Resposta curta
Para estimar estágios do sono, usar apenas a frequência cardíaca do Apple Watch teve desempenho quase igual ao de usar variabilidade extraída de PSG clínica (concordância κ=0,221 contra 0,244). Mas ambos ficam em «concordância moderada», não em precisão. Já os números-resumo da noite — a proporção de sono REM, a eficiência do sono — quase não correlacionaram com os valores de PSG. A forma da noite vale a leitura; o «REM 22%» que um app entrega não é um número para levar ao pé da letra.
Pontos principais
- A frequência cardíaca do Apple Watch igualou a variabilidade de PSG clínica na estimativa de estágios
- Mas a concordância fica em torno de κ=0,22, o que não é o mesmo que ser preciso
- Retirando a janela temporal ao redor, κ cai para 0,09 — um instante de pulso não basta
- A correlação com o %REM foi r=0,003. Reproduzir os resumos noturnos errou o alvo por completo
- Trocar de coorte quase não mudou o desempenho (AUROC caiu 0,028), então não é sobreajuste
O que foi comparado com o quê
A verdade de referência para estágios do sono é a polissonografia (PSG), que registra ao mesmo tempo ondas cerebrais, movimento ocular e atividade muscular. Exige um técnico durante a noite e mais de vinte eletrodos no corpo. Essa é a referência.
Contra ela comparamos duas abordagens em condições idênticas. Uma usou variabilidade da frequência cardíaca derivada de PSG clínica (24 características). A outra usou apenas a frequência cardíaca disponível num Apple Watch (11 características), avaliada com dados publicados por Walch e colegas em que um Apple Watch e uma PSG registraram as mesmas noites (25.813 épocas).
Resultado 1: o pulso se manteve frente aos dados clínicos
A diferença é de 0,023 em κ. Contra a intuição de que um pulso não pode bastar, usar variabilidade de grau clínico quase não mudou o resultado — ao menos para estimar estágios.
Isso conta a favor do relógio e, ao mesmo tempo, marca um limite da abordagem inteira. κ=0,22 se classifica estatisticamente como concordância moderada, que é a cara de ler estágios do sono a partir do coração sem eletroencefalograma.
- Variabilidade de PSG clínica (24 características): AUROC macro 0,711, concordância κ 0,244
- Só frequência cardíaca do Apple Watch (11 características): AUROC macro 0,708, concordância κ 0,221
Resultado 2: tire os minutos ao redor e desaba
Recalcular o mesmo método removendo as ±5 épocas ao redor (cerca de cinco minutos e meio) derrubou o desempenho com nitidez.
- Variabilidade de PSG clínica: κ 0,244 → 0,119
- Só frequência cardíaca do Apple Watch: κ 0,221 → 0,092
Resultado 3: os resumos da noite não puderam ser reproduzidos
Esta é a parte importante. Se os estágios podem ser estimados, parece razoável que os números-resumo — eficiência do sono, %REM — venham junto. Definimos a régua de antemão numa correlação de r≥0,85 contra PSG. Em 67 registros:
- Vigília após o início do sono (WASO): r = 0,42
- Proporção de sono profundo (%N3): r = 0,32
- Eficiência do sono: r = 0,30
- Latência do sono: r = −0,007
- Proporção de sono REM: r = 0,003
Então, o que vale olhar
Segue daí que ler os dados de sono de um wearable como boletim da noite não se sustenta. Se o %REM está cinco pontos abaixo de ontem, não há como saber se o seu sono mudou ou se a estimativa oscilou.
O Feelmo não coloca os estágios do sono em primeiro plano e os trata como tendência entre noites justamente por isso. Seu próprio registro, colhido em condições parecidas e lido ao longo de dias e semanas — por ora esse é o uso honesto de um sensor no pulso.
Condições e limites
- Deixar uma coorte inteira de fora e retreinar custou apenas 0,028 de AUROC, então não está ajustado a um único conjunto de dados
- Tudo foi avaliado em conjuntos de dados públicos; nenhum dado de usuários do Feelmo participou
- O teste de resumos noturnos usou 67 registros, então os valores de correlação carregam um intervalo largo
- Isto testa a precisão da estimativa de estágios. Não determina se existe um distúrbio do sono