Az alvás egészségügyi rendszerének érvényesítése

Az alvás minősége befolyásolja a munka- és tanulási teljesítményt; a rossz minőségű alvás a modern emberek egyik gyakori problémája. Hagyományosan a poliszomnográfia az alvásminőség felmérésének elismert szabványa. Az alanyoknak öntapadó elektródákat, mellkasi és hasi szalagot, oximetriát és oronazális kanült helyeznek, és igazolt alváslaboratóriumban maradnak megfigyelés céljából. Ezek az érzékelők beállítása nehézkes, és valószínűleg kényelmetlenséget okoz. Az alvás minőségének értékelésének alternatívája az aktigráfia, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy több mint két hétig viseljenek. Az elmúlt években számos okosóra, amely gyakran méri a csukló fotopletizmográfiás (PPG) jeleit és a test mozgását, túlsúlyban van a hosszú távú alvásfigyelés megvalósítása érdekében, de pontosságát és hatékonyságát még ellenőrizni kell.

Az obstruktív alvási apnoe (OSA) egy gyakori rendellenesség, amelyet időszakos hipoxia és alvás fragmentáció jellemez. Az OSA kardiovaszkuláris morbiditással és mortalitással, metabolikus diszregulációval és neurokognitív diszfunkcióval jár, ami negatív hatással van a prognózisra. A PSG az OSA diagnózisának aranystandardja, amely drága és kevésbé hozzáférhető. Ezért a diagnózis és a kezelés felgyorsítása érdekében a PSG-től eltérő módszerre van szükség. A Tajvani Nemzeti Egyetemi Kórház alvászavarokkal foglalkozó központja 2006 júniusa óta működik. 2015 decemberéig összesen 8819 beteget utaltak be alvásvizsgálatra (NTUH kohorsz), ahol 1435 beteg hosszú távú CPAP alatt, 396 pedig MAD alatt áll. Az NTUH kohorszban 4618 beteg adatait felhasználva már létrehoztunk egy OSA predikciós módot (apnoe-hipopnoe index, AHI≥5/óra) 82,37%-os pontossággal (érzékenység 87,03%, pozitív prediktív érték 91%). Ami a molekuláris mechanizmust illeti, korábbi vizsgálatunk azt mutatta, hogy a plazma metabolomikai profilozásával azonosítani tudtuk az OSA súlyosságához kapcsolódó metabolitjelölteket. A 11 lehetséges metabolitot 100 olyan beteg profilozásának összehasonlításával azonosították, akiknek AHI <15/óra, illetve AHI>=15/óra volt. Hat azonosított metabolitot választottunk ki az AHI előrejelzési modell létrehozásához, amely 66%-os szenzitivitást, 72%-os specificitást és AUROC 0,736-ot adott. Ezenkívül 15 plazma metabolitot azonosítottak, amelyek a túlzott nappali álmossághoz (EDS) vagy poliszomnográfiás paraméterekhez kapcsolódnak. Ezen metabolitok közül az L-Kynurenine és a g-glutamilleucin az EDS-hez kapcsolódó metabolitok voltak, amelyek a vizsgálati csoportban 63%-kal és 76,7%-kal a validálási csoportban az AUROC-EDS-re vonatkozó előrejelzést eredményezték. Az alvászavarok diagnosztizálására szolgáló online rendszer (Good Sleep) az NTU, az NTUH és a MediaTek együttműködésével jött létre. Célja az alvászavar alacsony valószínűségű populációja, amely kiegészíti az NTUH kohorszát, nagy az alvászavar valószínűsége. Az online rendszer az alvászavarok diagnosztizálását és megoldását, alváskövetést és oktatást kínál weboldalon és alkalmazáson keresztül. A rendszer már majdnem be van állítva, és a pontosság ellenőrzéséhez a lakosságtól származó adatokra van szüksége.

A kérdőíveket, intelligens órákat, 24 órás vérnyomást és „LARGAN” EKG-holtert a hosszú távú otthoni alvásmonitorozáshoz magában foglaló alvás-egészségügyi rendszer a javaslatok szerint lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a kérdőív kitöltésével észleljék az alvászavarral küzdő alanyokat. A jelen projekt céljai a következők: (1) Mind a 300 önkéntes.1. szakasz, toborozzon 140 önkéntes résztvevőt a MediaTek-től, hogy online rendszeren, aktigráfos eszközökön, okosórákon és napi vérnyomáson keresztül érvényesítse az alvás hatékonyságát egy hétig.2. szakasz, 160 toborzás A közepesen súlyos-súlyos OSA-ban (AHI≥15/óra) szenvedő betegek önkéntes résztvevői online rendszeren, aktigráfos eszközökön, intelligens órákon, EKG Holteren és 24 órás vérnyomáson keresztül érvényesítik az alvás hatékonyságát. (2) Minden résztvevő éjszakai PSG-tesztet, vérmintát vesz, bazális anyagcsere mérést, EKG Holtert, testösszetételt és E-Prime-ot vesz az alvásközpontban, hogy érvényesítse az online rendszer teljesítményét az OSA diagnosztizálására alacsony kockázatú populációban. (3) Elemezze a PSG paramétereket mind az alacsony, mind a magas kockázatú populációban (az OSA otthoni tesztelésére szolgáló out of center eszközök felépítése). (4) Integrálja a klinikai paramétereket és a plazma metabolikus profilját a kezelés előtt és után, hogy azonosítsa az OSA-val kapcsolatos következményekkel és a hosszú távú prognózissal kapcsolatos tényezőket.