Estimativa de fase circadiana humana a partir de sinais coletados em condições ambulatoriais usando um modelo autoregressivo

A estimativa de fase do ritmo circadiano humano é um tópico que tem sido explorado usando várias abordagens de modelagem. Os modelos atuais variam do fisiológico ao matemático, todos tentando estimar a fase circadiana a partir de diferentes sinais fisiológicos ou comportamentais. Aqui, nos concentramos na estimativa da fase circadiana de sinais coletados discretamente em condições ambulatoriais usando um modelo de média móvel autoregressiva estatisticamente treinado com entradas exógenas (ARMAX). Atenção especial tem sido dada à avaliação dos intervalos entre batimentos da freqüência cardíaca (intervalos RR) como um potencial preditor da fase circadiana. Os modelos de previsão foram treinados usando todas as combinações possíveis de intervalos RR, níveis de atividade e exposições à luz, cada um coletado ao longo de um período de 24 horas. Os sinais foram medidos sem qualquer restrição comportamental, além da coleta de saliva à noite para determinar a concentração de melatonina, que foi medida em condições de pouca luz. O modelo foi treinado e avaliado usando 2 conjuntos de dados completamente independentes, com 11 e 19 participantes, respectivamente. A saída foi comparada ao padrão ouro da fase circadiana: início de melatonina com luz fraca (DLMO). O modelo mais preciso que encontramos fez uso de intervalos RR e luz e foi capaz de produzir estimativas de fase com um erro de predição de 2 ± 39 minutos (média ± DP) do valor de referência DLMO.