身体加速度ビッグデータに基づく睡眠の季節変動の検討

抄録

24時間身体加速度ビッグデータ（約7万人）を用いて、機械学習により睡眠指標を客観的に導出し、日常生活下における睡眠の季節変動を解析した。睡眠の質 (総睡眠時間、睡眠潜時、睡眠効率、中途覚醒時間)および起床時刻には、顕著な12か月の年周期が存在することを確認した。例えば、平均総睡眠時間は、７月が最も短く(約6.6時間)、1月(約7.3時間)と比較して、約40分の差が存在する。また、睡眠効率は、冬（約92.4 %）と比較して、夏（約89.7%）は有意に低下する。一方、起床時刻は7月に最も早くなり(5:59 AM)、1月は最も遅くなる(6:27 AM)等、睡眠―覚醒リズムの位相にも季節性が存在した。しかし、社会的環境要因（例えば、仕事等のスケジュール）により強く規定されると考えられる就寝時刻には、顕著な季節性は確認できなかった。さらに、スパース回帰モデルにより、気象環境変数(気温、湿度、日の出時刻等)と睡眠季節性との関連を検討した結果、気温が睡眠の質に寄与する重要な要因であること、また日の出時刻が睡眠―覚醒リズム（起床時刻）の位相に有意に寄与していることを同定した。これらは、日常生活下での睡眠の質や量、睡眠―覚醒リズムが気象因子の影響を受けていることを示唆する。