Determination of sleep and sleep-disordered breathing with minimal- and non-contact technologies
Due to the increasing prevalence of sleep-disordered breathing (SDB), the resulting economic burden on healthcare systems and only limited numbers of specialized centers, new technical solutions for diagnostic and treatment become more relevant in sleep medicine. Thus, a more precise out-of-center (OOC) testing could enable a more accurate detection of SDB in the home environment by using smart, non-invasive and non-sleep disturbing, contactless or low-contact diagnostic devices with automatic data processing algorithms.
Methods
The studies presented in this dissertation included patients who were referred to the Center for Sleep and Telemedicine at the University Hospital Essen with suspicion for SDB. The contactless single-channel device SleepMinderTM using radio-frequency technology and the minimal-contact single-channel sensor Vitalog® using piezoelectricity were validated against the diagnostic gold standard of polysomnography (PSG). The results regarding estimation of sleep-wake phases and of other sleep-related parameters were comprehensively analyzed statistically with SPSS 22.0 (SPSS Inc., Chicago, USA) or with Matlab 2017 a (The MathWorks, Inc, Natick, MA, USA).
Results
For both devices a strong correlation for sleep and sleep-related parameters were found. However, regarding the determination of the apnoea- hypopnoea index (AHI) the contactless device SleepMinderTM was found to be inaccurate in case of co-existing sleep-related leg movement disorders.
Discussion
Both devices show promising results for a home-based remote screening for SDB. However, further studies and larger cohorts are required to improve the algorithms.
Aufgrund der zunehmenden Verbreitung von schlafbezogenen Atmungsstörungen (SBAS),der daraus resultierenden wirtschaftlichen Belastung der Gesundheitssysteme und derbegrenzten Anzahl spezialisierter Zentren gewinnen neue technologische Ansätze fürDiagnose und Behandlung schlafbezogener Atmungs- (SBAS) und Bewegungsstörungen
in der Schlafmedizin an Bedeutung. Eine genauere Erkennung von SBAS in der häuslichenUmgebung der Patienten könnte durch die Verwendung intelligenter, nicht-invasiver,kontaktarmer bzw. berührungsloser – und damit nicht-schlafstörender- Diagnosegeräte mit automatischer Datenverarbeitung erreicht werden.
Methoden
In die Studien der vorliegenden Dissertation wurden Patienten eingeschlossen, die mit dem klinischen Verdacht auf SBAS in das Zentrum für Schlaf- und Telemedizin der Universitätsmedizin Essen, Ruhrlandklinik überwiesen wurden. Das kontaktlose Einkanalgerät SleepMinderTM, basierend auf Radiofrequenztechnologie, und der berührungsarme Einkanalsensor Vitalog®, basierend auf Piezoelektrizität, wurden gegen
den diagnostischen Goldstandard Polysomnographie (PSG) validiert. Die Ergebnisse der Abschätzung der Schlaf-Wach-Phasen sowie anderer schlafbezogener Parameter wurden mit den Ergebnissen der PSG umfassend statistisch mit SPSS 22.0 (SPSS Inc., Chicago,
USA) oder mit Matlab 2017 (The MathWorks, Inc, Natick, MA, USA) verglichen.
Ergebnisse
Für beide Geräte wurde eine starke Korrelation bei der Erkennung von Schlafphasen und weiteren schlafbezogenen Parameter gefunden. Es wurde jedoch festgestellt, dass hinsichtlich der Bestimmung des Apnoe-Hypopnoe-Indexes (AHI) das kontaktlose Gerät SleepMinderTM bei gleichzeitig bestehenden schlafbezogenen Beinbewegungsstörungen einen großen Bias aufweist.
Diskussion
Beide Geräte zeigen vielversprechende Ergebnisse für ein häusliches SBAS-Screening mit telemedizinischer Übertragung der Daten. Weitere Studien und die Analyse größerer Kollektive sind jedoch erforderlich, um die diagnostischen Algorithmen zu verbessern