Comparer la performance de quatre algorithmes de classification du sommeil à celle du scorage manuel chez les sportifs.

Les données de 75 sportifs ont été collectées rétrospectivement à partir d’études de sommeil antérieures menées en laboratoire, totalisant 204 enregistrements de polysomnographie. Le scorage manuel a été comparé à quatre algorithmes automatisés de classification du sommeil : Luna, U-Sleep, YASA et GSSC. La performance a été évaluée sur la base de la précision du scorage (par stade de sommeil F1, macro-F1 et F1 pondéré), de la sensibilité (matrices de confusion), de la robustesse (qualité du signal : R ²  ; différences individuelles : coefficients bêta) et de la pertinence clinique (prédiction du temps total de sommeil, de la latence d’endormissement et du temps d’éveil après l’endormissement).

Tous les algorithmes ont montré une forte concordance avec le scorage manuel, avec des scores macro-F1 de 0,76 (GSSC), 0,71 (U-Sleep), 0,70 (YASA) et 0,69 (Luna). GSSC est apparu comme le plus précis à travers les différents sports et le plus robuste face aux variables physiologiques (architecture du sommeil, fréquence cardiaque, etc.), comportementales (réponses aux questionnaires) et anthropométriques (âge, sexe, IMC, etc.). GSSC a également prédit de manière fiable les principaux indicateurs cliniques du sommeil, avec un biais minimal et des limites d’accord étroites. Luna a été le seul algorithme à ne présenter aucun biais systématique dans la prédiction des indicateurs cliniques. GSSC et Luna ont tous deux été les plus robustes à la dégradation de la qualité du signal (R ² = 0,08), comparés à YASA (R ² = 0,16) et U-Sleep (R ² = 0,29).

Les algorithmes de classification automatiques du sommeil ont montré une précision comparable à celle de l’accord inter-scorer typique, soutenant leur utilisation plus large chez les sportifs. Cette avancée peut rendre la polysomnographie plus accessible, tant pour le suivi, avec des données plus individualisées et précises, que pour la recherche, en offrant une compréhension plus approfondie du sommeil et de son impact sur la performance sportive.