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睡眠损失和表现的集合混合效应模型。 (英语) Zbl 1457.91320号

小结:睡眠不足会导致认知能力下降,这会增加医疗和航空等安全敏感领域的风险。数学模型可以用来预测因睡眠不足而导致的表现下降,其目的是确定个人何时可能面临事故的最高风险。这项工作产生了一个集合混合效应模型(EMEM),该模型将传统的线性混合效应(LME)模型与称为混合效应随机森林(MERF)的半参数非线性模型相结合。使用该模型,我们预测了精神运动警觉任务(PVT)的表现,这是一项持续注意力测试,使用从包含住院睡眠损失实验室实验期间研究的44名健康参与者的人口统计学、睡眠和认知测试数据集中提取的生物动机特征。
我们的EMEM准确预测了个人PVT表现的趋势,并且比之前发布的模型更适合数据。该集成成功地将MERF的高峰值识别率与LME的保守预测结合起来。我们研究了与该模型在操作环境中的潜在使用相关的两个问题:附加模型特征与在现实环境中收集这些特征的容易程度之间的权衡,以及必须在多晚的时间内执行认知任务才能产生强预测。
这项工作通过开发一个预测性的该模型考虑了个体之间的差异,并使用了一种称为MERF的非线性半参数方法。我们从方法上解决了这个预测问题所需的建模决策,包括交叉验证方法的选择。这项工作在使用来自高控制住院研究方案的数据方面是新颖的,该研究方案将睡眠-睡眠周期和内源性昼夜节律对正在建模的认知任务的影响分离开来。这种解耦可以更清楚地描述模型对人们在不同昼夜节律时间(例如夜间或轮班工作)工作的情况的真实预测能力。

MSC公司:

91E45型 心理学中的测量和表现
91E10型 认知心理学
92B25型 生物节律和同步
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