Quantification of Physical Activity and Sleep Behaviors with Wearable Sensors : Analysis of a large-scale real-world heart rate variability dataset

Puettavia mittalaitteita, kuten älykelloja, voidaan käyttää arjessa oman terveydentilan, fyysisen kunnon, terveyskäyttäytymisen sekä hyvinvoinnin seuraamiseen. Puettavien mittalaitteiden käyttö on nykyisin suosittua, ja kuluttajat mittaavat niillä yleensä liikuntaa ja unta. Puettavien mittalaitteiden keräämä mittausaineisto on esimerkki arkielämän aineistoista (real-world data), jotka voivat tarjota käytännönläheisiä havaintoja terveydestä ja hyvinvoinnista. Arkielämässä kerättyjen aineistojen hyödyntäminen tutkimustarkoituksiin on kuitenkin haastavaa, sillä kuluttajat käyttävät puettavia mittalaitteita vapaaehtoisesti arkielämän olosuhteissa. Siksi aineiston käsittelyssä on otettava huomioon aineiston keräyksen kontrolloimattomat tutkimusasetelmien ulkopuoliset olosuhteet, jotka aiheuttavat mittausaineistoon tyypillisesti epätarkkuutta ja puutteellisuutta sekä otospopulaation valikoituneisuutta. Puettavien mittalaitteiden tuottamille jatkuva-aikaisille aineistoille ei myöskään toistaiseksi ole vakiintuneita käsittelytapoja. Näiden tekijöiden vuoksi puettavien mittalaitteiden keräämiä aineistoja käytetään nykyisin vielä vain vähän tutkimuksissa, vaikka ne voivat tarjota uusia havaintoja terveyskäyttäytymisestä ja hyvinvoinnista. Väitöstyössä hyödynnetään puettavan sydämen sykevälivaihtelua mittaavan laitteen tuottamaa arkielämän suurta aineistoa määrittämään liikuntaan ja uneen liittyvää käyttäytymistä. Liikunta ja uni ovat tärkeitä terveyskäyttäytymisen tekijöitä, ja väitöstyössä tutkitaan erityisesti liikunnan määrittämisen menetelmiä, liikuntakäyttäytymisen ajallista vaihtelua, sekä liikunnan, alkoholin nauttimisen ja muiden elämäntapojen vaikutusta uneen. Lisäksi väitöstyön tavoitteena on arvioida puettavien mittalaitteiden tuottamien suurten arkielämän aineistojen ja niiden hyödyntämisen soveltuvuutta tieteellisen tutkimukseen sekä osoittaa näiden aineistojen tarjoamia uusia havaintoja ja näkökulmia terveydestä ja hyvinvoinnista. Väitöstutkimuksen aineistona käytettiin 52 273 suomalaisen työntekijän tunnisteettomia arkielämässä tehtyjä sydämen sykevälivaihtelun mittauksia, jotka oli alun perin tehty osana terveyttä edistävää ja ennaltaehkäisevää terveydenhuoltoa. Aineisto on kerätty Firstbeat Technologies Oy:n toimesta, joka kehittää ja tarjoaa sykevälivaihtelun analyysimenetelmiä liikunnan, stressin ja palautumisen arviointiin. Aineisto sisälsi kolmipäiväisiä jatkuva-aikaisia mittauksia sydämen sykevälivaihtelusta sekä itseraportointeja nautitusta alkoholin määrästä sekä työ- että nukkumisajoista. Väitöstyössä liikunnan määrittämisessä hyödynnettiin sykevälivaihteluun perustuvaa hapenoton arviota. Unta arvioitiin autonomisen hermoston säätelyn kautta käyttäen perinteisiä sykevälivaihtelumuuttujia sekä uudenlaisia sykevälivaihteluun perustuvia palautumismuuttujia. Väitöstyön tulokset pohjautuvat sekä perinteisiin tilastollisiin että koneoppimisen menetelmiin. Liikuntakäyttäytymisessä havaittiin ajallista vaihtelua: liikunnan määrä oli korkein viikonloppuisin sekä alkuvuonna. Kun liikuntaa arvioitiin absoluuttisella hapenotolla, liikunnan määrä oli korkeampi miehillä kuin naisilla, ja nuoremmilla kuin vanhemmilla sekä normaalipainoisilla kuin lihavilla henkilöillä. Toisaalta kun liikunnan määrää arvioitiin ottaen huomioon henkilöiden kuntotaso, erot liikunnan määrässä henkilöiden välillä pieneni huomattavasti. Lisäksi liikuntakäyttäytymisellä havaittiin olevan yhteys uneen. Päivällä harrastettu liikunta näytti heikentävän autonomisen hermoston parasympaattista säätelyä unen aikana, mutta säännöllinen liikunta näytti lisäävän parasympaattista säätelyä ja palautumista unen aikana. Unen aikaisen autonomisen hermoston säätelyn kannalta tärkein tekijä oli kuitenkin päivän aikana nautittu alkoholi. Jo 1–2 alkoholiannosta heikensi autonomisen hermoston parasympaattista säätelyä unen aikana ja tämä säätely heikkeni sitä enemmän, mitä useampia alkoholiannoksia päivän aikana nautittiin. Painoon suhteutettu, sama alkoholimäärä näytti vaikuttavan autonomisen hermoston säätelyyn enemmän nuoremmilla kuin vanhemmilla henkilöillä, mutta samalla tavalla sekä paljon että vähän liikuntaa harrastavilla henkilöillä, ja sekä miehillä että naisilla. Monet väitöstyön tulokset tukevat aiempia tutkimustuloksia, kuten esimerkiksi havainnot suuremmasta liikunta-aktiivisuudesta viikonloppuisin, miesten, nuorten ja normaalipainoisten suuremmasta liikuntamäärästä absoluuttisella hapenottomäärällä mitattuna, sekä liikunnan ja alkoholin yhteydestä autonomisen hermoston säätelyyn unen aikana. Toisaalta väitöstyössä havaittiin esimerkiksi myös alkoholin nauttimisen ja henkilön taustatekijöiden yhteisvaikutuksia autonomisen hermoston säätelyyn, joita ei ole voitu aiemmin tutkia pienten tutkimuspopulaatioiden vuoksi. Kokonaisuudessaan väitöstyö osoittaa, että puettavien mittalaitteiden tuottamat arkielämän aineistot soveltuvat tieteelliseen tutkimukseen ja tulokset tukevat aiempia tutkimustuloksia, mutta tarjoavat myös uusia havaintoja sekä näkemyksiä. Tosielämän tieto voikin parantaa terveyskäyttäytymisen ja hyvinvoinnin tuntemusta, erityisesti niiltä osin, joihin perinteiset tutkimusasetelmat eivät sovellu. Käytännössä tosielämän havaintoja ja tietoa voidaan käyttää havainnollistamaan käyttäytymisen vaikutusta terveyteen ja hyvinvointiin, sekä tukemaan terveyskäyttäytymisen muutosta entistä henkilökohtaisemmin ja kohdennetummin.Wearable monitoring devices, such as smartwatches, are used for monitoring personal health, fitness, health behaviors and well-being in daily life. Nowadays, wearable devices are popular and many consumers use them, in particular, to record their physical activity and sleep. Data recorded with wearable devices is an example of real-world data that can provide practical observations and insights on health and wellness, but its analyses pose challenges for research. Consumers conduct continuous recordings with wearable devices in non-research settings. Hence, any analysis of wearable real-world monitoring data must take into account the limitations and inaccuracies of the data, as well as sampling biases and incomplete representativeness of the population that arise from the uncontrolled data collection setting. To date, there are no well-established methods for analyzing health behaviors and well-being from continuous wearable monitoring data. Consequently, real-world health monitoring data is not commonly used for research although it could provide valuable observations and insights on health behaviors and well-being. This thesis work aims at analyzing a large-scale real-world dataset of wearable heart rate variability (HRV) recordings to quantify the behaviors of physical activity (PA) and sleep that are one of the most important health behaviors. Specifically, the thesis focuses on the quantification methods and temporal patterns of PA behavior, as well as the associations that PA, alcohol intake and other lifestyles have with sleep. In addition, this thesis work aims to evaluate the feasibility to use real-world wearable monitoring data with applicable analysis methodologies for scientific research, and to demonstrate the observations and data-driven hypotheses that the results provide. The study material was an anonymized real-world HRV monitoring dataset of 52,273 Finnish employees, which was gathered and prepared by Firstbeat Technologies Oy (Jyväskylä, Finland), a Finnish company providing and developing HRV analytics for stress, recovery and exercise. The dataset included three-day continuous HRV recordings performed in free-living settings combined with self- reports of alcohol intake, work and sleep times. The recordings were originally performed for a routine wellness program (Firstbeat Lifestyle Assessment) provided for the employees by their employers as a part of preventive occupational healthcare and health promotion program. For the analysis of this thesis, PA behavior was quantified from the recordings using an HRV-based estimate of the oxygen uptake. Sleep was quantified by the regulation of the autonomic nervous system (ANS) using traditional HRV parameters and novel HRV-based indices of recovery. Both statistical and machine- learning methods were employed in the analysis for the thesis results. Temporal variations in PA behavior were observed: the amount of PA was highest at the weekends and at the beginning of the year. The amount of PA quantified by the absolute oxygen consumption was higher for men than for women, and higher for younger than older subjects, and also higher for individuals of normal weight than obese. However, PA levels were more similar between the subjects when their physical fitness level was considered in quantifying PA. Moreover, PA behavior was associated with sleep. After a day including PA, the parasympathetic regulation of the ANS and recovery during sleep were diminished, but regular PA seemed to increase parasympathetic regulation of the ANS and aid recovery during sleep. The most important predictor for ANS regulation during sleep was, however, acute alcohol intake. Acute alcohol intake dose-dependently diminished the parasympathetic regulation of the ANS and recovery during sleep, an effect that was already observable after only 1–2 standardized units of alcohol. Moreover, the same alcohol intake, normalized by the body weight, seemed to affect the ANS regulation more in younger subjects than in the older ones, but was similar for both sedentary and physically active subjects, as well as for both men and women. Many of the results obtained in this thesis accord with the findings of previous studies, such as the higher PA level on weekends, the higher amount of absolute intensity PA in men, younger and normal weight subjects, and the relationship of PA and alcohol intake with the ANS regulation during sleep. On the other hand, the results of this thesis provide new observations, for example, about the interaction between alcohol intake and subject’s background characteristics that could not have been studied before due to the limited and homogenous study populations. In conclusion, the results of this thesis demonstrates that real-world wearable monitoring data can be feasible for scientific research and its results not only supports the findings of existing studies but also provides new observations, insights and data-driven hypotheses. The real-world evidence facilitates our understanding of aspects of health behaviors and wellness that cannot be studied in the more traditional, controlled research settings. These real-world insights can be further used for designing more personalized and targeted health interventions and as tools for promoting health and well-being

An activity recognition framework deploying the random forest classifier and a single optical heart rate monitoring and triaxial accelerometer wrist-band

Wrist-worn sensors have better compliance for activity monitoring compared to hip, waist, ankle or chest positions. However, wrist-worn activity monitoring is challenging due to the wide degree of freedom for the hand movements, as well as similarity of hand movements in different activities such as varying intensities of cycling. To strengthen the ability of wrist-worn sensors in detecting human activities more accurately, motion signals can be complemented by physiological signals such as optical heart rate (HR) based on photoplethysmography. In this paper, an activity monitoring framework using an optical HR sensor and a triaxial wrist-worn accelerometer is presented. We investigated a range of daily life activities including sitting, standing, household activities and stationary cycling with two intensities. A random forest (RF) classifier was exploited to detect these activities based on the wrist motions and optical HR. The highest overall accuracy of 89.6 ± 3.9% was achieved with a forest of a size of 64 trees and 13-s signal segments with 90% overlap. Removing the HR-derived features decreased the classification accuracy of high-intensity cycling by almost 7%, but did not affect the classification accuracies of other activities. A feature reduction utilizing the feature importance scores of RF was also carried out and resulted in a shrunken feature set of only 21 features. The overall accuracy of the classification utilizing the shrunken feature set was 89.4 ± 4.2%, which is almost equivalent to the above-mentioned peak overall accuracy.</p

A Genome-Wide Association Study of Diabetic Kidney Disease in Subjects With Type 2 Diabetes

dentification of sequence variants robustly associated with predisposition to diabetic kidney disease (DKD) has the potential to provide insights into the pathophysiological mechanisms responsible. We conducted a genome-wide association study (GWAS) of DKD in type 2 diabetes (T2D) using eight complementary dichotomous and quantitative DKD phenotypes: the principal dichotomous analysis involved 5,717 T2D subjects, 3,345 with DKD. Promising association signals were evaluated in up to 26,827 subjects with T2D (12,710 with DKD). A combined T1D+T2D GWAS was performed using complementary data available for subjects with T1D, which, with replication samples, involved up to 40,340 subjects with diabetes (18,582 with DKD). Analysis of specific DKD phenotypes identified a novel signal near GABRR1 (rs9942471, P = 4.5 x 10(-8)) associated with microalbuminuria in European T2D case subjects. However, no replication of this signal was observed in Asian subjects with T2D or in the equivalent T1D analysis. There was only limited support, in this substantially enlarged analysis, for association at previously reported DKD signals, except for those at UMOD and PRKAG2, both associated with estimated glomerular filtration rate. We conclude that, despite challenges in addressing phenotypic heterogeneity, access to increased sample sizes will continue to provide more robust inference regarding risk variant discovery for DKD.Peer reviewe

Quantification of Physical Activity and Sleep Behaviors with Wearable Sensors : Analysis of a large-scale real-world heart rate variability dataset

Puettavia mittalaitteita, kuten älykelloja, voidaan käyttää arjessa oman terveydentilan, fyysisen kunnon, terveyskäyttäytymisen sekä hyvinvoinnin seuraamiseen. Puettavien mittalaitteiden käyttö on nykyisin suosittua, ja kuluttajat mittaavat niillä yleensä liikuntaa ja unta. Puettavien mittalaitteiden keräämä mittausaineisto on esimerkki arkielämän aineistoista (real-world data), jotka voivat tarjota käytännönläheisiä havaintoja terveydestä ja hyvinvoinnista. Arkielämässä kerättyjen aineistojen hyödyntäminen tutkimustarkoituksiin on kuitenkin haastavaa, sillä kuluttajat käyttävät puettavia mittalaitteita vapaaehtoisesti arkielämän olosuhteissa. Siksi aineiston käsittelyssä on otettava huomioon aineiston keräyksen kontrolloimattomat tutkimusasetelmien ulkopuoliset olosuhteet, jotka aiheuttavat mittausaineistoon tyypillisesti epätarkkuutta ja puutteellisuutta sekä otospopulaation valikoituneisuutta. Puettavien mittalaitteiden tuottamille jatkuva-aikaisille aineistoille ei myöskään toistaiseksi ole vakiintuneita käsittelytapoja. Näiden tekijöiden vuoksi puettavien mittalaitteiden keräämiä aineistoja käytetään nykyisin vielä vain vähän tutkimuksissa, vaikka ne voivat tarjota uusia havaintoja terveyskäyttäytymisestä ja hyvinvoinnista. Väitöstyössä hyödynnetään puettavan sydämen sykevälivaihtelua mittaavan laitteen tuottamaa arkielämän suurta aineistoa määrittämään liikuntaan ja uneen liittyvää käyttäytymistä. Liikunta ja uni ovat tärkeitä terveyskäyttäytymisen tekijöitä, ja väitöstyössä tutkitaan erityisesti liikunnan määrittämisen menetelmiä, liikuntakäyttäytymisen ajallista vaihtelua, sekä liikunnan, alkoholin nauttimisen ja muiden elämäntapojen vaikutusta uneen. Lisäksi väitöstyön tavoitteena on arvioida puettavien mittalaitteiden tuottamien suurten arkielämän aineistojen ja niiden hyödyntämisen soveltuvuutta tieteellisen tutkimukseen sekä osoittaa näiden aineistojen tarjoamia uusia havaintoja ja näkökulmia terveydestä ja hyvinvoinnista. Väitöstutkimuksen aineistona käytettiin 52 273 suomalaisen työntekijän tunnisteettomia arkielämässä tehtyjä sydämen sykevälivaihtelun mittauksia, jotka oli alun perin tehty osana terveyttä edistävää ja ennaltaehkäisevää terveydenhuoltoa. Aineisto on kerätty Firstbeat Technologies Oy:n toimesta, joka kehittää ja tarjoaa sykevälivaihtelun analyysimenetelmiä liikunnan, stressin ja palautumisen arviointiin. Aineisto sisälsi kolmipäiväisiä jatkuva-aikaisia mittauksia sydämen sykevälivaihtelusta sekä itseraportointeja nautitusta alkoholin määrästä sekä työ- että nukkumisajoista. Väitöstyössä liikunnan määrittämisessä hyödynnettiin sykevälivaihteluun perustuvaa hapenoton arviota. Unta arvioitiin autonomisen hermoston säätelyn kautta käyttäen perinteisiä sykevälivaihtelumuuttujia sekä uudenlaisia sykevälivaihteluun perustuvia palautumismuuttujia. Väitöstyön tulokset pohjautuvat sekä perinteisiin tilastollisiin että koneoppimisen menetelmiin. Liikuntakäyttäytymisessä havaittiin ajallista vaihtelua: liikunnan määrä oli korkein viikonloppuisin sekä alkuvuonna. Kun liikuntaa arvioitiin absoluuttisella hapenotolla, liikunnan määrä oli korkeampi miehillä kuin naisilla, ja nuoremmilla kuin vanhemmilla sekä normaalipainoisilla kuin lihavilla henkilöillä. Toisaalta kun liikunnan määrää arvioitiin ottaen huomioon henkilöiden kuntotaso, erot liikunnan määrässä henkilöiden välillä pieneni huomattavasti. Lisäksi liikuntakäyttäytymisellä havaittiin olevan yhteys uneen. Päivällä harrastettu liikunta näytti heikentävän autonomisen hermoston parasympaattista säätelyä unen aikana, mutta säännöllinen liikunta näytti lisäävän parasympaattista säätelyä ja palautumista unen aikana. Unen aikaisen autonomisen hermoston säätelyn kannalta tärkein tekijä oli kuitenkin päivän aikana nautittu alkoholi. Jo 1–2 alkoholiannosta heikensi autonomisen hermoston parasympaattista säätelyä unen aikana ja tämä säätely heikkeni sitä enemmän, mitä useampia alkoholiannoksia päivän aikana nautittiin. Painoon suhteutettu, sama alkoholimäärä näytti vaikuttavan autonomisen hermoston säätelyyn enemmän nuoremmilla kuin vanhemmilla henkilöillä, mutta samalla tavalla sekä paljon että vähän liikuntaa harrastavilla henkilöillä, ja sekä miehillä että naisilla. Monet väitöstyön tulokset tukevat aiempia tutkimustuloksia, kuten esimerkiksi havainnot suuremmasta liikunta-aktiivisuudesta viikonloppuisin, miesten, nuorten ja normaalipainoisten suuremmasta liikuntamäärästä absoluuttisella hapenottomäärällä mitattuna, sekä liikunnan ja alkoholin yhteydestä autonomisen hermoston säätelyyn unen aikana. Toisaalta väitöstyössä havaittiin esimerkiksi myös alkoholin nauttimisen ja henkilön taustatekijöiden yhteisvaikutuksia autonomisen hermoston säätelyyn, joita ei ole voitu aiemmin tutkia pienten tutkimuspopulaatioiden vuoksi. Kokonaisuudessaan väitöstyö osoittaa, että puettavien mittalaitteiden tuottamat arkielämän aineistot soveltuvat tieteelliseen tutkimukseen ja tulokset tukevat aiempia tutkimustuloksia, mutta tarjoavat myös uusia havaintoja sekä näkemyksiä. Tosielämän tieto voikin parantaa terveyskäyttäytymisen ja hyvinvoinnin tuntemusta, erityisesti niiltä osin, joihin perinteiset tutkimusasetelmat eivät sovellu. Käytännössä tosielämän havaintoja ja tietoa voidaan käyttää havainnollistamaan käyttäytymisen vaikutusta terveyteen ja hyvinvointiin, sekä tukemaan terveyskäyttäytymisen muutosta entistä henkilökohtaisemmin ja kohdennetummin.Wearable monitoring devices, such as smartwatches, are used for monitoring personal health, fitness, health behaviors and well-being in daily life. Nowadays, wearable devices are popular and many consumers use them, in particular, to record their physical activity and sleep. Data recorded with wearable devices is an example of real-world data that can provide practical observations and insights on health and wellness, but its analyses pose challenges for research. Consumers conduct continuous recordings with wearable devices in non-research settings. Hence, any analysis of wearable real-world monitoring data must take into account the limitations and inaccuracies of the data, as well as sampling biases and incomplete representativeness of the population that arise from the uncontrolled data collection setting. To date, there are no well-established methods for analyzing health behaviors and well-being from continuous wearable monitoring data. Consequently, real-world health monitoring data is not commonly used for research although it could provide valuable observations and insights on health behaviors and well-being. This thesis work aims at analyzing a large-scale real-world dataset of wearable heart rate variability (HRV) recordings to quantify the behaviors of physical activity (PA) and sleep that are one of the most important health behaviors. Specifically, the thesis focuses on the quantification methods and temporal patterns of PA behavior, as well as the associations that PA, alcohol intake and other lifestyles have with sleep. In addition, this thesis work aims to evaluate the feasibility to use real-world wearable monitoring data with applicable analysis methodologies for scientific research, and to demonstrate the observations and data-driven hypotheses that the results provide. The study material was an anonymized real-world HRV monitoring dataset of 52,273 Finnish employees, which was gathered and prepared by Firstbeat Technologies Oy (Jyväskylä, Finland), a Finnish company providing and developing HRV analytics for stress, recovery and exercise. The dataset included three-day continuous HRV recordings performed in free-living settings combined with self- reports of alcohol intake, work and sleep times. The recordings were originally performed for a routine wellness program (Firstbeat Lifestyle Assessment) provided for the employees by their employers as a part of preventive occupational healthcare and health promotion program. For the analysis of this thesis, PA behavior was quantified from the recordings using an HRV-based estimate of the oxygen uptake. Sleep was quantified by the regulation of the autonomic nervous system (ANS) using traditional HRV parameters and novel HRV-based indices of recovery. Both statistical and machine- learning methods were employed in the analysis for the thesis results. Temporal variations in PA behavior were observed: the amount of PA was highest at the weekends and at the beginning of the year. The amount of PA quantified by the absolute oxygen consumption was higher for men than for women, and higher for younger than older subjects, and also higher for individuals of normal weight than obese. However, PA levels were more similar between the subjects when their physical fitness level was considered in quantifying PA. Moreover, PA behavior was associated with sleep. After a day including PA, the parasympathetic regulation of the ANS and recovery during sleep were diminished, but regular PA seemed to increase parasympathetic regulation of the ANS and aid recovery during sleep. The most important predictor for ANS regulation during sleep was, however, acute alcohol intake. Acute alcohol intake dose-dependently diminished the parasympathetic regulation of the ANS and recovery during sleep, an effect that was already observable after only 1–2 standardized units of alcohol. Moreover, the same alcohol intake, normalized by the body weight, seemed to affect the ANS regulation more in younger subjects than in the older ones, but was similar for both sedentary and physically active subjects, as well as for both men and women. Many of the results obtained in this thesis accord with the findings of previous studies, such as the higher PA level on weekends, the higher amount of absolute intensity PA in men, younger and normal weight subjects, and the relationship of PA and alcohol intake with the ANS regulation during sleep. On the other hand, the results of this thesis provide new observations, for example, about the interaction between alcohol intake and subject’s background characteristics that could not have been studied before due to the limited and homogenous study populations. In conclusion, the results of this thesis demonstrates that real-world wearable monitoring data can be feasible for scientific research and its results not only supports the findings of existing studies but also provides new observations, insights and data-driven hypotheses. The real-world evidence facilitates our understanding of aspects of health behaviors and wellness that cannot be studied in the more traditional, controlled research settings. These real-world insights can be further used for designing more personalized and targeted health interventions and as tools for promoting health and well-being

Preparation and Processing of a Large-Scale Heart Rate Variability and Lifestyle Assessment Results Data

In this thesis, a database is constructed from Lifestyle Assessment results conducted by Firstbeat Technologies Ltd in years 2000‒2013 for about 20 000 Finns. The Lifestyle Assessment is a three-day heart rate variability (HRV) measurement which is used for estimating the physiological state of the body. HRV decreases during stress and HRV increases during recovery. Moreover, physical activity affects heart rate and HRV. Thus, the Lifestyle Assessment Results are estimates about the physiological states of the body, such as stress, recovery and physical activity, and their amounts. The database includes background parameters, for example subject’s gender, age and level of physical activity assessed by activity class (AC), the events of measurement days, for example the working hours, and the Lifestyle Assessment Results presented as selected time dependent variables whose typical resolution is 10 minutes. The time dependent variables are presented by measurement days describing the circadian rhythm of the subject. The time dependent variables enable assessing the results separately for work or sleep, for instance. Moreover, the circadian rhythm of the physiological states can be assessed with this database’s results. The graphical user interface, implemented as a part of this thesis work, can be used for simple analysis of the database’s results. In this thesis, the results of the database are analyzed using statistical methods. The results are studied between the genders, the age groups, the body-mass-index (BMI) groups and the AC groups. Some results are studied also between working days and days off. The statistically significant results show that HRV, quality of sleep and the amounts of stress and energy expenditure decrease with age. In both genders the high AC and low BMI are related to good quality of sleep, low amount of stress and high EE. In men the high AC and low BMI are also related to increase in HRV. In men the amount of stress is greater than in women but the quality of sleep is better in men than in women. Moreover, men have greater energy expenditure and more health promoting physical activity than women. The physical activity was found out to be greater during work days than days off in both men and women. The advantages of this database are its big size and the variety of information the database includes about the subjects’ physiological states and parameters. In future, variety of research questions can be studied using this database

Preparation and Processing of a Large-Scale Heart Rate Variability and Lifestyle Assessment Results Data

In this thesis, a database is constructed from Lifestyle Assessment results conducted by Firstbeat Technologies Ltd in years 2000‒2013 for about 20 000 Finns. The Lifestyle Assessment is a three-day heart rate variability (HRV) measurement which is used for estimating the physiological state of the body. HRV decreases during stress and HRV increases during recovery. Moreover, physical activity affects heart rate and HRV. Thus, the Lifestyle Assessment Results are estimates about the physiological states of the body, such as stress, recovery and physical activity, and their amounts. The database includes background parameters, for example subject’s gender, age and level of physical activity assessed by activity class (AC), the events of measurement days, for example the working hours, and the Lifestyle Assessment Results presented as selected time dependent variables whose typical resolution is 10 minutes. The time dependent variables are presented by measurement days describing the circadian rhythm of the subject. The time dependent variables enable assessing the results separately for work or sleep, for instance. Moreover, the circadian rhythm of the physiological states can be assessed with this database’s results. The graphical user interface, implemented as a part of this thesis work, can be used for simple analysis of the database’s results. In this thesis, the results of the database are analyzed using statistical methods. The results are studied between the genders, the age groups, the body-mass-index (BMI) groups and the AC groups. Some results are studied also between working days and days off. The statistically significant results show that HRV, quality of sleep and the amounts of stress and energy expenditure decrease with age. In both genders the high AC and low BMI are related to good quality of sleep, low amount of stress and high EE. In men the high AC and low BMI are also related to increase in HRV. In men the amount of stress is greater than in women but the quality of sleep is better in men than in women. Moreover, men have greater energy expenditure and more health promoting physical activity than women. The physical activity was found out to be greater during work days than days off in both men and women. The advantages of this database are its big size and the variety of information the database includes about the subjects’ physiological states and parameters. In future, variety of research questions can be studied using this database

VANHEMMAN VANKEUDEN VARJO VARHAISKASVATUKSESSA: Varhaiskasvattajien näkökulmia työskentelystä ja tukemisesta vanhemman vankeusrangaistuksen yhteydessä

Tässä opinnäytetyössä selvitettiin internetkyselyn avulla varhaiskasvattajien kokemuksia perhetilanteista, joissa vanhempi on vankilassa sekä mitä tietoa varhaiskasvattajat kaipaavat työskentelyyn näiden perheiden kanssa. Työssä etsittiin vastauksia kysymyksiin: miten varhaiskasvatus voi tukea vankeusrangaistusta suorittavan rikosseuraamusasiakkaan lasta, perhettä ja häntä itseään vanhemmuudessa vankeuteen johtavan ja sitä seuraavan prosessin aikana sekä miten varhaiskasvattajan näkökulmasta ilmenee, että lapsen vanhempi suorittaa vankeusrangaistusta; miten varhaiskasvattajalle tulee asiasta tieto; millaista tukea vanhemmille ja lapselle voidaan varhaiskasvatuksessa tarjota sekä mitä tietoa ja tukea varhaiskasvattaja tarvitsee itselleen tilanteeseen. Aineistoa kerättiin sekä kvantitatiivisesti että kvalitatiivisesti ja kyselyyn vastanneita oli 49. Varhaiskasvatuksessa vanhemman vankeusrangaistus on tilanteena harvinainen ja tunnistamaton. Tulosten mukaan negatiiviset muutokset lapsen käytöksessä ja tunne-elämässä ovat olleet havaittavissa, mutta varhaiskasvatuksessa pystytään vastaamaan lapsen tuen tarpeisiin ja tarvittaessa ohjaamaan lapsi ja perhe eteenpäin palvelujärjestelmässä. Varhaiskasvatuksen strukturoitu arki vahvistaa turvallisuuden tunnetta ja luo pysyvyyttä lapsen elämään. Lapsen tuen tarpeita pidettiin yksilöllisinä, mutta niihin vastaamista haasteellisena tiedon puutteen vuoksi. Oman työn mukanaan tuoma tieto lapsesta koetaan tärkeäksi ja hyödylliseksi lapsen kehitystä ja tukemista ajatellen. Tulokset vahvistivat, että koulutusta ja tietoa aiheesta tarvitaan, jotta voidaan lähteä kehittämään osaamista ja rakentamaan tilanteeseen kaivattuja hyviä käytäntöjä ja työmenetelmiä. Tuloksista nousi esiin, että sähköisten viestintämenetelmien kehittämistä pidettiin väylänä, jonka kautta olisi vaivatonta panostaa vankeusrangaistusta suorittavan vanhemman ja lapsen yhteydenpidon ja suhteen ylläpitämiseen sekä edesauttaa vanhemman osallisuutta lapsensa varhaiskasvatukseen. Tulosten perusteella yhteistyötä varhaiskasvatuksen ja vankiloiden välillä ei juuri ole, mutta varhaiskasvattajat ovat kiinnostuneita moniammatillisesta yhteistyöstä. Varhaisen tuen kehittämisellä ja moniammatillisuuden lisäämisellä huomioitaisiin myös lapset, jotka eivät ole lastensuojelun piirissä

An activity recognition framework deploying the random forest classifier and a single optical heart rate monitoring and triaxial accelerometer wrist-band

Wrist-worn sensors have better compliance for activity monitoring compared to hip, waist, ankle or chest positions. However, wrist-worn activity monitoring is challenging due to the wide degree of freedom for the hand movements, as well as similarity of hand movements in different activities such as varying intensities of cycling. To strengthen the ability of wrist-worn sensors in detecting human activities more accurately, motion signals can be complemented by physiological signals such as optical heart rate (HR) based on photoplethysmography. In this paper, an activity monitoring framework using an optical HR sensor and a triaxial wrist-worn accelerometer is presented. We investigated a range of daily life activities including sitting, standing, household activities and stationary cycling with two intensities. A random forest (RF) classifier was exploited to detect these activities based on the wrist motions and optical HR. The highest overall accuracy of 89.6 ± 3.9% was achieved with a forest of a size of 64 trees and 13-s signal segments with 90% overlap. Removing the HR-derived features decreased the classification accuracy of high-intensity cycling by almost 7%, but did not affect the classification accuracies of other activities. A feature reduction utilizing the feature importance scores of RF was also carried out and resulted in a shrunken feature set of only 21 features. The overall accuracy of the classification utilizing the shrunken feature set was 89.4 ± 4.2%, which is almost equivalent to the above-mentioned peak overall accuracy.publishedVersionPeer reviewe

Työtapaturmaisten olka- ja polvivammojen hoitotoimenpiteet ja -kustannukset sekä hoidon ja sairauslomien kesto vakuutusyhtiön rekisteriaineistoon perustuen

Knee and shoulder injuries are typical for occupational accidents causing significant treatment expenses. This study employed an insurance company’s register considering treatments given for occupational accident injuries in private clinics in years 2010-2015. Treatments, treatment expenses, durations of treatments and sick-leaves were analyzed for 555 (men: 57 %, age: 40.9±11.8 yrs) knee injury diagnoses with ICD-10 code of class S83 and 377 (men: 56 %, age: 42.4±12.1 yrs) shoulder injury diagnoses with ICD-10 code of class S43 or S46. In surgical and rehabilitative treatments, the method of treatment and time-to-surgery were studied. Of the injuries, 66 % resulted from workplace and 33 % from commuting accidents. The injuries were mostly minor: 84 % needed only doctor appointments as treatment, and 54 % caused at maximum one-week sick-leave. Only 16 % of the injuries required rehabilitation and/or surgical treatment but they caused 61 % of all treatment expenses and 51 % caused over three-month sick-leave. In only 25 % and 33 % of knee and shoulder injuries, respectively, rehabilitation was given before surgical treatment. The times-to-surgeries followed the Finnish guidelines as the recommendation was more than two months. The time-to-surgery in 80 % of the rotator cuff injuries was at maximum four months but only in 5 % of the meniscus injuries was 1-2 weeks as recommended. Occupational accidents cause only a few serious knee and shoulder injuries but they cause high treatment expenses and long sick-leaves. To avoid extra expenses and days lost, right and early medical diagnosis and optimal treatments together with flexible and case-by-case discretion and practices from the insurance companies are needed.Polven ja olan alueen vammat ovat tyypillisiä työtapaturmavammoja ja aiheuttavat merkittävän osan työtapaturmavammojen hoitokustannuksista. Tutkimusaineistona käytettiin suomalaisen vakuutusyhtiön keräämää rekisteriaineistoa korvattujen työtapaturmavammojenhoidosta yksityisissä lääkärikeskuksissa vuosilta 2010-2015. Yhteensä 555 (miehiä: 57 %, ikä: 40,9±11,8 vuotta) ICD-10-tautiluokituksen pääluokkaan S83 kuuluvaa polven ja 377 (miehiä: 56 %, ikä: 42,4±12,1 vuotta) pääluokkaan S43 tai S46 kuuluvaa olan alueen vammaa tarkasteltiin tehtyjen hoitotoimenpiteiden, hoitokustannusten, hoidon keston sekä sairauslomien pituuksien suhteen. Lisäksi leikattujen ja/tai kuntoutettujen potilaiden osalta tarkasteltiin suomalaisten hoitosuositusten toteutumista ensisijaisen hoitomuodon sekä leikkausajankohdan suhteen. Polven ja olan alueen vammoista kaksi kolmasosaa aiheutui työpaikkatapaturmissa henkilön kaatuessa, pudotessa tai fyysisesti kuormittuessa ja loput työmatkatapaturmissa jalankulkijan tai pyöräilijän kaatuessa, liukastuessa tai kompastuessa. Suurin osa vammoista oli lieviä: 84 % potilaista hoidettiin tavanomaisilla lääkärinvastaanottokäynneillä ja 54 %:lla potilaista sairausloma oli korkeintaan viikon. Vain 16 % potilaista hoidettiin kuntouttamalla ja/tai leikkauksella, mutta nämä hoidot aiheuttivat 61 % kaikista hoitokustannuksista ja puolilla (51 %) näistä potilaista sairausloma kesti yli 3 kuukautta. Toteutuneessa hoidossa fysioterapeuttista kuntoutusta annettiin ennen leikkaushoitoa neljäsosalle polven ja kolmasosalle olan alueen vammoista. Hoitosuositusten mukaiset leikkausajankohdat toteutuivat aineistossa, kun leikkausajankohdan suositus oli yli 2 kuukautta vammautumisesta. Esimerkiksi 80 % kiertäjäkalvosinvammoista leikattiin hoitosuositusten mukaisesti noin 4 kuukauden kuluessa vammautumisesta, mutta nivelkierukkavammoista vain 5 % leikattiin hoitosuositusten mukaisesti 1-2 viikon kuluessa vammautumisesta. Työtapaturmista aiheutuu vain vähän vakavia polven ja olan alueen vammoja, mutta niiden hoitoon keskittyminen on tärkeää, koska ne aiheuttavat sekä suuria kustannuksia että pitkiä sairauslomia. Ylimääräisten hoitokustannusten ja sairauslomapäivien ehkäisy työtapaturmavammoissa vaatii toisaalta lääketieteellisesti oikeita ja varhaisia diagnooseja sekä optimaalisia hoitokäytäntöjä, mutta myös joustavia ja tapauskohtaisia toimia vakuutusyhtiöltä

Frequency of self-weighing and weight change : Cohort study with 10,000 smart scale users

Background: Frequent self-weighing is associated with successful weight loss and weight maintenance during and after weight loss interventions. Less is known about self-weighing behaviors and associated weight change in free-living settings. Objective: This study aimed to investigate the association between the frequency of self-weighing and changes in body weight in a large international cohort of smart scale users. Methods: This was an observational cohort study with 10,000 randomly selected smart scale users who had used the scale for at least 1 year. Longitudinal weight measurement data were analyzed. The association between the frequency of self-weighing and weight change over the follow-up was investigated among normal weight, overweight, and obese users using Pearson's correlation coefficient and linear models. The association between the frequency of self-weighing and temporal weight change was analyzed using linear mixed effects models. Results: The eligible sample consisted of 9768 participants (6515/9768, 66.7% men; mean age 41.5 years; mean BMI 26.8 kg/m2). Of the participants, 4003 (4003/9768, 41.0%), 3748 (3748/9768, 38.4%), and 2017 (2017/9768, 20.6%) were normal weight, overweight, and obese, respectively. During the mean follow-up time of 1085 days, the mean weight change was -0.59 kg, and the mean percentage of days with a self-weigh was 39.98%, which equals 2.8 self-weighs per week. The percentage of self-weighing days correlated inversely with weight change, r=-0.111 (P<.001). Among normal weight, overweight, and obese individuals, the correlations were r=-0.100 (P<.001), r=-0.125 (P<.001), and r=-0.148 (P<.001), respectively. Of all participants, 72.5% (7085/9768) had at least one period of ≥30 days without weight measurements. During the break, weight increased, and weight gains were more pronounced among overweight and obese individuals: 0.58 kg in the normal weight group, 0.93 kg in the overweight group, and 1.37 kg in the obese group (P<.001). Conclusions: Frequent self-weighing was associated with favorable weight loss outcomes also in an uncontrolled, free-living setting, regardless of specific weight loss interventions. The beneficial associations of regular self-weighing were more pronounced for overweight or obese individuals.publishedVersionPeer reviewe