Optimisation de la caféine en temps réel pendant la privation totale de sommeil

Le premier objectif de la présente étude est de déterminer si le modèle d'optimisation de la caféine 2B-Alert (2BAlert) peut créer des programmes de caféine individualisés qui récupèrent efficacement les performances PVT pendant une fenêtre de temps spécifiée. Le modèle 2BAlert est la clé de voûte du système complet de gestion de la fatigue développé par le Walter Reed Army Institute of Research (WRAIR) et le Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute (BHSAI). Il s'agit d'un outil logiciel qui "apprend" (quantifie) la relation entre les paramètres de sommeil/éveil d'un individu (mesurés objectivement par actigraphie au poignet) et ses performances psychomotrices (mesurées objectivement sur un PVT). Il quantifie la mesure dans laquelle un individu est sensible/résilient aux effets de la perte de sommeil et produit des prédictions de performances individualisées qui peuvent être utilisées pour éclairer les décisions concernant la préparation actuelle et future, ainsi que l'application de contre-mesures contre la fatigue telles que les siestes ou la caféine. . La version la plus récente de 2BAlert peut appliquer des contre-mesures de fatigue directement à un individu en fonction de sa prédiction de performance individualisée. Ce modèle donne des recommandations sur le moment et la quantité de caféine à utiliser afin d'optimiser les performances pendant une période de temps spécifiée. Bien que ce modèle ait été appliqué post-hoc à des données précédemment collectées, il n'a pas encore été testé en temps réel. Cette étude fournira la première opportunité de tester directement si le modèle peut être utilisé efficacement, en temps réel, pour récupérer les performances PVT à un niveau souhaité (c'est-à-dire 275 ms) lorsque cela est nécessaire (c'est-à-dire une période de six heures après 44 heures de sommeil perte).

Un deuxième objectif de la présente étude est d'étudier si 2BAlert peut non seulement récupérer les performances PVT pendant une période spécifiée, mais également récupérer les augmentations du stress et de l'anxiété autodéclarés liés à la perte de sommeil. Les données d'une étude précédente de WRAIR montrent que le stress et l'anxiété autodéclarés augmentent après 1 nuit de perte de sommeil et continuent d'augmenter après une deuxième nuit de privation continue de sommeil. Ces mesures reviennent à la ligne de base après 12 heures de sommeil de récupération et correspondent directement aux performances PVT. Par conséquent, les enquêteurs émettent l'hypothèse que si les performances PVT peuvent être récupérées par la caféine, le stress et l'anxiété autodéclarés peuvent également revenir près des niveaux de base avec la caféine.

Un troisième objectif de l'étude est d'évaluer si les images acquises à l'aide d'une caméra de smartphone conviennent au développement d'un système de vision par ordinateur passif et non intrusif qui pourrait remplacer le PVT pour évaluer la vigilance. Actuellement, l'algorithme utilise des données PVT parce que : (a) par rapport à d'autres mesures de performance, le PVT est relativement sensible à la perte de sommeil et au rythme circadien de la vigilance ; et (b) il n'y a pas d'effets d'apprentissage sur le PVT. Cependant, le PVT exige qu'un individu s'engage activement dans un test de 3 à 10 minutes, qui doit être effectué au moins une douzaine de fois pendant la privation de sommeil, ce qui en fait un test sensible mais peu pratique pour mesurer la vigilance d'un soldat dans des contextes opérationnels.

Tous les participants participeront aux phases d'étude continue suivantes. La gomme de caféine peut être administrée au cours de cette étude.

Phase 1 : Mesure du sommeil/éveil à domicile : Tous les participants seront invités à maintenir leur horaire normal de sommeil/éveil pendant les 13 jours/12 nuits précédant immédiatement la phase 2 (la partie en laboratoire de l'étude). La conformité sera vérifiée objectivement par actigraphie du poignet. Les participants recevront un smartphone et seront invités à effectuer un PVT dessus toutes les 3 heures lorsqu'ils sont éveillés et à enregistrer leur consommation normale de caféine ainsi que la durée quotidienne du sommeil.

Phase 2 : Évaluation des performances sommeil/éveil et PVT en laboratoire : les participants se présenteront au laboratoire du sommeil à 19 h 00 le jour 13. Pendant qu'ils sont éveillés dans le laboratoire, ils effectueront divers tests cognitifs, y compris le PVT, et enregistreront une vidéo de 3 minutes de leur visage toutes les 3 heures. Ils seront autorisés à dormir de 23h00 le jour 13 à 07h00 le jour 14 et leur sommeil sera surveillé via PSG et actigraphie. Cela sera suivi de 62 heures d'éveil continu (c'est-à-dire de 07 h 00 le jour 14 à 21 h 00 le jour 16). À 19 h 00 le jour 15, 2BAlert sera exécuté pour chaque individu et utilisera le sommeil et les performances antérieurs de chaque individu pour créer un programme de dosage de caféine individualisé afin d'optimiser les performances de 03 h 00 à 09 h 00 le jour 16.

Phase 3 : Récupération en laboratoire : tous les participants subiront une phase de récupération consistant en 12 heures au lit de 21h00 le jour 16 à 09h00 le jour 17. Le sommeil sera surveillé par PSG et actigraphie. Le calendrier des tests cognitifs et des enregistrements vidéo du visage se poursuivra à partir de la phase 2 pendant les heures de réveil. Après avoir été évalués par un médecin de l'étude, ils seront libérés de l'étude vers 18h00 le jour 17. Ainsi, les participants seront dans le laboratoire pour un total de 95 heures.

Le principal critère d'évaluation de cette étude est la performance du test de vigilance psychomotrice (PVT), mesurée à l'aide du Smart-PVT. Un critère d'évaluation secondaire est le stress et l'anxiété autodéclarés, mesurés respectivement par l'échelle visuelle analogique de stress et l'inventaire d'anxiété de Spielberger State-Trait. Un troisième objectif de l'étude consiste à tester si les images faciales capturées avec la caméra du téléphone pourraient être utilisées pour évaluer le niveau de vigilance des sujets en privation de sommeil.

Hypothèses à tester : (a) Les données de performances psychomotrices collectées sur le Smart-PVT resteront égales ou inférieures à 275 ms pendant la fenêtre d'alerte maximale de performances optimisées, indiquant ainsi que 2BAlert est valide et prêt à être utilisé dans de futures études sur le terrain et paramètres opérationnels. (b) Le stress et l'anxiété autodéclarés reviendront aux niveaux de base pendant la fenêtre de vigilance maximale et seront mappés sur la récupération des performances PVT pendant cette fenêtre de temps.

CONTEXTE : Les déficits neurocomportementaux induits par la perte de sommeil sont une menace reconnue pour la sécurité et la productivité dans les contextes opérationnels civils et militaires. Les accidents et mésaventures liés à la fatigue très médiatisés (y compris les mésaventures commerciales telles que celles survenues à 3-Mile Island, Tchernobyl et Bhopal, et les mésaventures militaires telles que l'embuscade de la 507e compagnie de maintenance) continuent d'attirer l'attention sur le problème du sommeil perte/somnolence dans les environnements opérationnels. De tels accidents mettent en évidence les effets néfastes de la perte de sommeil sur la prise de décision, la vigilance, la résolution de problèmes et d'autres capacités mentales essentielles à l'efficacité militaire. Des publications et des manuels de l'armée, du corps des marines des États-Unis et de la marine des États-Unis ont documenté les effets délétères d'importance militaire de la perte de sommeil sur la vigilance et les performances. La cinquième enquête de l'équipe consultative sur la santé mentale de l'armée auprès des combattants servant dans l'opération Iraqi Freedom et l'opération Enduring Freedom a révélé que les militaires qui ont signalé moins de sommeil ont également signalé des taux plus élevés d'accidents et d'erreurs, et ont plus fréquemment approuvé des éléments de santé mentale négatifs.

Le ministère de la Défense a financé le développement d'un modèle informatique pour quantifier les effets des quantités de sommeil quotidiennes sur les performances neurocomportementales. La version la plus récente (et la plus avancée) du modèle mathématique de prédiction du sommeil/performance est le modèle 2BAlert, développé par BHSAI. Comme ses prédécesseurs, 2BAlert était principalement basé sur des données PVT collectées dans le laboratoire de recherche sur le sommeil WRAIR. Les données PVT ont été utilisées parce que, dans le but de construire des modèles de prédiction du sommeil/de la performance, elles sont généralement supérieures aux données d'autres mesures de performance à plusieurs égards importants : (a) par rapport à d'autres mesures de performance, la PVT est relativement sensible à la perte de sommeil et le rythme circadien de la vigilance ; (b) il n'y a pas d'effets d'apprentissage sur le PVT; et (c) il a déjà été démontré qu'un modèle de prédiction du sommeil/performance basé sur le PVT a une bonne validité écologique. C'est-à-dire que les prédictions du modèle basé sur le PVT de l'efficacité de la performance se sont avérées bien corrélées avec le « risque d'accidents » dans les opérations ferroviaires réelles.

L'outil 2BAlert actuel se présente sous deux formes : 1) un outil Web qui prend en compte les horaires de sommeil et de caféine et affiche les performances MOYENNES DU GROUPE prévues et 2) une application pour smartphone qui utilise les performances individuelles mesurées avec le PVT sur un smartphone pour individualiser les performances modèle prédictif. Cette version de l'outil a été validée avec succès dans une étude récente de WRAIR. La version la plus récente de l'application pour smartphone utilise des prédictions de performances individualisées pour calculer une planification individualisée de la caféine qui optimise les performances pendant des périodes spécifiques. Bien que cet outil ait été développé à l'aide de données collectées au WRAIR et qu'il ait été exécuté post-hoc sur des données précédemment collectées au WRAIR, il n'a pas encore été testé en temps réel. Par conséquent, le but de cette étude est de valider cet algorithme d'optimisation de la caféine en temps réel. Les chercheurs utiliseront le même protocole d'étude que la récente étude WRAIR, car on sait qu'il existe une variabilité des performances dans une population en bonne santé au cours de cette période et que les performances globales sont inférieures à 275 ms et que le stress et l'anxiété autodéclarés augmentent de manière significative sans un intervention caféine. De plus, en utilisant une conception d'étude précédente, les chercheurs peuvent minimiser le fardeau de l'équipe d'étude dans la création de nouveaux documents et calendriers.

En prenant du recul, il est important d'expliquer pourquoi l'optimisation de la caféine est importante et pertinente pour les militaires. Alors que la caféine est largement acceptée et utilisée comme stimulant pour contrer les effets de la fatigue associée au travail posté et à la perte de sommeil, une étude précédente menée par WRAIR a montré que la caféine perd de son efficacité et peut même ralentir la récupération en cas d'utilisation répétée et de perte de sommeil chronique. Ce résultat surprenant indique que la caféine a une limite et un coût, et, par conséquent, le Warfighter serait plus efficace s'il utilisait la caféine de manière optimale. Pour les études précédentes sur la caféine avec des durées de privation de sommeil continue similaires à celles du protocole actuel, les participants recevaient 800 mg de caféine chaque nuit. Bien que cette recherche suggère que les enquêteurs pourraient récupérer des performances en donnant à tous les participants à cette étude 800 mg de caféine, l'algorithme 2BAlert permettra aux enquêteurs de donner à certains participants moins de caféine tout en obtenant le même résultat que si tout le monde avait reçu 800 mg de caféine.

Des recherches récentes ont appliqué l'algorithme 2BAlert post-hoc en utilisant les paramètres définis dans ce protocole. Les résultats du modèle montrent que tous les participants ont récupéré leurs performances pendant la fenêtre de vigilance maximale, c'est-à-dire entre 44 et 50 heures d'éveil, où la récupération est définie comme 275 ms ou plus rapide, et plus de la moitié des sujets ont nécessité moins de la moitié de la quantité totale autorisée de caféine (800 mg ), tandis que trois sujets n'ont eu besoin d'aucune caféine. Les chercheurs espèrent valider 2BAlert en l'appliquant à des données en temps réel en utilisant la conception originale de l'étude.

En plus de tester le modèle d'optimisation de la caféine, les chercheurs souhaitent également tester l'hypothèse selon laquelle si les performances PVT peuvent être récupérées avec de la caféine, le stress et l'anxiété autodéclarés peuvent également être récupérés. Des travaux récents ont révélé que le stress et l'anxiété autodéclarés augmentaient avec l'augmentation de la perte de sommeil et revenaient à la ligne de base après le sommeil de récupération, suivant la même tendance que les données de performance PVT. Alors que des travaux antérieurs ont montré que le stress et l'anxiété autodéclarés augmentent avec 1 nuit de perte de sommeil, ce sont les premières données à montrer que le stress et l'anxiété autodéclarés continuent d'augmenter après 2 nuits de perte de sommeil. Il n'existe actuellement aucune étude indiquant si et comment le stress et l'anxiété autodéclarés peuvent être récupérés avec de la caféine pendant la perte de sommeil.