Bedöma sömn och dygnsrytm hos primära hjärntumörpatienter

Bakgrund:

Sömnstörningar är bland de vanligaste och allvarligaste symtomen som rapporterats i befolkningen med primär hjärntumör (PBT) och incidensen är associerad med onkologiska terapier, särskilt strålbehandling. Smarta bärbara enheter har potential att ge detaljerad information om sömn och dygnsrytm hos människor med lägre risk för dataförlust, eftersom enheter synkroniseras automatiskt och kräver mindre laddningstid. Mätning av sömn genom smarta bärbara enheter, eliminerar också svårigheterna med inspelning på en sömnklinik och möjliggör längre övervakningsperioder. Tidigare forskning om smarta bärbara kontroller inom friska kontroller har funnit att Fitbit Charge 3TM-modellen presterar bättre än aktigrafi och är den mest jämförbara med polysomnografi, guldstandarden för sömndetektering. För närvarande finns det mycket få studier som undersöker sömn eller dygnsrytm med dessa enheter i PBT-populationen.

Mål:

Att bedöma upptäckt av sömnstörningar hos PBT-patienter med hjälp av fysiologiska sömnmätningar som erhållits från smarta bärbara enheter samt korrelationen med självrapporterade sömninstrument.

Behörighet:

PBT-patienter måste vara inskrivna i Natural History Study (NHS)-studien i Neuro-Oncology Branch (NOB) (alla tumörtyper och kvaliteter är kvalificerade).

Deltagare med histologiskt dokumenterad PBT.

Samtidig registrering i andra NOB-försök är tillåten.

Subjektets förmåga att förstå och vilja att underteckna ett skriftligt samtycke.

Vuxna (>=18 år) som är engelsktalande och kan självrapportera symtom.

Uteslut deltagare utan vävnadsdiagnos.

Deltagare som är ovilliga eller oförmögna att synkronisera eller länka sin Fitbit smarta bärbara enhet till sin personliga smartphone eller annan kompatibel enhet utesluts

Design:

Totalt 160 PBT-deltagare kommer att delta i denna observationsstudie.

Deltagarna kommer att provtas i en tvärsnittsdesign vid 1 av 4 tidpunkter över sjukdomsförloppet. Studien kommer att samla in information om sömn, aktivitet och hjärtfrekvens under en månadsperiod via Fitbit bärbar enhet, som kommer att tillhandahållas patienter utan kostnad. Dessa data inkluderar fina mätningar av sömn, inklusive sömnstadier, latens, fragmentering och effektivitet, såväl som tupplurens varaktighet under dagen och antalet matcher. Dessutom kommer dygnsrytmparametrar att beräknas för att bestämma egenskaper associerade med kronoavbrott, inklusive amplituddämpning, precision av rytmstart/offset och rytmstabilitet. Studien kommer också att inkludera insamling av etablerade självrapporterade patientrapporterade resultat (PRO) mätningar för sömn och dygnsrytm. Deltagarna kommer att få sömndagböcker som ska fyllas i hemma under den fjärde veckan av inspelningen och kommer att bli ombedda att fylla i PRO-åtgärderna under den fjärde veckan vid slutförandet av studien.

Beskrivande statistik, T-tester, Wilcoxon ranksummetester och flera logistiska regressionsmodeller kommer att användas för att utvärdera genomförbarheten av Fitbit-enheten för att mäta sömnstörningar och dygnsstörningar hos deltagare. Pearson- eller Spearman-korrelationer kommer att användas för att utvärdera förhållandet mellan Fitbits bärbara biologiska mått på sömn och dygnsrytm och självrapporterade PRO:er.