Überwachung von Schlaf und Glukose bei Universitätsstudenten

Es gibt zwei Iterationen dieser Studie.

In der ersten Iteration (METWI1) werden Wearables und Smartphone-basierte Messungen verwendet, um den Schlaf, die Aktivität, die Essenspläne, das Wohlbefinden und die kontinuierlichen Glukoseprofile in einer Kohorte gesunder, junger chinesischer Universitätsstudenten für 4 Wochen im freien Leben zu charakterisieren normale Schulzeit. Während der Glukoseüberwachung (2 Wochen) konsumieren die Teilnehmer einen standardisierten Mahlzeitenplan, der vom Labor bereitgestellt wird, um zusätzliche Abweichungen von der Nahrungsaufnahme zu reduzieren.

Die Untersuchung von Beziehungen zwischen Schlaf- und Verhaltensmerkmalen und Glukoseprofilen kann zur Identifizierung von Phänotypen mit einem höheren Risiko für die Entwicklung von Stoffwechselstörungen beitragen. Die in dieser Studie gesammelten Daten können außerdem bei der Identifizierung von Veränderungen im Schlafmuster helfen, die mit einer größeren Nähe zu akademischen Bewertungen verbunden sind, wenn die Schüler voraussichtlich einer erhöhten akademischen Arbeitsbelastung und Stress ausgesetzt sein werden. Verzögerungen und mehr Unregelmäßigkeiten beim Schlaftiming, kürzere Schlafdauern und reduzierte Schlafqualität werden näher an den Bewertungsterminen erwartet. Diese wiederum sollen zu höheren Glukosespiegeln und glykämischen Schwankungen führen.

In der zweiten Iteration (METWI2) unterziehen sich die Teilnehmer zusätzlich zu den oben genannten Maßnahmen einem oralen Glukosetoleranztest nach einer Nacht mit mäßiger Schlafeinschränkung und Ausgangsschlaf (ohne Schlafeinschränkung). Dies ermöglicht es uns, die Auswirkungen einer moderaten Schlafbeschränkung zu Hause auf die Glukosetoleranz und die Insulinsensitivität zu untersuchen.

In Bezug auf die Schlafüberwachung streben wir außerdem an, die passive WLAN-Erkennung gegen die Schlafmessung mit einem kommerziellen Schlaf- und Aktivitätstracker (Oura-Ring), Smartphone-Touchscreen-Interaktionen (tappigrafiebasierte Schlafschätzung) und Schlaftagebuchprotokollen bei Studenten, die im Haus wohnen, zu validieren Schlafsäle. Das Studium dieses Beispiels bietet eine bequeme und die Privatsphäre schützende Möglichkeit, WLAN-Daten zu erhalten. Dies kann dazu beitragen festzustellen, ob eine Kombination mehrerer Datenquellen für die Schlaferkennung die Genauigkeit der Schlaferkennung verbessern kann, indem der Einfluss der Gerätenutzung in der Peri-Schlaf-Periode berücksichtigt wird. Das sekundäre Ziel dieser Schlafstudie ist die Triangulation von Schlaferkennungstechniken für die langfristige Schlafüberwachung auf dem Universitätscampus. Die Hoffnung besteht darin, Zugang zu einer größeren Population von Studenten zu erhalten, um auf das Schlafverhalten und die Schlafgesundheit zu schließen und schließlich Interventionen zur Verbesserung der Bevölkerungsgesundheit anhand individualisierter Schlafdaten zu entwickeln.