy i poprawki do ‘Podręcznik znormalizowanej terminologii, technik i systemu punktacji dla etapów snu osób’, Standard rechtschaffen & kales (1968) . Psychiatry Clin Neurosci . 2001; 55: 305–310. [PubMed] [Google Scholar]

21. Zmienna API Sleep: Sleep [Strona główna w Internecie] . Dostępne na: https: // dev.Fitbit.com/. Dostęp 26 lipca 2022.

22. Menghini L, Cellini N, Goldstone A, Baker FC, de Zambotti M. Standaryzowane ramy testowania wydajności technologii śledzenia snu: Wytyczne krok po kroku i kod open source . Spać . 2021; 44 (2): ZSAA170. doi: 10.1093/Sleep/ZSAA170 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

23. Kosmadopoulos A, Sargent C, Darwent D, Zhou X, Roach GD. Alternatywy dla polisomnografii (PSG): walidacja aktygrafii nadgarstka i częściowego systemu PSG . Metody zachowania . 2014; 46 (4): 1032–1041. doi: 10.3758/S13428-013-0438-7 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Peters b. Dlaczego Waso ma negatywny wpływ na jakość snu; 2022. Dostępne od: https: // www.bardzo wolność.com/rozumienie i traktowanie-Waso-3015394. Dostęp 21 lutego 2023.

25. Scott H, Lovato N, brak L. Rozwój i dokładność urządzenia do noszenia Thim do oszacowania snu i czuwania . Nat Sci Sleep . 2021; 13: 39. doi: 10.2147/NSS.S287048 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

26. Kim E-J, Ahn Y-M, Shin H-B, Kim J-W. Zatrzymana analiza fluktuacji elektroencefalogramu między zespołem obturacyjnego bezdechu snu a normalnymi dziećmi . Sleep Med Psychofysiol . 2010; 17 (1): 41–49. [Google Scholar]

27. Kahawage P, Jumabhoy R, Hamill K, de Zambotti M, Drummond Spa. Ważność, potencjalna użyteczność kliniczna oraz porównanie śledzących aktywność klasy konsumpcyjnej i badawczej w zaburzeniach bezsenności I: Walidacja w LAB w stosunku do polisomnografii . J Sleep res . 2020; 29 (1): E12931. doi: 10.1111/jsr.12931 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

28. Mantua J, żwir N, Spencer RM. Wiarygodność miar snu z czterech osobistych urządzeń monitorujących zdrowie w porównaniu z aktygrafią i polisomnografią opartą na badaniach . Czujniki . 2016; 16 (5): 646. doi: 10.3390/S16050646 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

29. Chinoy Ed, Cuellar JA, Huwa Ke i in. Wydajność siedmiu konsumenckich urządzeń do śledzenia snu w porównaniu z polisomnografią . Spać . 2021; 44 (5): ZSAA291. doi: 10.1093/Sleep/ZSAA291 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

30. Le Bon O, Staner L, Hoffmann G i in. Efekt pierwszej nocy może trwać więcej niż jedna noc . J Psychiatric Res . 2001; 35 (3): 165–172. doi: 10.1016/S0022-3956 (01) 00019-X [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

31. Newell J, Mairesse O, Verbanck P, Neu D. To jeden noc pobytu w laboratorium naprawdę na tyle, aby zakończyć? Efekt pierwszej nocy i zmienność na noc w zapisach polisomnograficznych wśród różnych próbek populacji klinicznej . Psychiatr Res . 2012; 200 (2–3): 795–801. doi: 10.1016/j.Psychres.2012.07.045 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

32. Stucky B, Clark I, Azza Y i in. Walidacja Fitbit Charge 2 Szacunki snu i tętna w stosunku do miar polisomnograficznych u pracowników zmianowych: badanie naturalistyczne . J Med Internet Res . 2021; 23 (10): E26476. doi: 10.2196/26476 [Artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

33. Kawasaki Y, Kasai T, Sakurama Y i in. Ocena parametrów snu i stopnia snu (snu powolne) u sportowców przez Fitbit Alta HR, urządzenie do śledzenia snu konsumenckiego . Nat Sci Sleep . 2022; 14: 819–827. doi: 10.2147/NSS.S351274 [artykuł wolny od PMC] [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

34. Leung W, Case L, Sung MC, Jung J. Metaanaliza urządzeń Fitbit: ta sama firma, różne modele, różne dowody ważności . J Med Eng Technol . 2022; 46 (2): 102–115. doi: 10.1080/03091902.2021.2006350 [PubMed] [Crossref] [Google Scholar]

Inspiruje 2 etapy snu na ścieżce

3 £.99 Wysyłka stawki zryczałtowanej

2 lata gwarancji

Bezpieczna kasa

30-dniowe zwroty bez stresu

Wprowadź kod rabatowy

Zastosuj kod promocyjny i produkty z rabatem będą dostępne dla Ciebie w całej witrynie.

Chciałbym uzyskać promocodode

Polityka prywatności
Regulamin
Często Zadawane Pytania

Warunki korzystania
Polityka Cookie
Przyjęte zasady użytkowania

We współpracy z

Exertis UK Ltd. Zarejestrowany w Anglii | Numer rejestracyjny: 1511931 | Numer VAT: GB864438791 Zarejestrowany Adres biura: Exertis (UK) Ltd. Technology House, Magnesium Way, Hapton, Burnley, Lancashire. BB12 7BF. (01282) 776776

Walidacja Fitbit Inspire 2 TM przed polisomnografią u dorosłych rozważających adaptację do użytku

Zamiar: Komercjalizacja urządzeń śledzących aktywność snu umożliwiła zarządzanie jakością snu w domu. Konieczne jest jednak zweryfikowanie niezawodności i dokładności urządzeń do noszenia poprzez porównanie z polisomnografią (PSG), który jest standardem śledzenia aktywności snu. Badanie to miało na celu monitorowanie ogólnej aktywności snu za pomocą Fitbit Inspire 2 ™ (FBI2) oraz ocena jego wydajności i skuteczności za pośrednictwem PSG w tych samych warunkach.
Pacjenci i metody: Porównaliśmy dane FBI2 i PSG dziewięciu uczestników (czterech mężczyzn i pięciu kobiet; średni wiek, 39 lat) bez poważnych problemów ze snem. Uczestnicy nosili FBI2 w sposób ciągły przez 14 dni, biorąc pod uwagę okres adaptacji do urządzenia. Dane dotyczące snu FBI2 i PSG zostały porównane przy użyciu sparowanych T-Testy, wykresy Blanda-Altmana i analiza epoki po epokach dla 18 próbek poprzez łączenie danych z dwóch powtórzeń.
Wyniki: Średnie wartości dla każdego etapu snu uzyskanego z FBI2 i PSG wykazały znaczące różnice w całkowitym czasie snu (TST), głębokim snu i szybkim ruchu oka (REM). W analizie Blanda -Altmana, TST (P = 0.02), głęboki sen (P = 0.05) i REM (P = 0.03) zostały znacząco zawyżone w FBI2 w porównaniu do PSG. Ponadto, czas w łóżku, wydajność snu i budzenie po wystąpieniu snu zostały przeszacowane, podczas gdy lekki sen był niedoceniany. Jednak różnice te nie były istotne statystycznie. FBI2 wykazał wysoką czułość (93.9%) i niska swoistość (13.1%), z dokładnością 76%. Czułość i swoistość każdego etapu snu wynosiły 54.3% i 62.Odpowiednio 3%dla lekkiego snu, 84.8% i 50.Odpowiednio 1%dla głębokiego snu i 86.4% i 59.Odpowiednio 1%do snu REM.
Wniosek: Zastosowanie FBI2 jako obiektywnego narzędzia do pomiaru snu w życiu codziennym można uznać za właściwe. Jednak dalsze badania są uzasadnione jego zastosowanie w uczestnikach z problemami snu-bh-bh.

Słowa kluczowe: noszenie, sen, śledzenie, polisomnografia, badanie walidacji

Wstęp

Sen jest niezbędny do utrzymania zdrowego życia. Niewystarczający sen zwiększa ryzyko choroby sercowo -naczyniowej, cukrzycy typu 2 i nadciśnienia. 1 W ostatnim badaniu krótszy czas snu był związany z 1.28 razy wyższe ryzyko zespołu metabolicznego. 2 Średni czas snu Koreańczyków wynosi 6.76 godzin, co pokazuje ogólny trend stania się z czasem. 3 Liczba pacjentów z zaburzeniami snu również wzrosła o 8% rocznie w ciągu ostatnich pięciu lat, a liczba pacjentów z zaburzeniami snu wynosiła 650 000 od 2020 r. 4 Wartości ostrzegawcze dla tych stanów snu prowadzą do zainteresowania produktami snu, które pomagają zdrowemu snu. Dlatego wzrosło użycie urządzeń do noszenia, które łatwo mierzą status snu w życiu codziennym. 5 Ponadto, wraz ze wzrostem zainteresowania zdrowia snu, badania koncentrujące się na weryfikacji niezawodności i dokładności urządzeń do noszenia wzrosły. 6

Polysomnografia (PSG), dokładna standardowa metoda pomiaru snu, była szeroko stosowana w badaniach obiektywnych ocen snu. 7 Jednak pomiar PSG zajmuje od ośmiu do dziesięciu godzin i istnieje ograniczenie pomiaru zwykłego czasu snu poprzez przeprowadzenie testu w nieznanym środowisku. Dlatego test wymaga czasu, wysiłku i płatności. 5 Aby przezwyciężyć te ograniczenia, stosuje się Fitbit noszony na nadgarstku, który jest metodą nieinwazyjną certyfikowaną przez Food and Drug Administration. 8

Najnowszy Fitbit, wyprodukowany po 2017 r., Wykorzystuje metodę oceny etapu snu, która monitoruje dane w regularnych odstępach czasu w celu przebudzenia i snu przez czujnik ruchu i pomiar tętna. W porównaniu z modelem początkowym możliwe jest ocena nie tylko parametrów snu, ale także etapów snu. 9 Dlatego możliwe jest skuteczne wykorzystanie Fitbit do rutynowego monitorowania snu i oceny snu klinicznego u pacjentów z zaburzeniami snu lub psychicznego. Ponadto możliwe jest ciągłe zarządzanie nawykami snu. 10,11 Jednak Fitbit ma ograniczenie, że wykorzystuje tylko informacje zebrane po pomiarze snu w oparciu o ruch i tętno, w przeciwieństwie do PSG, który wykrywa etapy snu za pomocą biosignali.

Istnieją pewne różnice w niezawodności i dokładności w oparciu o model Fitbit; Dlatego zgłoszono wiele badań porównawczych z wykorzystaniem PSG w celu oceny skuteczności Fitbit. 12 Ogólnie Fitbit wykazał wysoką czułość (0.95–0.96) i stosunkowo niska swoistość (0.58–0.69) do wykrywania snu w metaanalizie dokładności Fitbit i PSG, które mogą oceniać etapy snu. Budź czas po początku snu (WASO), całkowity czas snu (TST) i wydajność snu (SE) nie różniły się od PSG. Jednak opóźnienie początkowe jest niedoceniane. 13 Zatem Fitbit jest uważany za alternatywę dla gromadzenia obiektywnych danych snu, który był wcześniej dostępny tylko za pośrednictwem PSG w laboratorium. 14

Niemniej jednak badania porównujące ważność Fitbit i PSG są ograniczone, ponieważ większość badań była eksperymentami jednorazowymi. 15 Ponadto efekt pierwszej nocy wystąpił u 50% uczestników, ponieważ eksperyment przeprowadzono w nieznanym laboratorium różnym od znanego środowiska w nocy. Ponadto 66–81% uczestników zgłosiło dyskomfort podczas snu z powodu jednoczesnego stosowania kilku nieznanych urządzeń. 16 Problemy te zmniejszyły uczestników’ Jakość snu podczas eksperymentu, która wpłynęła na interpretację wyników badania snu.

Materiały i metody

Uczestnicy badania i projekt badania

Uczestnicy badania

Badanie zostało przeprowadzone od października 2021 r. Do grudnia 2021 r., Kierowane na 12 uczestników w wieku od 20 do 55 lat mieszkających w Daejeon bez silnych zaburzeń snu. W oparciu o średnią różnicę i odchylenie standardowe TST mierzone za pomocą Fitbit i PSG we wcześniejszych badaniach, 9 uczestników wybrano z poziomem istotności 5% i mocą 80%, a łącznie 12 uczestników obliczono, stosując wskaźnik rezygnacji 20%. 17,18 Uczestnicy zostali rekrutowani poprzez zawiadomienie o rekrutacji w szpitalu D Daejeon. Od wszystkich uczestników uzyskano pisemną świadomą zgodę. Kryteriami wyboru uczestników były dorośli w wieku od 20 do 55 lat, a osoby o łagodnej do umiarkowanej bezsenności, na co wskazuje wynik 8–21 od wskaźnika nasilenia bezsenności (ISI). 19 Wykluczono następujących uczestników: osoby z zaburzeniami snu, zaburzeniami psychicznymi, wewnętrznymi i zewnętrznymi zaburzeniami medycznymi oraz zaburzeniami mięśniowo -szkieletowymi; osoby przyjmujące leki psychiatryczne/neurologiczne, w tym tabletki nasenne; i osoby z nieregularnymi cyklami snu, takie jak praca zmiany biegów. Temat’Ocenę zgodności S przeprowadzono przez lekarza’badanie S, kwestionariusz i badania krwi. Badanie zostało zatwierdzone przez Institutional Review Board of Daejeon Korean Medicine Hospital of Daejeon University (numer zatwierdzenia: DJDSKH-21-BM-15) i przeprowadzony zgodnie z deklaracją Helsinki.

Projekt badania

Rysunek 1 Schemat przepływu dla wyboru uczestników badania. PSG, polisomnografia.

Narzędzia do nauki

PSG

Pacjenci przeszli PSG dwa razy. Rutynowe aktywność utrzymywano przed rozpoczęciem PSG. Jednak spożywanie kofeiny, tytoniu i alkoholu zniechęcono. Temperatura, wilgotność i oświetlenie wszystkich pokoi PSG były trzymane tak samo, a wszyscy uczestnicy nosili ten sam płaszcz laboratoryjny. Pomiar przeprowadzono przy 8 P.M. Przed testem w sodzie PSG pokój testowy PSG i dwóch profesjonalnych techników PSG na zmianę przeprowadziło test, podczas gdy badany spał. Ocena fazy snu Rechtschaffen i Kales została obliczona na podstawie 30-sekundowej epoki zgodnie ze standardowymi wytycznymi. 20 Compumedics/Siesta 802a zastosowano jako instrument PSG, a certyfikowany technik polisomnograficzny wykonał znormalizowaną metodę. Czujniki były połączone z lokalizacjami pomiarowymi, takimi jak głowa, twarz, tułów i kończyny dolne. Różne biosignale, takie jak oddychanie, chrapanie, elektroencefalogram, elektrookulogram, elektromiogram, elektrokardiogram, pozycja ciała i stężenie tlenu we krwi uczestników wykryto przez czujniki. Ponadto etapy snu zostały zidentyfikowane przez nagrywanie całej nocy’S czas snu. Zmienne zastosowane do analizy PSG były następujące: Czas w łóżku (TIB; Min), TST (min), SE (%), WASO (min), etapy 1–3 (min) i całkowity ruch szybkiego oka (REM) czas snu (min).

FBI2

Analiza danych i metody statystyczne

Dane od dziewięciu uczestników zostały uwzględnione w końcowej analizie. Osiemnaście przypadków przeanalizowano poprzez zintegrowanie danych dwóch wizyt z danymi Fitbit i PSG. Średnie i odchylenie standardowe (SD) przedstawiono dla zmiennych ciągłych, takich jak cechy demograficzne uczestników badania. Wartości częstotliwości i procentowych są przedstawione dla danych kategorycznych. Zastosowano je do analizy, odnosząc się do standardowych metod oceny wydajności PSG snu i śledzenia snu. 22 Sparowany T-Test zastosowano do porównania wyników parametrów snu. Ogólna zgoda wyników analizowano przy użyciu porównań Blanda -Altmana i EBE. Analiza danych statystycznych przeprowadzono przy użyciu SPSS w wersji 24 (SPSS, IBM Corp.) i R wersja 4.1.0 (Fundacja R dla obliczeń statystycznych). Przeprowadzono dwustronny test, a znaczenie statystyczne ustalono na P wartość < 0.05.

Metoda Bland – Altmana

Porównania EBE

Wyniki

Ogólne cechy uczestników

Ogólne cechy dziewięciu uczestników przedstawiono w tabeli 1. Były czterech mężczyzn (36.4%) i pięć kobiet (45.5%), a średni wynik ISI wynosił 13.7 (4.4).

Tabela 1 Charakterystyka uczestnika

Porównanie FBI2 i PSG

Tabela 2 PSG i Fitbit Inspire 2 wyniki snu za pomocą pełnej próbki (n = 18)

Analiza średniej różnicy Blanda – Altmana

Rysunek 2 Blanda – Altman Floots of the FBI2 w porównaniu z PSG. Wykresy Blanda-Altmana przedstawiające różne wartości FBI2 i PSG na osi y przeciwko wartościom PSG na osi X w TIB, TST, SE, WASO, Śpijanie lekkie (stadium 1+2), głębokie snu (etap 3) i REM REM. Pozioma stała niebieska linia oznacza średnią średnią różnicę, podczas gdy linie przerywane reprezentują 95% przedział ufności (lub limit porozumienia o niższej pozycji). FBI2, Fitbit Inspire 2 ™.

Skróty: PSG, polisomnografia; Tib, czas w łóżku; TST, całkowity czas snu; SE, wydajność snu; Waso, budzisz się po początku snu; REM, szybki ruch oka.

Porównania Fitbit i PSG EBE

Tabela 3 Czułość, swoistość i dokładność Fitbit Inspire 2 w porównaniu z PSG przy użyciu pełnej próbki (n = 18)

Dyskusja

Średnia różnica między FBI2 i PSG w TST wynosiła 17.9 minut i 14.67 minut w głębokim snu, który został znacznie przeceniony. Poprzednie badania wykazały, że istnieje znacząca średnia różnica między urządzeniami do noszenia pomiaru PSG i snu, w których urządzenia do noszenia pomiaru snu powodują to przecenienie. W poprzednim badaniu, w którym przeprowadzono PSG przy użyciu Fitbit Alta HR u 49 uczestników, TST i głęboki sen były znacząco przeceniane, podobnie jak wyniki uzyskane w tym badaniu.18 Ponadto SE miał 4.15%, a Waso miało 10.36 minut, które zostało przecenione. WASO występuje głównie u pacjentów z zaburzeniami snu; W poprzednich badaniach podczas porównywania WASO z bezsennością i zdrowymi osobami w zdrowej indywidualnej grupie stwierdzono, że odchylenie standardowe jest większe niż średnia wartość. 24,25 Ponadto inne wcześniejsze badania wykazały, że odchylenie standardowe jest duże; Ponadto nie wyjaśniono istotnych wyników jako ograniczenie niewielkiej liczby uczestników. 26 Biorąc pod uwagę ograniczenia tego badania, liczba uczestników była niewielka, a średnia wartość WASO została określona jako większa niż odchylenie standardowe poprzez analizę ogółu społeczeństwa.

Wykres Blanda -Altmana został uwzględniony w 95% przedziału ufności, co wskazuje na stałą wartość. Jest to sprzeczne z wynikami poprzedniego badania, w którym porozumienie między Fitbit i PSG było niższe, ponieważ WASO wzrosło na wykresie Blanda – Altmana, gdy urządzenie Fitbit Alta HR zastosowano u pacjentów z bezsennością. Ten sprzeczny wynik może wynikać z tego, że uczestnicy tego badania nie mieli zaburzeń snu. 27 Dlatego potwierdzono, że dokładność jest wysoka, gdy FBI2 zastosowano u uczestników z zaburzeniami snu. Lekki sen był niedoceniany przez -6.36. W poprzednim badaniu, które w porównaniu z pulsem O2 z PSG u 40 zdrowych dorosłych, lekki sen (średnie odchylenie 79 minut) nie był również doceniony, co jest podobne do wyników tego badania. 28

Czułość uczestników dla całkowitego etapu snu FBI2 wynosiła 93.9%, wskazując, że sen został dokładnie wykryty. Jednak swoistość wykrywania całkowitego stadium snu była stosunkowo niska (13.1%). Jest to zgodne z wynikami oceny skuteczności snu ubranego na nadgarstek urządzenia do noszenia na podstawie wyników PSG. Dlatego zweryfikowano, że urządzenia te mogą dokładnie mierzyć snom ze względu. 29 Niska swoistość Fitbit jest związana z postrzeganiem snu, gdy nie ma ruchu. Jednak najnowszy Fitbit wykrył bardziej dokładnie epokę Wake lub WASO podczas snu. 13 Niemniej jednak w porównaniu z wynikami innych badań z wykorzystaniem Fitbit z podobnym algorytmem, czułość w tym badaniu była podobna. Jednak specyficzność (0.58 do 0.69) jest nieco niższy. 13 Dlatego, chociaż w tym badaniu przeprowadzono powtarzalne pomiary, można wywnioskować, że pacjent spał z minimalnym ruchem w niewygodnym stanie w szpitalnych laboratoriach, w przeciwieństwie do snu w domu.

Efekt pierwszej nocy obserwuje się głównie u pacjentów z bezsennością, a badanie to przeprowadzono u ogółu społeczeństwa; Zatem pierwszy efekt nocny nie był zasadniczo zastosowany. 30 Jednak wyniki porównano powtarzane pomiary w celu zebrania dokładnych informacji o snu za pomocą polisomnografii snu w oparciu o wcześniejsze badania, które wykazały, że rekord testu polimorfizmu snu jest krytyczny przez dwa kolejne dni. 31 Wyniki testu pierwszej i drugiej wizyty były podobne u uczestników tego badania; Zatem nie pojawił się pierwszy efekt nocny (wyniki nie są prezentowane).

Aby to uzupełnić, proponujemy uczynienie środowiska laboratoryjnego podobnego do środowiska domu. W tym badaniu dokładności lekkiego snu, głębokiego snu i snu REM wynosiły 59.1%, 83.7%i 82.Odpowiednio 3%. W badaniu porównawczym Fitbit Charge 2 i PSG dla pracowników zmianowych dokładność lekkiego snu wynosiła 0.49, głęboki sen wynosił 0.78, a sen REM wynosił 0.86, co było podobne do wyników poprzednich badań. 32 W systematycznym przeglądzie literatury każdego modelu Fitbit dokładność parametrów snu poprzez analizę EBE wynosiła 0.69 ~ 0.81 dla lekkiego snu, 0.36 ~ 0.89 dla głębokiego snu i 0.62 ~ 0.89 do snu REM. 13 W porównaniu z wynikami tego badania dokładność lekkiego snu była niska, podczas gdy głęboki sen i REM wykazywały wysoką dokładność.

W ostatnim badaniu gromadzenie danych na dużą skalę stało się możliwe wraz ze wzrostem zapotrzebowania na Fitbit. Dlatego może wystąpić szybki trend wzrostu. 33 urządzenia Fitbit mogą mierzyć nie tylko spać, ale także tętno i aktywność fizyczną. Ważność różnych modeli urządzeń Fitbit oceniono za pomocą metaanalizy i odkryto jako ważny czynnik zdarzeń ważności w funkcji częstości tętna i funkcji pomiaru aktywności fizycznej. 34 Zaburzenia snu lub zmiany statusu snu można monitorować, aby przewidzieć zdrowie poprzez walidację urządzeń Fitbit. Biorąc to pod uwagę, badanie to potwierdziło możliwość wykorzystania FBI2 i FBI2 jako narzędzi badań przesiewowych do pomiaru etapu snu w życiu codziennym.

Zalety tego badania są następujące: Po pierwsze, porównując Fitbit i PSG dla Koreańczyków, cechy snu Koreańczyków znalazły odzwierciedlenie w tych samych warunkach środowiskowych. Dlatego warunek zwiększenia niezawodności Fitbit był spełniony. Po drugie, niedawno znormalizowane kryteria potwierdzające dokładność urządzenia śledzenia snu zastosowano metodą analizy EBE przy użyciu głównych parametrów snu. 22 Po trzecie, nastąpił okres adaptacji do środowiska laboratoryjnego przy użyciu danych zmierzonych dwukrotnie w ciągu tygodniowego przedziału.

Wniosek

Podziękowanie

Autorzy doceniają Daejeon University Daejeon Korean Medical Hospital i Clinical Trial Center za ich wkład w gromadzenie danych.

Finansowanie

Prace te były wspierane przez Korea Institute of Oriental Medicine (numer dotacji: KSN1731121) oraz Ministerstwo Handlu, Przemysłu i Energii (numer dotacji: NIN2013240).

Ujawnienie

Autorzy nie zgłaszają żadnych konfliktów interesów w tej pracy.

Bibliografia

1. Cappuccio FP, Cooper D, D, D,’Elia L, Strazzullo P, Miller MA. Czas snu przewiduje wyniki sercowo-naczyniowe: przegląd systematyczny i metaanaliza badań prospektywnych. Eur Heart J. 2011; 32 (12): 1484–1492. doi: 10.1093/eurheartj/ehr007

2. Xie J, Li Y, Zhang Y, i in. Czas trwania snu i zespół metaboliczny: zaktualizowany systematyczny przegląd i metaanaliza. Sleep Med Rev. 2021; 59: 101451. doi: 10.1016/j.SMRV.2021.101451

3. Shin D, Hur J, Cho KH, Cho Eh. Trendy czasu trwania snu u koreańskich dorosłych: wyniki Korei National Health and Nutrition Examine Survey 2007–2015. Sleep Med. 2018; 52: 103–106. doi: 10.1016/j.spać.2018.08.008

4. National Health Insurance Service. Przydatne informacje o statystykach życia zdrowotnej do poznania [Internet]. Wonju: National Health Insurance Sevice; 2021. Dostępne od: https: // www.nhis.Lub.Kr/nhis/razem/WBHAEC06700M01.Do?tryb = widok i articleno = 10811517. Dostęp 21 lutego 2023 .

5. Lee YJ, Kim DJ, Lee H. Badanie oceny snu w celu uzasadnienia produktów snu. Sleep Med Psychofysiol. 2020; 27 (2): 51–55.

6. Depner CM, Cheng PC, Devine JK i in. Technologie do noszenia w zakresie opracowywania snu i okołodobowych biomarkerów: Podsumowanie dyskusji warsztatowych. Spać. 2020; 43 (2): Zsz254. doi: 10.1093/sleep/zsz254

7. Van de Water AT, Holmes A, Hurley DA. Obiektywne pomiary snu dla ustawień nie-laboratoryjnych jako alternatywy dla polisomnografii-przegląd systematyczny. J Sleep res. 2011; 20 (1 pkt 2): 183–200. doi: 10.1111/j.1365-2869.2009.00814.X

9. Fitbit. Co powinienem wiedzieć o scenie snu? [Strona główna w Internecie]. Dostępne od: https: // help.Fitbit.com/artykuły/en_us/help_article/2163. Dostęp 26 lipca 2022 .

10. Cook JD, Prairie ML, Plante DT. Użyteczność Fitbit Flex w celu oceny snu w poważnych zaburzeniach depresyjnych: porównanie z polisomnografią i noszoną nadgarstkiem aktygrafię. J wpływa na zaburzenia. 2017; 217: 299–305. doi: 10.1016/j.Jad.2017.04.030

11. Moreno-pino F, Porras-Segovia A, López-Esteban P, Artés A, Baca-García E. Walidacja Fitbit Charge 2 i Fitbit Alta HR przeciwko polisomnografii w celu oceny snu u dorosłych z obturacyjnym bezdechem sennym. J Clin Sleep Med. 2019; 15 (11): 1645–1653. doi: 10.5664/JCSM.8032

12. Scott H, brak L, Lovato N. Systematyczny przegląd dokładności urządzeń do noszenia snu do oszacowania początku snu. Sleep Med Rev. 2020; 49: 101227. doi: 10.1016/j.SMRV.2019.101227

13. Haghayegh S, Khoshnevis S, Smolensky MH, Diller KR, Castriotta RJ. Dokładność modeli Fitbit na rękę w ocenie snu: przegląd systematyczny i metaanaliza. J Med Internet Res. 2019; 21 (11): E16273. doi: 10.2196/16273

14. Munos B, Baker PC, Bot BM i in. Mobilne zdrowie: moc urządzeń do noszenia, czujników i aplikacji do przekształcenia badań klinicznych. Ann n y acad sci. 2016; 1375 (1): 3–18. doi: 10.1111/NYAS.13117

15. Cook JD, Eftekari SC, Dallmann E, Sippy M, Plante DT. Zdolność Fitbit Alta HR do kwantyfikacji i klasyfikowania snu u pacjentów z podejrzanymi centralnymi zaburzeniami hipersomneności: porównanie z polisomnografią. J Sleep res. 2019; 28 (4): E12789. doi: 10.1111/jsr.12789

16. Lunsford-Avery JR, Keller C, Kollins SH, Krystal AD, Jackson L, Engelhard MM. Wykonalność i akceptowalność urządzenia do elektroencefalogramu do noszenia u noszenia Użycie u młodzieży: badanie obserwacyjne. Jmir mhealth uhealth. 2020; 8 (10): E20590. doi: 10.2196/20590

17. Meltzer LJ, Hiruma LS, Avis K, Montgomery-Downs H, Valentin J. Porównanie komercyjnego akcelerometru z polisomnografią i aktygrafią u dzieci i młodzieży. Spać. 2015; 38 (8): 1323–1330. doi: 10.5665/Sleep.4918

18. de Zambotti M, Baker FC, Willoughby AR, i in. Miary snu i funkcjonowania sercowego podczas snu przy użyciu multisensorycznej dostępnej opaski na rękę u młodzieży. Zachowanie fizjotu. 2016; 158: 143–149. doi: 10.1016/j.Physbeh.2016.03.006

19. Bastien CH, Vallières A, Morin CM. Walidacja wskaźnika nasilenia bezsenności jako pomiaru wyniku dla badań bezsenności. Sleep Med. 2001; 2 (4): 297–307. doi: 10.1016/S1389-9457 (00) 00065-4

21. Zmienna API Sleep: Sleep [Strona główna w Internecie]. Dostępne na: https: // dev.Fitbit.com/. Dostęp 26 lipca 2022 .

22. Menghini L, Cellini N, Goldstone A, Baker FC, de Zambotti M. Standaryzowane ramy testowania wydajności technologii śledzenia snu: Wytyczne krok po kroku i kod open source. Spać. 2021; 44 (2): ZSAA170. doi: 10.1093/Sleep/Zsaa170

23. Kosmadopoulos A, Sargent C, Darwent D, Zhou X, Roach GD. Alternatywy dla polisomnografii (PSG): walidacja aktygrafii nadgarstka i częściowego systemu PSG. Metody zachowania. 2014; 46 (4): 1032–1041. doi: 10.3758/S13428-013-0438-7

24. Peters b. Dlaczego Waso ma negatywny wpływ na jakość snu; 2022. Dostępne od: https: // www.bardzo wolność.com/rozumienie i traktowanie-Waso-3015394. Dostęp 21 lutego 2023 .

25. Scott H, Lovato N, brak L. Rozwój i dokładność urządzenia do noszenia Thim do oszacowania snu i czuwania. Nat Sci Sleep. 2021; 13: 39. doi: 10.2147/NSS.S287048

27. Kahawage P, Jumabhoy R, Hamill K, de Zambotti M, Drummond Spa. Ważność, potencjalna użyteczność kliniczna oraz porównanie śledzących aktywność klasy konsumpcyjnej i badawczej w zaburzeniach bezsenności I: Walidacja w LAB w stosunku do polisomnografii. J Sleep res. 2020; 29 (1): E12931. doi: 10.1111/jsr.12931

28. Mantua J, żwir N, Spencer RM. Wiarygodność miar snu z czterech osobistych urządzeń monitorujących zdrowie w porównaniu z aktygrafią i polisomnografią opartą na badaniach. Czujniki. 2016; 16 (5): 646. doi: 10.3390/S16050646

29. Chinoy Ed, Cuellar JA, Huwa Ke i in. Wydajność siedmiu konsumenckich urządzeń do śledzenia snu w porównaniu z polisomnografią. Spać. 2021; 44 (5): Zsaa291. doi: 10.1093/sleep/zsaa291

30. Le Bon O, Staner L, Hoffmann G i in. Efekt pierwszej nocy może trwać więcej niż jedna noc. J Psychiatric Res. 2001; 35 (3): 165–172. doi: 10.1016/s0022-3956 (01) 00019-x

31. Newell J, Mairesse O, Verbanck P, Neu D. To jeden noc pobytu w laboratorium naprawdę na tyle, aby zakończyć? Efekt pierwszej nocy i zmienność na noc w zapisach polisomnograficznych wśród różnych próbek populacji klinicznej. Psychiatr Res. 2012; 200 (2–3): 795–801. doi: 10.1016/j.Psychres.2012.07.045

32. Stucky B, Clark I, Azza Y i in. Walidacja Fitbit Charge 2 Szacunki snu i tętna w stosunku do miar polisomnograficznych u pracowników zmianowych: badanie naturalistyczne. J Med Internet Res. 2021; 23 (10): E26476. doi: 10.2196/26476

33. Kawasaki Y, Kasai T, Sakurama Y i in. Ocena parametrów snu i stopnia snu (snu powolne) u sportowców przez Fitbit Alta HR, urządzenie do śledzenia snu konsumenckiego. Nat Sci Sleep. 2022; 14: 819–827. doi: 10.2147/NSS.S351274

34. Leung W, Case L, Sung MC, Jung J. Metaanaliza urządzeń Fitbit: ta sama firma, różne modele, różne dowody ważności. J Med Eng Technol. 2022; 46 (2): 102–115. doi: 10.1080/03091902.2021.2006350

Recenzja Fitbit Inspire 3

Mamy relacje partnerskie, w których otrzymujemy prowizję od sprzedaży za pośrednictwem niektórych naszych linków. Zobacz nasze ujawnienia.

Fitbit to firma, której celem jest pomoc “wzmocnić i zainspirować cię do życia zdrowszego, bardziej aktywnego życia.” Oni’Byłem w pobliżu przez około 15 lat i opracowałem w tym czasie szeroką gamę produktów, w tym kilka tropicieli snu, zdrowia i fitness. Pamiętam, że miałem jeden z pierwszych fitbitów dziesięć lat temu, który był małym urządzeniem, które przycięłeś do siebie, aby śledzić swoje kroki, spalone kalorie i odległość. (FAKT FAKT, nadal je sprzedają!) Więc byłem bardzo podekscytowany przetestowaniem jednego z nowszych fitbitów, Fitbit Inspire 3. To’S konkurencyjnie wyceniony, elegancki tracker, który analizuje Twój sen, zdrowie i fitness.

Czy dostarczy takie same miłe wspomnienia, co mój pierwszy fitbit tracker sprzed dekady? Jak dogłębne jest śledzenie snu? I kto najbardziej chciałby tego śledzenia? Planuję odpowiedzieć na te pytania i więcej w tej recenzji Fitbit Inspire 3 Tracker. Czytaj dalej, aby uzyskać pełną recenzję lub przejdź do mojego podsumowania, jeśli ty’Re pośpiech.

UWAGA: Chociaż śledzenie snu mogą pomóc Ci zauważyć określone wzorce lub wskazówki’D chciałbym się zmienić, powinni’t Zajmiesz miejsce lekarza lub lekarza w celu uzyskania porady, wskazówek lub pomocy.

Fitbit Inspire 3

Fitbit Inspire 3 to do noszenia snu, zdrowia i kondycji fitness, który pomaga zwiększyć energię, zagłębić się i poczuć się najlepiej.

IMG 0561 Skalowany

Czy Fitbit jest odpowiedni dla Ciebie?

Zanim w pełni zanurzymy się, chcę zaoferować szybki przegląd tego, kogo myślę.

Kto powinien spróbować Fitbit

Ludzie, którzy chcą poprawić wzorce snu i zdrowia powinien cieszyć się Fitbit Inspire 3 i różnymi komponentami, które analizuje.
Każdy, kto chce śledzenia, który podwaja się jako wygodny zegarek powinien cieszyć się tym urządzeniem. Ma wąską, lekką konstrukcję i jest w trzech różnych kolorach.
Kupujący budżet powinien docenić niedrogą cenę tego śledzenia snu.

Kto nie powinien próbować Fitbit

Jeśli uważasz, że możesz zostać przytłoczony lub zestresowany, śledząc dane dotyczące snu i zacznij obsesyjnie na punkcie tego (jak eksperci snu nazywają ortosomnię), nie mam’nie sądzę, że ten fitbit – lub dowolny tropiciel snu – byłby dla Ciebie zdrową opcją.
Jeśli ty’W szukając bardziej zaawansowanego smartwatcha, Jak ten, który przypomina zegarek Apple, Fitbit Inspire 3 może być dla Ciebie zbyt ograniczony z tym, co wyświetla. Ma również cieńszą twarz zegarka niż inne opcje. Fitbit sprzedaje inne smartwatche, które mogą być lepszymi opcjami, takimi jak Fitbit Sense, Google Pixel Watch i Fitbit Versa.
Chociaż jest to jedna z fitbitów bardziej przystępnych cenowo opcji śledzenia, Jeśli chcesz uzyskać dostęp do bardziej dogłębnego śledzenia snu i osobistych spostrzeżeń, Ty’LL musi płacić miesięczną opłatę za członkostwo Fitbit Premium po zakupie urządzenia. I’LL Cover to bardziej później.

Jak korzystać z Fitbit

Twój Fitbit Inspire 3 pojawi się w pudełku z podręcznikiem ładowania i instrukcji obsługi. Ma kolorowy ekran dotykowy i silikonowe. Pozwalać’S omów to, co robisz po zdobyciu śledzenia.

Konfigurowanie go

Myślałem, że ten fitbit jest łatwy do skonfigurowania. Urządzenie przybyło częściowo naładowane, ale naładowałem go bardziej podczas pobierania aplikacji Fitbit na mój telefon. Aby go naładować, po prostu podłącz kabel ładowania do gniazdka USB, a następnie kliknij urządzenie na nim. Wyświetla procent baterii na ekranie. Po posiadaniu aplikacji możesz utworzyć konto za pomocą e -maila, nazwy użytkownika i podstawowych informacji. Twój telefon może połączyć się z trackerem przez Bluetooth i oni’LL Synchronizuj razem. Możesz wybierać spośród różnorodnych twarzy zegarowych w aplikacji Fitbit, aby wyświetlić się na urządzeniu do noszenia. Więc ty’gotowy do pracy!

Sekfrowa strzała 2022 11 o godz. 167.09

Żywotność baterii

Jedną z moich ulubionych rzeczy w tym trackerze jest jego Imponująca żywotność baterii. Fitbit mówi, że ma to do 10-dniowa żywotność baterii, Ale w rzeczywistości trwało to dla mnie kilka dni dłużej. Pełna opłata zajmuje od jednego do dwóch godzin.

Jak używać

Raz wszystko’s naładowany i pobrany, możesz wybrać to, co Ty’D lubię śledzić i jakie powiadomienia Cię’D chciałbym otrzymać. Następnie po prostu nosisz tracker przez cały dzień i noc, aby uzyskać dane. Możesz spojrzeć na swoje informacje o zdrowiu snu i dobrego samopoczucia w aplikacji, a następnie zobaczyć przyzwoitą ilość samego śledzenia.

Fitbit Inspire 3

Fitbit Inspire 3 to do noszenia snu, zdrowia i kondycji fitness, który pomaga zwiększyć energię, zagłębić się i poczuć się najlepiej.

Co śledzi Fitbit

Na samym urządzeniu do noszenia możesz zobaczyć następujące, jeśli przewijasz twarz zegarka i kolorowy wyświetlacz:

IMG 0560 Skalowany

Godzina, data, tętno (bieżące i spoczynkowe), kroki, przemieszczone odległość, spalone kalorie, aktywność godzinowa, czas snu, wynik snu, poziom tlenu krwi (SPO2), cykl menstruacyjny, postęp ćwiczeń
Powiadomienia (synchronizowane z połączeń, SMS -ów i aplikacji)
Ćwiczenia/treningi, które możesz zacząć i zatrzymać
Relaks/oddychanie z przewodnikiem
Alarmy i timery

Gdy spojrzysz w aplikacji, możesz zobaczyć bardziej szczegółowe dane. Fitbit śledzi następujące elementy, ale ty’LL chce się upewnić, że niektóre z nich są włączone do śledzenia w aplikacji.

Pora snu i budzenie
Etapy snu i czas trwania w każdym (światło, głębokie i rem)
Ogólny czas snu
Codzienny wynik snu na 100
Średni średniej snu 30-dniowy
Szacowana zmienność nasycenia tlenem (SPO2) podczas snu (wysokie zmiany można powiązać z problemami z oddychaniem)
Częstość oddechów
Zmienność tętna (HRV) i spoczynkowe tętno
Temperatura skóry
Jak twoje wyniki porównują się do innych w twoim wieku i seksie

Spalone minuty strefy aktywnej, kroki, mile i kalorie
Cotygodniowe śledzenie ćwiczeń
Średnie spoczynkowe tętno
Zarządzanie stresem (możesz rejestrować codzienne wyniki poziomu stresu)
Cykl miesiączkowy
Dziennik żywności i wody
Dziennik wagi
Śledzenie glukozy we krwi
Połączone GPS

Programy z przewodnikiem, które pomagają w uwzględnieniu lepszych nawyków lub zatrzymania biednych (mogą być dla snu, codziennego zdrowia i fitness)
- Przykład: Tam’jest programem przewodnie nawyków do spokojnego snu, który jest 2-tygodniowym programem z przewodnikiem, w którym możesz skupić się na nawykach w ciągu dnia, aby pomóc odpocząć w nocy
  - Możesz skupić się na nawykach, aby pomóc ci szybciej zasnąć, poczuć się bardziej odpoczynkowym, dłużej zasnąć, poprawić jakość snu i więcej.
  - Fitbit zaleci odejście z pewnych nawyków, jak drzemka zbyt późno w ciągu dnia, i włączyć nowe nawyki, takie jak zdobycie 15 minut światła słonecznego
  Jak wspomniano wcześniej, jeśli ty’D chciałbym zobaczyć bardziej szczegółowe informacje o wzorcach snu i zdrowia, musisz uzyskać członkostwo w Fitbit Premium. Tutaj’s dodatkowe informacje i zasoby’Dostaj się z tym członkostwem.
  
  Fitbit Premium – sen
  - Szczegółowy awarie wyniku snu
    - Dodano szczegóły dotyczące czasu śpi i przywracania
    Fitbit Premium – zdrowie
    - Codzienna gotowość i czy twoje ciało’jest gotowy do ćwiczeń lub potrzebuje więcej czasu na odzyskanie
    - Awaria wyniku zarządzania stresem
    - 90-dniowe trendy wskaźników zdrowia
    - 30-dniowe trendy poziomu glukozy we krwi
    Fitbit Premium – Inne
    - Dostęp do setek filmów
      - Ponad 200 filmów uważności: Medytacja z przewodnikiem i relaksacją
      - Filmy z przepisami
      - Różnorodne 200 zajęć treningowych, od 10-minutowych treningów ramion po 43-minutowy cardio sztuk walki.
      Cena
      
      Fitbit Inspire 3 kosztuje 99 USD.95 w pełnej sprzedaży detalicznej ze sklepu Fitbit i na Amazon, co to czyni Jedna z najtańszych opcji śledzenia w sklepie . Aplikacja Fitbit jest bezpłatna do pobrania. Jeśli jednak chcesz, aby subskrypcja Fitbit Premium uzyskała dostęp do większej liczby danych i zasobów, to’S 9 $.99 miesięcznie lub 79 USD.99 rocznie. Fitbit często prowadzi promocje, aby uzyskać bezpłatne miesiące członkostwa Premium, aby je przetestować. Obecnie możesz dodać członkostwo premium przez sześć miesięcy za darmo podczas sprawdzania online.
      
      Inspire 3 występuje w trzech różnych kolorach: Midnight Zen (czarny), liliowy błogość (czarna i różowa) i Morning Glow (czarny i pomarańczowy). Przetestowałem blic błogość. Fitbit sprzedaje również inne zespoły w różnych materiałach i kolorach, które można kupić.
      
      Fitbit Inspire 3
      
      Fitbit Inspire 3
      
      Fitbit Inspire 3 to do noszenia snu, zdrowia i kondycji fitness, który pomaga zwiększyć energię, zagłębić się i poczuć się najlepiej.
      
      Moje doświadczenie korzystania z Fitbit
      
      Natychmiast podobało mi się Fitbit Inspire 3’S prosty design i wygodny zespół. Pomyślałem, że łatwo jest ustawić śledztwo, pobrać aplikację i zsynchronizować wszystko. Mimo, że’nie jest to jeden z najbardziej zaawansowanych dostępnych smartwatchów, nadal byłem pod wrażeniem informacji, które mogłem zobaczyć na samym trackerze. Do snu urządzenie do noszenia pokazuje, ile godzin masz poprzedniej nocy i Twój obecny wynik snu. Podoba mi się to, jak pokazuje także wiele innych elementów, takich jak data, godzina, twoje kroki i powiadomienia, ponieważ pozwala to być bardziej wszechstronne dzięki zużyciu i serwować wiele celów.
      
      Prowadzenie aplikacji Fitbit było dla mnie dość proste. Podoba mi się, jak rozkłada sen w jednej sekcji, a następnie możesz kliknąć tę sekcję, aby uzyskać więcej szczegółów i zobaczyć, jak Ty’spał przez tydzień. To’nigdy nie był dla mnie sekretem, z którym walczę z łóżkiem, kiedy powinienem, ale widząc moje różne łóżka obok siebie w ciągu tygodnia, było naprawdę otwarte na to, jak niespójny mogę być.
      
      To było dla mnie bardzo pomocne, aby zobaczyć tabelę moich wyników snu i ich różnorodności przez cały tydzień. Ułatwiło to informacje do strawienia i pozwoliło mi powiązać moje niższe wyniki snu do dni, w których miałem wczesne spotkania lub nie spałem za późno oglądając telewizję. Pewnego ranka musiałem się obudzić około 4 A.M. Aby zabrać mojego przyjaciela na lotnisko (rzeczy, które robimy dla naszych przyjaciół), a ja wróciłem do łóżka, kiedy wróciłem do domu. Pomyślałem, że to interesujące, jak Fitbit podzielił dla mnie dwa wyniki snu i rozpoznałem czas, kiedy poszedłem na lotnisko i wróciłem jako w pełni obudzone między nimi.
      
      Doceniam również śledzenie zdrowia i kondycji ofert Fitbit. Możliwość zobaczenia częstości akcji serca, temperatury ciała i wzorców oddychania może być korzystna dla wielu ludzi, a nawet może pomóc w odkryciu podstawowych problemów. Uważam również, że fitness może być powiązany z tym, jak dobrze śpisz, więc podobało mi się, jak Fitbit pokazałby moje kroki i inne postępy fitness. Ustawiłem tracker, aby wibrował, aby przypomnieć mi, żebym wstał i poruszał się przez dzień, który mi się podobał. Doceniam również dostęp do różnych programów przewodniczych, takich jak włączenie lepszych codziennych nawyków do snu. To świetny sposób na ulepszenie się i pociągnięcie do odpowiedzialności. Fitbit wysyła ci odznaki i nagradzające wiadomości również do osiągnięć, co było naprawdę zabawne. Ogólnie uważam, że ten tracker oferuje wiele za przystępną cenę – w tym imponującą żywotność baterii.
      
      Jeśli jednak chcesz uzyskać dostęp do bardziej szczegółowych, spersonalizowanych danych snu i zdrowia, musisz zapłacić miesięczne członkostwo. Nie mam’T uważa, że jest to konieczne dla wielu osób, które chcą śledzić podstawy. Uważam jednak, że członkostwo może być tego warte ze względu na inne zasoby, które zawiera. Wraz z głębszym i bardziej spersonalizowanym śledzeniem, są setki filmów treningowych, medytacyjnych i przepisów, które są dostarczane z członkostwem. To naprawdę zależy od tego, co ty’D chciałbym się z tego wydostać. Jeśli uważasz, że śledzenie snu może stać się zbyt stresujące lub doprowadzić do ortosomni, zawsze zalecam unikanie śledzenia snu.
      
      Zasady i FAQ
      
      Czy istnieje proces lub gwarancja z Fitbit Inspire 3?
      
      Fitbit oferuje 45-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy i roczną gwarancję.

Inspiruje 2 etapy snu na ścieżce

Fitbit Inspire 2

Walidacja Fitbit Inspire 2 TM przed polisomnografią u dorosłych rozważających adaptację do użytku

Streszczenie:

Pytania:

Szczegółowe odpowiedzi:

Fitbit Inspire 2

Walidacja Fitbit Inspire 2 TM przed polisomnografią u dorosłych rozważających adaptację do użytku

Abstrakcyjny

Zamiar

Pacjenci i metody

Wyniki

Wniosek

Wstęp

Materiały i metody

Uczestnicy badania i projekt badania

Uczestnicy badania

Projekt badania

Narzędzia do nauki

PSG

FBI2

Analiza danych i metody statystyczne

Metoda Bland – Altmana

Porównania EBE

Wyniki

Ogólne cechy uczestników

Tabela 1

Porównanie FBI2 i PSG

Tabela 2

Analiza średniej różnicy Blanda – Altmana

Porównania Fitbit i PSG EBE

Tabela 3

Dyskusja

Wniosek

Podziękowanie

Oświadczenie o finansowaniu

Ujawnienie

Bibliografia

Inspiruje 2 etapy snu na ścieżce

Walidacja Fitbit Inspire 2 TM przed polisomnografią u dorosłych rozważających adaptację do użytku

Wstęp

Materiały i metody

Uczestnicy badania i projekt badania

Uczestnicy badania

Projekt badania

Narzędzia do nauki

PSG

FBI2

Analiza danych i metody statystyczne

Metoda Bland – Altmana

Porównania EBE

Wyniki

Ogólne cechy uczestników

Porównanie FBI2 i PSG

Analiza średniej różnicy Blanda – Altmana

Porównania Fitbit i PSG EBE

Dyskusja

Wniosek

Podziękowanie

Finansowanie

Ujawnienie

Bibliografia

Recenzja Fitbit Inspire 3

Czy Fitbit jest odpowiedni dla Ciebie?

Kto powinien spróbować Fitbit

Kto nie powinien próbować Fitbit

Jak korzystać z Fitbit

Konfigurowanie go

Żywotność baterii

Jak używać

Co śledzi Fitbit

Cena

Moje doświadczenie korzystania z Fitbit

Zasady i FAQ

Czy istnieje proces lub gwarancja z Fitbit Inspire 3?

Facebook

Promo

Promo