ウェアラブルデバイスと健康モニタリング
ウェアラブルデバイスがリアルタイムの健康データを通じて患者ケアを変えてるよ。
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ウェアラブルデバイスからのデジタル健康データが、医者が患者ケアについての決定を下す方法を変えつつあるんだ。糖尿病用のグルコースモニターや、心拍の問題用のECGモニターみたいなデバイスが、リアルタイムで健康を追跡するのを手助けしている。この情報は治療がどれだけ効果的かを示したり、深刻になる前に潜在的な健康問題を警告したりすることもできるんだ。医者がこのデータをリモートで見ると、患者の健康が悪化しているかどうかがわかるから、入院を防ぐために手を打つことができる。
アクチグラフィーは、休んでいるときと活動しているときの人の動きパターンを調べる方法だ。この方法は、動きを測るために体に着ける小さなデバイスを使う。例えば、腕に着けるデバイスは、ユーザーに不快感を与えずに詳細なデータを収集できるんだ。アクチグラフィーは睡眠医学において重要なツールになっていて、簡単で安価な方法で不眠症やナルコレプシーなどの睡眠問題を抱える人々をモニタリングするのに役立っている。これらのデバイスは、どれだけ動いたかやどれくらい寝たかの貴重なフィードバックを提供し、活動目標を設定するのを助ける。
休息-活動リズムって?
アクチグラフィーデバイスは、睡眠や歩数を追跡するだけじゃない。休息-活動リズム(RAR)も測定していて、これは日中と夜間の活動パターンを説明するもの。このリズムはサーカディアンリズムに似ていることもあるけど、必ずしも同じ強い日ごとのパターンを持っているわけじゃない。RARは数日間測定して、リズムの強さやピーク時期、日ごとの一貫性などの様々な面を分析できる。
研究者たちは、大規模な集団でRARを研究して、年齢、性別、体重などの要因による変動を見てきた。いろんな健康状態にある人々では、このリズムが変化することがあって、特にうつ病のようなメンタルヘルスの問題を抱える人では顕著なんだ。このリズムとメンタルヘルスの関係は、RARの乱れがしばしばより深刻なうつ病の症状と関連していることを示しているんだ。
RARに関する過去の研究の限界
ほとんどのRARに関する研究は、数日しか記録を見ていなかった。この短い時間枠では、うつ病症状の変化がRARの変化の前か後かはわからないんだ。例えば、抗けいれん薬を服用している人は活動パターンに変化が見られるかもしれないけど、それが薬の影響なのか、元々の状態なのかはわからない。健康な人や脆弱な人を追跡する長期的な研究は行われていなかった。このようなデータがないと、RARの範囲や時間と共にどれだけ安定しているかを完全には理解できないんだ。この知識は、アクチグラフィーを健康モニタリングのツールとして使うためには重要だよ。
アクチグラフィーと研究デザイン
最近の研究では、研究者たちが長期のアクチグラフィー記録を見て、RARが時間と共にどう変化するかを調べたんだ。データは、睡眠を理解して睡眠障害の治療を改善することを目的とした大きな進行中のプロジェクトから得られた。参加者は、13歳以上であることや、ラボでの睡眠研究が必要であることなど、特定の要件を満たす必要があったんだ。
参加者は登録後、健康、薬、眠気のレベルに関する詳細なアンケートに答えた。そして、少なくとも2週間連続でアクチグラフィーデバイスを着用するように求められた。1881人の参加者のうち、90日以上の長期記録を提供したのは85人だった。最初の1ヶ月間にデバイスを一貫して着用しなかった人を除外した後、最終的な分析には48人が含まれた。
RARの変動を観察する
研究者たちは、長期間にわたって収集されたデータを分析して、RARが時間と共にどう変動するかを見た。例えば、ある参加者のデータは、外的要因に応じて変わる活動と休息の明確なリズムを示していた。録音を2週間ごとに分けることで、特定のRARの測定が時間と共にどう変化するかを追跡できたんだ。
一般的に、個々の参加者はRARにおいて大きな変化を示したけど、グループ全体としては、同じ期間で比較的安定した平均を示した。これは、個々の健康が大きく変動する一方で、グループ全体の傾向は一貫していることを示唆しているね。
研究結果からの洞察
この研究ではいくつかの興味深いパターンが明らかになった。例えば、研究者たちは、若い人たちは通常、年配の人たちに比べて活動や睡眠パターンの変動が少ないことを発見した。同様に、睡眠の眠気やうつ病のレベルが高い被験者は、RARにおいてより多くの変動を示した。
特定の特徴に基づいたグループを見てみると、BMIが高い人や失業中の人は、活動レベルが低下し、総睡眠時間が長くなる傾向があった。被験者の録音を分析することで、これらの人口統計的要因とRARの変化をつなげて、ライフスタイル、メンタルヘルス、身体の健康の明白な関連を示したんだ。
個々の参加者のケーススタディ
研究された参加者の中では、それぞれのデータが彼らの活動パターンについてのユニークな洞察を提供していた。例えば、ある被験者のデータは、ほぼ1年にわたる多様な活動をキャッチしていて、病気の期間が彼らの休息と活動レベルにどう影響したかを示していた。データは、病気のエピソードの間に活動が低下し、その後通常の生活に戻ることで改善される瞬間を反映している。
別の参加者は、健康の変化とRARの変動との関連を示唆する興味深い活動パターンを示していた。これは、アクチグラフィーが個人の健康やその変化を知るためにどれだけ価値のある洞察を提供できるかを示しているんだ。
結論と今後の方向性
この発見は、ウェアラブルデバイスが健康を継続的にモニタリングするのにどう役立つかを強調している。アクチグラフィーによって捕らえられたRARは、行動や幸福感の変化を観察するための有用な方法を提供するんだ。研究者たちは、アクチグラフィーが臨床現場でのルーチンツールとして使われる可能性を見ていて、患者の健康に関する客観的なデータを提供できると見ているよ。
それでも、この研究には限界がある。サンプルサイズが比較的小さく、詳細なログや日記がないと、観察された変化が健康の改善や悪化と直接関係しているのかはわからない。しかし、この研究は、ウェアラブル技術が健康モニタリングや治療を改善するために、RARを継続的に評価する方法として活用できるかどうかの未来の研究への扉を開いたんだ。
全体的に、ウェアラブル健康技術への関心が高まる中、こうした研究は、よりパーソナライズされた健康管理戦略の道を切り開いているよ。研究者がもっと長期的なデータを収集できれば、人々が良好な健康を維持し、問題が悪化する前に対処するためにこれらのツールをどう使うかのより良い方法につながるかもしれないね。
タイトル: Stability and Volatility of Human Rest-Activity Rhythms: Insights from Very Long Actograms (VLAs)
概要: ImportanceWrist-worn activity monitors provide biomarkers of health by non-obtrusively measuring the timing and amount of rest and physical activity (rest-activity rhythms, RARs). The morphology and robustness of RARs vary by age, gender, and sociodemographic factors, and are perturbed in various chronic illnesses. However, these are cross-sectionally derived associations from recordings lasting 4-10 days, providing little insights into how RARs vary with time. ObjectiveTo describe how RAR parameters can vary or evolve with time ([~]months). Design, Setting and Participants48 very long actograms ("VLAs", [≥]90 days in duration) were identified from subjects enrolled in the STAGES (Stanford Technology, Analytics and Genomics in Sleep) study, a prospective cross-sectional, multisite assessment of individuals > 13 years of age that required diagnostic polysomnography to address a sleep complaint. A single 3-year long VLA (author GD) is also described. Exposures/InterventionNone planned. Main Outcomes and MeasuresFor each VLA, we assessed the following parameters in 14-day windows: circadian/ultradian spectrum, pseudo-F statistic ("F"), cosinor amplitude, intradaily variability, interdaily stability, acrophase and estimates of "sleep" and non-wearing. ResultsIncluded STAGES subjects (n = 48, 30 female) had a median age of 51, BMI of 29.4kg/m2, Epworth Sleepiness Scale score (ESS) of 10/24 and a median recording duration of 120 days. We observed marked within-subject undulations in all six RAR parameters, with many subjects displaying ultradian rhythms of activity that waxed and waned in intensity. When appraised at the group level (nomothetic), averaged RAR parameters remained remarkably stable over a [~]4 month recording period. Cohort-level deficits in average RAR robustness associated with unemployment or high BMI (>29.4) also remained stable over time. Conclusions and RelevanceThrough an exemplary set of months-long wrist actigraphy recordings, this study quantitatively depicts the longitudinal stability and dynamic range of human rest-activity rhythms. We propose that continuous and long-term actigraphy may have broad potential as a holistic, transdiagnostic and ecologically valid monitoring biomarker of changes in chronobiological health. Prospective recordings from willing subjects will be necessary to precisely define contexts of use.
著者: Vaishnav Krishnan, N. Adhyapak, M. A. Abboud, P. S. Rao, A. C. Kar, E. Mignot, G. Delucca, S. F. Smagula
最終更新: 2024-01-22 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.22.24301243
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.01.22.24301243.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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