麻酔患者の睡眠と活動パターンに対するナイトフロートコールの影響

参加者は、スタンフォード大手術室での 1 週間のナイトフロートの予定が決まり次第、電子メールで募集されます。 研究期間中に覚醒に影響を与える可能性のある処方薬を服用している潜在的な参加者は登録されません。

研究者らは、ナイトフロートコール週の前、中、後の週の睡眠パターンと活動の変化を定量化します。 疲労、身体機能、前向きな感情など、自己申告による健康状態の側面は、研究期間中の各週の終わりにNIH PROMIS調査で評価されます。

研究者らは、Fitbit Alta HR データを使用して、総睡眠量、睡眠中断、睡眠段階および 1 日あたりの歩数の変化を定量化します。 デバイスが使用されていない期間を補正するために、心拍数データと一致する場合にのみデータが分析されます。

研究期間中、参加者が Fitbit を着用し、NIH PROMIS 調査に回答することを除いて、活動は通常と変わりません。

NIH PROMIS 調査、Fitbit からのデータと、年齢、性別、BMI、以前に完了した夜間浮遊期間の数などの人口統計情報が提供されました。 関連付け後、データは完全に匿名化されます。

すべてのデータは、導入週中に参加者のベースライン値に正規化されます。 通話週と通話後週は、R および/または NONMEM (非線形混合効果モデリング用のプログラム) を使用した時系列混合効果モデルで分析されます。 上記の人口統計学的変数の影響は、潜在的な共変量として評価されます。

研究者らは、この観察研究が、睡眠パターンの変化が活動性や健康状態に及ぼす影響を調べる多くの研究の最初のものになると予想している。