• 在时间范围内通过可穿戴设备（分钟）测量的睡眠时间内的内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在夜晚近距离临近检查日期表现出较短的睡眠时间。
• 跨时间通过可穿戴设备（分钟）测量的睡眠正时内的内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在夜晚表现出以后的睡眠时间，以靠近考试日期。
• 在时间范围内通过可穿戴设备（分钟）测量的睡眠规律性的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在夜晚近距离检查日期表现出较少的定期睡眠时间。
• 通过自我报告和可穿戴设备（分钟）在时间[时间范围：4周]中测量的午睡行为的个体内变化
  我们假设参与者将表现出更多的多重睡眠时间表（更多的NAP发作），以更接近考试日期。
• 跨时间的每日自我报告压力的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在更紧密的考试日期报告更高水平的压力。
• 每天自我报告的睡眠质量在时间内的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将报告睡眠质量较差，以更接近考试日期。
• 跨时间的日常自我报告情绪的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将报告更多的负面情绪报告，以更加接近考试日期。
• 跨时间的葡萄糖值的个体内变化[时间范围：4周]
  我们假设意味着每天，昼夜，夜间和餐后葡萄糖值将更高，并且24小时的葡萄糖在与检查日期的紧密近端更加可变，并且这些葡萄糖将与睡眠模式改变的程度相关。参与者。
• 跨时间的平均葡萄糖的个体内变化[时间范围：4周]
  我们假设，平均每日葡萄糖值将在与考试日期的近端更接近，并且这些变化将与参与者经历的睡眠模式改变的程度相关。
• 时间范围内血糖变异性的个体内变化[时间范围：4周]
  我们假设每天的葡萄糖值将在更紧密的测试日期更加可变，并且这些变化将与参与者经历的睡眠模式改变的程度相关联。
• 跨时间的餐后葡萄糖内部变化[时间范围：4周]
  我们假设，葡萄糖的平均后餐后变化将在更接近检查日期的附近更高，并且这些变化将与参与者经历的睡眠模式改变的程度有关。
• 习惯性睡眠谱不同的个体之间平均葡萄糖的平均葡萄糖差异[时间范围：4周]
  与那些获得更多睡眠并具有更多规律的睡眠方式的人相比
• 习惯不同睡眠特征的个体之间血糖变异性的差异[时间范围：4周]
  与那些获得更多睡眠并具有更多规律的睡眠方式相比
• 使用多个数据源的睡眠检测准确性[时间范围：4周]
  我们假设在可穿戴，WiFi和基于智能手机的数据源时，睡眠检测精度将提高。

这项拟议的研究的主要目的是获取有关在自由生活环境中年轻健康中国大学学生中正常睡眠，活动时间表和代谢节奏范围的纵向信息。监测自由生活的葡萄糖节奏，睡眠时间和饮食时间表，同时控制饮食摄入量，可以提供健康人群中正常睡眠，进餐和活动时间表以及葡萄糖节奏的有用表征代谢疾病。与代谢有关的这项研究的次要目的是确定葡萄糖节奏，健康结果和饮食时间与昼夜节律相关的饮食时间之间的关联。

在睡眠监测方面，主要目标是使用商业睡眠和活动跟踪器（OURA RING），智能手机触摸屏相互作用（基于Tappigraphy的睡眠估算）和居住的学生的睡眠日记日志来验证无源WiFi感知，以防止睡眠测量在宿舍。研究该样本提供了一种方便且隐私保护获取WiFi数据的方式。这可以有助于确定多个数据源的组合是否可以提高睡眠检测的准确性，从而结合了整理期间的设备使用的影响。这项睡眠研究的次要目标是对大学校园长期睡眠监测的睡眠检测技术进行三角测量。希望能够进入更多的学生来推断睡眠行为和睡眠健康，并最终使用个性化的睡眠数据制定干预措施以改善人口健康。

此外，这些数据还可以识别与学校考试日期近距离接近相关的睡眠模式变化，当学生期望学生的学术工作量增加和更大的压力时。预计将观察到睡眠时间的延迟和更多的睡眠时间，睡眠时间较短，较短的睡眠持续时间将被观察到，并且预计与睡眠模式改变的程度有关，这些预期会影响更高的血糖变异性和更高的平均葡萄糖值。

• 睡觉
• 葡萄糖

纳入标准：

• 中国人
• NUS学生在学期期间居住在校园里
• 健康
• 没有睡眠障碍/饮食失调/神经疾病
• BMI在18.0至24.9之间

排除标准：

• 吸烟者
• 孕
• 控制饮食
• 无法收集进餐并遵守提供的进餐计划或3天食品日记中的习惯用餐/餐食，认为不适合提供的餐食计划
• BDI或BAI的中度至重度抑郁/焦虑评分
• 葡萄糖耐受性受损

• 在时间范围内通过可穿戴设备（分钟）测量的睡眠时间内的内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在夜晚近距离临近检查日期表现出较短的睡眠时间。
• 跨时间通过可穿戴设备（分钟）测量的睡眠正时内的内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在夜晚表现出以后的睡眠时间，以靠近考试日期。
• 在时间范围内通过可穿戴设备（分钟）测量的睡眠规律性的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在夜晚近距离检查日期表现出较少的定期睡眠时间。
• 通过自我报告和可穿戴设备（分钟）在时间[时间范围：4周]中测量的午睡行为的个体内变化
  我们假设参与者将表现出更多的多重睡眠时间表（更多的NAP发作），以更接近考试日期。
• 跨时间的每日自我报告压力的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将在更紧密的考试日期报告更高水平的压力。
• 每天自我报告的睡眠质量在时间内的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将报告睡眠质量较差，以更接近考试日期。
• 跨时间的日常自我报告情绪的个体内部变化[时间范围：4周]
  我们假设参与者将报告更多的负面情绪报告，以更加接近考试日期。
• 跨时间的葡萄糖值的个体内变化[时间范围：4周]
  我们假设意味着每天，昼夜，夜间和餐后葡萄糖值将更高，并且24小时的葡萄糖在与检查日期的紧密近端更加可变，并且这些葡萄糖将与睡眠模式改变的程度相关。参与者。
• 跨时间的平均葡萄糖的个体内变化[时间范围：4周]
  我们假设，平均每日葡萄糖值将在与考试日期的近端更接近，并且这些变化将与参与者经历的睡眠模式改变的程度相关。
• 时间范围内血糖变异性的个体内变化[时间范围：4周]
  我们假设每天的葡萄糖值将在更紧密的测试日期更加可变，并且这些变化将与参与者经历的睡眠模式改变的程度相关联。
• 跨时间的餐后葡萄糖内部变化[时间范围：4周]
  我们假设，葡萄糖的平均后餐后变化将在更接近检查日期的附近更高，并且这些变化将与参与者经历的睡眠模式改变的程度有关。
• 习惯性睡眠谱不同的个体之间平均葡萄糖的平均葡萄糖差异[时间范围：4周]
  与那些获得更多睡眠并具有更多规律的睡眠方式的人相比
• 习惯不同睡眠特征的个体之间血糖变异性的差异[时间范围：4周]
  与那些获得更多睡眠并具有更多规律的睡眠方式相比
• 使用多个数据源的睡眠检测准确性[时间范围：4周]
  我们假设在可穿戴，WiFi和基于智能手机的数据源时，睡眠检测精度将提高。

这项拟议的研究的主要目的是获取有关在自由生活环境中年轻健康中国大学学生中正常睡眠，活动时间表和代谢节奏范围的纵向信息。监测自由生活的葡萄糖节奏，睡眠时间和饮食时间表，同时控制饮食摄入量，可以提供健康人群中正常睡眠，进餐和活动时间表以及葡萄糖节奏的有用表征代谢疾病。与代谢有关的这项研究的次要目的是确定葡萄糖节奏，健康结果和饮食时间与昼夜节律相关的饮食时间之间的关联。

在睡眠监测方面，主要目标是使用商业睡眠和活动跟踪器（OURA RING），智能手机触摸屏相互作用（基于Tappigraphy的睡眠估算）和居住的学生的睡眠日记日志来验证无源WiFi感知，以防止睡眠测量在宿舍。研究该样本提供了一种方便且隐私保护获取WiFi数据的方式。这可以有助于确定多个数据源的组合是否可以提高睡眠检测的准确性，从而结合了整理期间的设备使用的影响。这项睡眠研究的次要目标是对大学校园长期睡眠监测的睡眠检测技术进行三角测量。希望能够进入更多的学生来推断睡眠行为和睡眠健康，并最终使用个性化的睡眠数据制定干预措施以改善人口健康。

此外，这些数据还可以识别与学校考试日期近距离接近相关的睡眠模式变化，当学生期望学生的学术工作量增加和更大的压力时。预计将观察到睡眠时间的延迟和更多的睡眠时间，睡眠时间较短，较短的睡眠持续时间将被观察到，并且预计与睡眠模式改变的程度有关，这些预期会影响更高的血糖变异性和更高的平均葡萄糖值。

• 睡觉
• 葡萄糖

纳入标准：

• 中国人
• NUS学生在学期期间居住在校园里
• 健康
• 没有睡眠障碍/饮食失调/神经疾病
• BMI在18.0至24.9之间

排除标准：

• 吸烟者
• 孕
• 控制饮食
• 无法收集进餐并遵守提供的进餐计划或3天食品日记中的习惯用餐/餐食，认为不适合提供的餐食计划
• BDI或BAI的中度至重度抑郁/焦虑评分
• 葡萄糖耐受性受损