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Milhões de usuários de dispositivos vestíveis registram sua frequência cardíaca (FC) e atividade. Apresentamos um método estatístico para extrair e rastrear seis parâmetros fisiológicos chave a partir desses dados, incluindo um ritmo circadiano subjacente na FC (RCFC), os efeitos diretos da atividade e os efeitos de refeições, postura e estresse através de hormônios como o cortisol. Testamos nosso método em mais de 130.000 dias de dados do mundo real de estagiários médicos em turnos rotativos, mostrando que a dinâmica do RCFC é distinta daquelas dos padrões de sono-vigília ou de atividade física e varia muito entre os indivíduos. Nosso método também estima uma curva de resposta-fase personalizada do RCFC à atividade para cada indivíduo, representando uma determinação passiva e personalizada de como o ritmo circadiano humano muda continuamente devido a estímulos do mundo real. Implementamos nosso método no aplicativo "Social Rhythms" para iPhone e Android, que coleta dados anonimamente de usuários de dispositivos vestíveis e fornece análises com base em nosso método.
Bowman et al. (Qui,) estudaram esta questão.