La práctica de seguimiento del sueño cuantificado ha aumentado considerablemente entre individuos sanos y pacientes con problemas de sueño. Sin embargo, las tecnologías existentes de seguimiento del sueño solo admiten la recopilación y visualización de datos simples y no son capaces de proporcionar recomendaciones prácticas adaptadas al contexto físico, conductual y ambiental de los usuarios. Una solución prometedora para abordar esta brecha es el sistema recomendador de salud del sueño consciente del contexto (CASHRS), un campo de investigación emergente que conecta la informática del sueño ubicua y los sistemas recomendadores conscientes del contexto. Este documento presenta una revisión narrativa para analizar el tipo de información contextual, los algoritmos de recomendación, las técnicas de filtrado de contexto, las técnicas de cambio de comportamiento, la evaluación del sistema y los desafíos identificados en publicaciones revisadas por pares que cumplen con las características de CASHRS. Los resultados del análisis identificaron las tendencias actuales de investigación, la brecha de conocimiento y las oportunidades de investigación futuras en CASHRS.