2024年4月7日发(作者：经宾鸿)
睡眠监测手环在31例睡眠障碍患者中的应用研究
王司敏;秦浩;顾伟
【摘 要】目的 比较睡眠监测手环与多导睡眠监测仪器在睡眠障碍患者中应用中的
异同,为临床应用更简易、较准确、低成本的监测睡眠方法提供参考.方法 采用某进
口的多导睡眠仪和某睡眠监测手环,对31例睡眠障碍患者同时进行监测,比较两者
的睡眠总时间、浅睡眠时间、深睡眠时间、睡眠间清醒时间、睡眠有效率的差异,
评估睡眠监测手环在睡眠障碍患者中临床应用价值.结果 睡眠监测手环与多导睡眠
监测仪器两者所得的睡眠有效率、清醒睡眠时间、浅睡眠时间、深睡眠时间均无显
著性差异(P>0.05).结论 在这31例睡眠障碍患者中,睡眠监测手环与多导睡眠监测
仪在睡眠有效率、清醒睡眠时间、浅睡眠时间、深睡眠时间结果上无明显差异,可
作为临床上长期监测睡眠的参考依据之一,但是这类物美价廉,操作方便的仪器广泛
应用于临床睡眠的研究则需要更进一步的探讨.%Objective This research aimed
to provide some more convenient, accurate and more low-cost ways for
sleep monitoring in clinical practice by comparing the differences between
sleep-monitoring bracelets and polysomnography devices. Methods
Thirty-one patients with sleep disorders were monitored at the same time
via an imported polysomnography and a sleep monitoring bracelet. The
differences of total sleep time, light sleep, sound sleep, total wake time
and sleep efficiency in different detection group were compared, so as to
evaluate the clinical practicing value of sleep monitoring bracelets for
sleep disorder patients. Results There was no significant difference
between sleep-monitoring bracelets and polysomnography devices in
above mentioned monitoring experiments (P>0.05). Conclusion There is no
obvious difference between the sleep-monitoring bracelets and
polysomnography devices in monitoring sleep efficiency, total wake time,
light sleep and sound sleep. It can be used to monitor long-term sleep.
However, further validation is needed before advocating use of these
inexpensive and easy-to-use devices widely in clinical sleep medicine and
research.
【期刊名称】《中国医疗设备》
【年(卷),期】2017(032)010
【总页数】4页(P83-85,96)
【关键词】睡眠监测手环;多导睡眠监测仪器;睡眠障碍;睡眠时间
【作 者】王司敏;秦浩;顾伟
【作者单位】上海中医药大学 中医系,上海 201203;第二军医大学附属长海医院 呼
吸科,上海 200433;上海中医药大学 中医系,上海 201203;第二军医大学附属长海医
院 中医科,上海 200433
【正文语种】中 文
【中图分类】R197.39
睡眠占了人生的三分之一时间,睡眠紊乱会使人体的免疫力下降、诱发抑郁症、导
致某些心脏疾病和躯体障碍[1],良好的睡眠对于人体非常重要,一个好的睡眠是生活
质量的基础.现在,临床上用于监测睡眠的仪器很多,多导睡眠监测仪
(Polysomnography,PSG)作为其中之一是监测睡眠的金标准,但同时伴随着诸多缺
点,如监测不方便,仪器影响睡眠,价格昂贵等,便携式体动监测仪正是基于其的诸多不
方便而被研发,近几年来,随着智能电子设备的发展和完善,基于体动监测仪原理的睡
眠监测手环(Sleep-Monitoring Bracelets,SMB)被越来越多的人群用于睡眠质量
的自测.为了评估睡眠监测手环在睡眠障碍患者中的临床应用准确性和可靠性,本试
验通过对31例有睡眠障碍的患者同时使用PSG及手环进行睡眠监测,并对监测结
果进行统计分析,现报告如下.
小米二代智能手环,内部的组成大体上是三轴重力加速度传感器ADXL362,记录器,
蓝牙4.0模块,处理器,以及电池和振动器,夜晚睡眠状态是通过重力加速度传感器来
监测,实时捕捉到的3个维度的各项数据,经过滤波、峰谷检测等过程,使用各种算法
和科学缜密的逻辑运算得到睡眠数据,再通过蓝牙传送到相连接的手机APP上面转
化为可读数字.APP上面记录有全天睡眠时间、全天深睡眠时间、全天浅睡眠时间、
清醒时间、昨晚入睡时间、今早醒来时间.清醒就是肢体有大幅动作的时候,浅睡眠
状态是小幅动作的时候,而深睡眠状态是肢体完全放松不会动的.
多导睡眠监测仪由德国WEINMANN公司生产,型号:REF,WM95233,SOMNOlab
2 PSG;该仪器可以监测患者气流,鼾声,心率,氧饱和度,体位,以及治疗压力信号,同时
可以记录脑电、心电、眼电、肌电、呼吸信号[2],睡眠技师通过分析上述病人睡眠
中的各项生理指标的变化,可有效地对整夜的睡眠进行判读.睡眠监测报告显示有睡
眠开始时间、睡眠结束时间、觉醒时间、快速动眼期时间(Rapid Eyes Movement
Sleep,REM)、非快速动眼期时间1、2、3、4期时间(Non-Rapid Eyes
Movement Sleep,NREM1、2、3、4)、REM潜伏期时间、睡眠效率、觉醒反应
次数.
收集2016年3～10月长海医院呼吸科门诊就诊患者总共49例患者,脱落18例,纳
入研究共31例.患者门诊主诉为打鼾、憋醒、嗜睡、记忆力减退,诊断为阻塞性睡
眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea
Syndrome,OSAHS)、鼾症和其他的患者.
患者晚上8:30准点到达专门的睡眠监测室中,平躺于病床上,由专门的睡眠监测技师
按照美国睡眠医学学会标准佩戴PSG装置[2],同时另一名技师在患者左手腕横纹上
2 cm佩戴手环,要求手环紧贴皮肤.PSG装置设置监测时间设定为晚上10:00～次
日早上05:59或06:59,共8～9 h.手环监测时间与PSG同步.
所有统计资料均使用SPSS 21软件进行分析.统计描述用均数±标准差、95%的可
信区间表示,符合正态分布的配对资料采用配对t检验方法统计,不符合正态分布的
采用Wilconxon 符号秩检验,P值设定为0.05.
病例总数31例,男26例,女5例;平均年龄47岁,最小24岁,最大72岁:47.1±15.5);
主诉为打鼾(25人)、憋醒(9人)、嗜睡(8人)、记忆力减退(7人),诊断为
OSAHS(11人)、鼾症(18人)、其他(2人).
睡眠监测手环与PSG监测的数据有卧床时间、睡眠总时间、清醒总时间、睡眠效
率、觉醒次数、REM潜伏期、NREM1、2、3、4时间、深睡眠时间、浅睡眠时
间,统计数据见表1.
统计结果显示:PSG与SMB两种监测睡眠设备的睡眠有效率、总睡眠时间、清醒
时间的Pgt;0.05,说明两者监测的结果差异无统计学意义,还不能认为两种监测睡眠
仪器的结果不同,表示睡眠监测手环和多导睡眠监测仪监测结果有可比性,并无显著
差异.
深睡眠时间、浅睡眠时间、清醒时间的比较.大量睡眠相关研究定义深睡眠时间为
PSG结果中NREM3、NREM4和REM的时间之和[3],定义浅睡眠时间为NREM1
和NREM2时间之和[4-6],通过对表1的校正后计算出PSG监测结果相对应的深
睡眠和浅睡眠时间,具体见表2.
PSG与SMB监测患者深睡眠时间、浅睡眠时间进行统计学分析,发现Pgt;0.05,差
异无统计学意义,不能认为两者监测数据不同,智能手环监测的结果于多导睡眠监测
仪相比并无显著差异.
多导睡眠监测仪是睡眠研究中评判睡眠好坏的金标准,然而,它有诸多不足,比如价格
昂贵,佩戴后影响睡眠,耗费个人和睡眠技师的时间,不能在家中并且不能长期记录睡
眠情况等.诸多不足导致了其他客观监测睡眠技术的发展.
体动监测仪器作为一种可携带的仪器,常常用于监测睡眠.体动监测仪通过手腕的运
动幅度来区分睡眠深度,活动度小的计算为浅睡眠,活动度大的归于深睡眠[7].相对于
PSG,体动检测仪价格较便宜,操作简单,对监测地点没有要求,并且可监测一段时间内
的睡眠情况,最后不需要花费过多的人力也可生成详细的睡眠觉醒图表.临床试验研
究后通过统计学分析发现各类体动监测仪监测的结果和PSG有不同级别的相似[8].
尽管体动监测仪器不能监测动眼睡眠潜伏期,但是能很好的监测成人的睡眠状态[9-
11].临床上,对于一些伴随慢性疼痛的患者,普遍存在入睡困难和睡眠时间减少问题
的人群,体动仪就可以用来长期监测他们的睡眠情况从来调整用药[12].
近几年来,随着智能电子设备的发展和完善,人们对生活质量的高要求,智能手环越来
越受到人们的关注(比如 Fitbit Flex,Nike+FuelBand,Jawbone UP band).智能手
环的基本原理类似体动记录仪器.它可以记录存储佩戴者日常生活中的锻炼、睡眠
等实时数据,并将这些数据与手机、平板等电子设备同步.尽管智能手环记录睡眠技
术越来越广泛,但是这些设备记录睡眠及清醒的精确度仍未得到临床的证实[13-18].
在这些商业化智能手环中,临床研究发现Fitbit Flex,通过与PSG和体动仪器对比,
结果证明其具有一定的可靠性和可信性[19].该试验收集了24位健康成年人,在睡眠
监护室中对同一个人同时佩戴3种睡眠监测仪,即Fitbit Flex、PSG、体动仪,监测
夜晚睡眠数据并进行统计分析,结论是Fitbit Flex可以被用来监测健康成年人的睡
眠.随后Zambotti博士等[20]收集了65例青少年,通过与PSG对比,发现在总睡眠
时间和清醒时间上Jawbone UP与其有很好的一致性.
智能手环仅仅通过重力加速度和光学传感器得到的体动和心跳数据将睡眠自动分为
3类:清醒、浅睡眠、深睡眠,简单明了,而手环传感器和处理算法的应用让监测睡眠
更加方便,为追踪患者的长期睡眠状况提供了可能性.但是目前对手环的判读睡眠分
期没有详细的准确的标准,不同类型的手环也因内置的传感器和软件算法不同导致
不同的分析结果,与多导睡眠监测相比,智能手环不能细致的监测睡眠,只能分辨浅睡
眠、深睡眠、清醒时间,不能分辨REM、NREM1、2、3、4时间,不能监测睡眠潜
伏期.另外,在患者心情平静、无大幅度动作的情况下,手环已经判定其为睡眠状态,而
实际上患者仍旧是清醒的.
本试验还存在诸多不足,首先试验数据建立在单独一晚的时间,PSG预先设定了工作
时间,并不能监测工作时间之外的睡眠.其次试验样本量较少,病人来源受限,未设立健
康人群组.同时,智能手环采用的厂家较单一局限,更多的智能手环的对比试验是很有
必要的.然而本实验证明和传统的PSG相比,手环监测睡眠有效率、清醒睡眠时间、
浅睡眠时间、深睡眠时间无明显差异,同时对患者睡眠几乎没有影响,成本较低,使用
方便,可作为临床上长期监测睡眠的参考依据之一.
本文编辑 袁隽玲
【相关文献】
[1] Lin Y,Liu Z,Ma W,et s of insomnia and the effects of acupuncture treatment
on insomnia[J].J Integr Med,2016,14(3):174-186.
[2] Grigg-Damberger AASM scoring manual four years later[J].J clin Sleep
Med,2012,8(3):323.
[3] Shambroom JR,Fábregas SE,Johnstone tion of an automated wireless system to
monitor sleep in healthy adults[J].J Sleep Res,2012,21(2):221-230.
[4] Genzel L,Kroes MCW,Dresler M,et sleep versus slow wave sleep in memory
consolidation: a question of global versus local processes[J].Trends
Neurosci,2014,37(1):10-19.
[5] Fietze I,Penzel T,Partinen M,et aphy combined with EEG compared to
polysomnography in sleep apnea patients[J].Physiol Meas,2015,36(3):385-396.
[6] Lechinger J,Heib DP,Grumber W,et eat-related EEG amplitude and phase
modulations from wakefulness to deep sleep: Interactions with sleep spindles and slow
oscillations[J].Psychophysiology,2015;52(11):1441-50.
[7] Ancoli-Israel S,Cole R,Alessi C,et role of actigraphy inthe study of sleep and
circadian rhythms[J].Sleep,2003,26(3):342-392.
[8] Van de Water AT,Holmes A,Hurley ive measurements of sleep for non-
laboratory settings as alternatives to polysomnography-a systematic review[J].J Sleep
Res,2011,20(1):183-200.
[9] De Souza L,Benedito-Silva AA,Pires ML,et r validation of actigraphy for sleep
studies[J].Sleep,2003;26(1):81-85.
[10] Sadeh role and validity of actigraphy in sleep medicine:an update[J].Sleep Med
Rev,2011,15(4):259-267.
[11] Martin JL,Hakim actigraphy[J].chest,2011,139(6):1514-1527.
[12] Brown CA,Bostick G,Bellmore L,et self-shiatsu for sleep problems in persons
with chronic pain: a pilot study[J].J Integr Med,2014,12(2):94-101.
[13] Grifantini 's my sleep?Personal sleep trackers are gaining in popularity, but
their accuracy is still open to debate[J].IEEE Pulse,2014,5(5):14-18.
[14] Fischer on it:sleep might just be the most important part of daily health-and
the biggest new target for biomedical engineering[J].IEEE Pulse,2014,5(5):8.
[15] Chen KY,Jr technology of accelerometry-based activity monitors: current and
future[J].Med Sci Sports Exer,2005,37(11 Sl):S490.
[16] Steins D,Dawes H,Esser P,et le accelerometrybased technology capable of
assessing functional activities in neurological populations in community settings: a
systematic review[J].J Neuroeng Rehabil,2014,13(11):36.
[17] Dobkin le motion sensors to continuously measure real-world physical
activities[J].curr Opin Neurol,2013,26(6):602-608.
[18] Lowe SA,Olaighin ring human health behaviour in one's living environment:
a technological review[J].Med Eng Phys,2014(36):147-168.
[19] Montgomery-Downs HE,Insana SP,Bond nt toward a novel activity
monitoring device[J].Sleep Breath,2012,16(3):913-917.
[20] de Zambotti M,Baker FC,Colrain tion of sleeptracking technology compared
with polysomnography in adolescents[J].Sleep,2015,38(9):1461-1468.
2024年4月7日发(作者：经宾鸿)
睡眠监测手环在31例睡眠障碍患者中的应用研究
王司敏;秦浩;顾伟
【摘 要】目的 比较睡眠监测手环与多导睡眠监测仪器在睡眠障碍患者中应用中的
异同,为临床应用更简易、较准确、低成本的监测睡眠方法提供参考.方法 采用某进
口的多导睡眠仪和某睡眠监测手环,对31例睡眠障碍患者同时进行监测,比较两者
的睡眠总时间、浅睡眠时间、深睡眠时间、睡眠间清醒时间、睡眠有效率的差异,
评估睡眠监测手环在睡眠障碍患者中临床应用价值.结果 睡眠监测手环与多导睡眠
监测仪器两者所得的睡眠有效率、清醒睡眠时间、浅睡眠时间、深睡眠时间均无显
著性差异(P>0.05).结论 在这31例睡眠障碍患者中,睡眠监测手环与多导睡眠监测
仪在睡眠有效率、清醒睡眠时间、浅睡眠时间、深睡眠时间结果上无明显差异,可
作为临床上长期监测睡眠的参考依据之一,但是这类物美价廉,操作方便的仪器广泛
应用于临床睡眠的研究则需要更进一步的探讨.%Objective This research aimed
to provide some more convenient, accurate and more low-cost ways for
sleep monitoring in clinical practice by comparing the differences between
sleep-monitoring bracelets and polysomnography devices. Methods
Thirty-one patients with sleep disorders were monitored at the same time
via an imported polysomnography and a sleep monitoring bracelet. The
differences of total sleep time, light sleep, sound sleep, total wake time
and sleep efficiency in different detection group were compared, so as to
evaluate the clinical practicing value of sleep monitoring bracelets for
sleep disorder patients. Results There was no significant difference
between sleep-monitoring bracelets and polysomnography devices in
above mentioned monitoring experiments (P>0.05). Conclusion There is no
obvious difference between the sleep-monitoring bracelets and
polysomnography devices in monitoring sleep efficiency, total wake time,
light sleep and sound sleep. It can be used to monitor long-term sleep.
However, further validation is needed before advocating use of these
inexpensive and easy-to-use devices widely in clinical sleep medicine and
research.
【期刊名称】《中国医疗设备》
【年(卷),期】2017(032)010
【总页数】4页(P83-85,96)
【关键词】睡眠监测手环;多导睡眠监测仪器;睡眠障碍;睡眠时间
【作 者】王司敏;秦浩;顾伟
【作者单位】上海中医药大学 中医系,上海 201203;第二军医大学附属长海医院 呼
吸科,上海 200433;上海中医药大学 中医系,上海 201203;第二军医大学附属长海医
院 中医科,上海 200433
【正文语种】中 文
【中图分类】R197.39
睡眠占了人生的三分之一时间,睡眠紊乱会使人体的免疫力下降、诱发抑郁症、导
致某些心脏疾病和躯体障碍[1],良好的睡眠对于人体非常重要,一个好的睡眠是生活
质量的基础.现在,临床上用于监测睡眠的仪器很多,多导睡眠监测仪
(Polysomnography,PSG)作为其中之一是监测睡眠的金标准,但同时伴随着诸多缺
点,如监测不方便,仪器影响睡眠,价格昂贵等,便携式体动监测仪正是基于其的诸多不
方便而被研发,近几年来,随着智能电子设备的发展和完善,基于体动监测仪原理的睡
眠监测手环(Sleep-Monitoring Bracelets,SMB)被越来越多的人群用于睡眠质量
的自测.为了评估睡眠监测手环在睡眠障碍患者中的临床应用准确性和可靠性,本试
验通过对31例有睡眠障碍的患者同时使用PSG及手环进行睡眠监测,并对监测结
果进行统计分析,现报告如下.
小米二代智能手环,内部的组成大体上是三轴重力加速度传感器ADXL362,记录器,
蓝牙4.0模块,处理器,以及电池和振动器,夜晚睡眠状态是通过重力加速度传感器来
监测,实时捕捉到的3个维度的各项数据,经过滤波、峰谷检测等过程,使用各种算法
和科学缜密的逻辑运算得到睡眠数据,再通过蓝牙传送到相连接的手机APP上面转
化为可读数字.APP上面记录有全天睡眠时间、全天深睡眠时间、全天浅睡眠时间、
清醒时间、昨晚入睡时间、今早醒来时间.清醒就是肢体有大幅动作的时候,浅睡眠
状态是小幅动作的时候,而深睡眠状态是肢体完全放松不会动的.
多导睡眠监测仪由德国WEINMANN公司生产,型号:REF,WM95233,SOMNOlab
2 PSG;该仪器可以监测患者气流,鼾声,心率,氧饱和度,体位,以及治疗压力信号,同时
可以记录脑电、心电、眼电、肌电、呼吸信号[2],睡眠技师通过分析上述病人睡眠
中的各项生理指标的变化,可有效地对整夜的睡眠进行判读.睡眠监测报告显示有睡
眠开始时间、睡眠结束时间、觉醒时间、快速动眼期时间(Rapid Eyes Movement
Sleep,REM)、非快速动眼期时间1、2、3、4期时间(Non-Rapid Eyes
Movement Sleep,NREM1、2、3、4)、REM潜伏期时间、睡眠效率、觉醒反应
次数.
收集2016年3～10月长海医院呼吸科门诊就诊患者总共49例患者,脱落18例,纳
入研究共31例.患者门诊主诉为打鼾、憋醒、嗜睡、记忆力减退,诊断为阻塞性睡
眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea
Syndrome,OSAHS)、鼾症和其他的患者.
患者晚上8:30准点到达专门的睡眠监测室中,平躺于病床上,由专门的睡眠监测技师
按照美国睡眠医学学会标准佩戴PSG装置[2],同时另一名技师在患者左手腕横纹上
2 cm佩戴手环,要求手环紧贴皮肤.PSG装置设置监测时间设定为晚上10:00～次
日早上05:59或06:59,共8～9 h.手环监测时间与PSG同步.
所有统计资料均使用SPSS 21软件进行分析.统计描述用均数±标准差、95%的可
信区间表示,符合正态分布的配对资料采用配对t检验方法统计,不符合正态分布的
采用Wilconxon 符号秩检验,P值设定为0.05.
病例总数31例,男26例,女5例;平均年龄47岁,最小24岁,最大72岁:47.1±15.5);
主诉为打鼾(25人)、憋醒(9人)、嗜睡(8人)、记忆力减退(7人),诊断为
OSAHS(11人)、鼾症(18人)、其他(2人).
睡眠监测手环与PSG监测的数据有卧床时间、睡眠总时间、清醒总时间、睡眠效
率、觉醒次数、REM潜伏期、NREM1、2、3、4时间、深睡眠时间、浅睡眠时
间,统计数据见表1.
统计结果显示:PSG与SMB两种监测睡眠设备的睡眠有效率、总睡眠时间、清醒
时间的Pgt;0.05,说明两者监测的结果差异无统计学意义,还不能认为两种监测睡眠
仪器的结果不同,表示睡眠监测手环和多导睡眠监测仪监测结果有可比性,并无显著
差异.
深睡眠时间、浅睡眠时间、清醒时间的比较.大量睡眠相关研究定义深睡眠时间为
PSG结果中NREM3、NREM4和REM的时间之和[3],定义浅睡眠时间为NREM1
和NREM2时间之和[4-6],通过对表1的校正后计算出PSG监测结果相对应的深
睡眠和浅睡眠时间,具体见表2.
PSG与SMB监测患者深睡眠时间、浅睡眠时间进行统计学分析,发现Pgt;0.05,差
异无统计学意义,不能认为两者监测数据不同,智能手环监测的结果于多导睡眠监测
仪相比并无显著差异.
多导睡眠监测仪是睡眠研究中评判睡眠好坏的金标准,然而,它有诸多不足,比如价格
昂贵,佩戴后影响睡眠,耗费个人和睡眠技师的时间,不能在家中并且不能长期记录睡
眠情况等.诸多不足导致了其他客观监测睡眠技术的发展.
体动监测仪器作为一种可携带的仪器,常常用于监测睡眠.体动监测仪通过手腕的运
动幅度来区分睡眠深度,活动度小的计算为浅睡眠,活动度大的归于深睡眠[7].相对于
PSG,体动检测仪价格较便宜,操作简单,对监测地点没有要求,并且可监测一段时间内
的睡眠情况,最后不需要花费过多的人力也可生成详细的睡眠觉醒图表.临床试验研
究后通过统计学分析发现各类体动监测仪监测的结果和PSG有不同级别的相似[8].
尽管体动监测仪器不能监测动眼睡眠潜伏期,但是能很好的监测成人的睡眠状态[9-
11].临床上,对于一些伴随慢性疼痛的患者,普遍存在入睡困难和睡眠时间减少问题
的人群,体动仪就可以用来长期监测他们的睡眠情况从来调整用药[12].
近几年来,随着智能电子设备的发展和完善,人们对生活质量的高要求,智能手环越来
越受到人们的关注(比如 Fitbit Flex,Nike+FuelBand,Jawbone UP band).智能手
环的基本原理类似体动记录仪器.它可以记录存储佩戴者日常生活中的锻炼、睡眠
等实时数据,并将这些数据与手机、平板等电子设备同步.尽管智能手环记录睡眠技
术越来越广泛,但是这些设备记录睡眠及清醒的精确度仍未得到临床的证实[13-18].
在这些商业化智能手环中,临床研究发现Fitbit Flex,通过与PSG和体动仪器对比,
结果证明其具有一定的可靠性和可信性[19].该试验收集了24位健康成年人,在睡眠
监护室中对同一个人同时佩戴3种睡眠监测仪,即Fitbit Flex、PSG、体动仪,监测
夜晚睡眠数据并进行统计分析,结论是Fitbit Flex可以被用来监测健康成年人的睡
眠.随后Zambotti博士等[20]收集了65例青少年,通过与PSG对比,发现在总睡眠
时间和清醒时间上Jawbone UP与其有很好的一致性.
智能手环仅仅通过重力加速度和光学传感器得到的体动和心跳数据将睡眠自动分为
3类:清醒、浅睡眠、深睡眠,简单明了,而手环传感器和处理算法的应用让监测睡眠
更加方便,为追踪患者的长期睡眠状况提供了可能性.但是目前对手环的判读睡眠分
期没有详细的准确的标准,不同类型的手环也因内置的传感器和软件算法不同导致
不同的分析结果,与多导睡眠监测相比,智能手环不能细致的监测睡眠,只能分辨浅睡
眠、深睡眠、清醒时间,不能分辨REM、NREM1、2、3、4时间,不能监测睡眠潜
伏期.另外,在患者心情平静、无大幅度动作的情况下,手环已经判定其为睡眠状态,而
实际上患者仍旧是清醒的.
本试验还存在诸多不足,首先试验数据建立在单独一晚的时间,PSG预先设定了工作
时间,并不能监测工作时间之外的睡眠.其次试验样本量较少,病人来源受限,未设立健
康人群组.同时,智能手环采用的厂家较单一局限,更多的智能手环的对比试验是很有
必要的.然而本实验证明和传统的PSG相比,手环监测睡眠有效率、清醒睡眠时间、
浅睡眠时间、深睡眠时间无明显差异,同时对患者睡眠几乎没有影响,成本较低,使用
方便,可作为临床上长期监测睡眠的参考依据之一.
本文编辑 袁隽玲
【相关文献】
[1] Lin Y,Liu Z,Ma W,et s of insomnia and the effects of acupuncture treatment
on insomnia[J].J Integr Med,2016,14(3):174-186.
[2] Grigg-Damberger AASM scoring manual four years later[J].J clin Sleep
Med,2012,8(3):323.
[3] Shambroom JR,Fábregas SE,Johnstone tion of an automated wireless system to
monitor sleep in healthy adults[J].J Sleep Res,2012,21(2):221-230.
[4] Genzel L,Kroes MCW,Dresler M,et sleep versus slow wave sleep in memory
consolidation: a question of global versus local processes[J].Trends
Neurosci,2014,37(1):10-19.
[5] Fietze I,Penzel T,Partinen M,et aphy combined with EEG compared to
polysomnography in sleep apnea patients[J].Physiol Meas,2015,36(3):385-396.
[6] Lechinger J,Heib DP,Grumber W,et eat-related EEG amplitude and phase
modulations from wakefulness to deep sleep: Interactions with sleep spindles and slow
oscillations[J].Psychophysiology,2015;52(11):1441-50.
[7] Ancoli-Israel S,Cole R,Alessi C,et role of actigraphy inthe study of sleep and
circadian rhythms[J].Sleep,2003,26(3):342-392.
[8] Van de Water AT,Holmes A,Hurley ive measurements of sleep for non-
laboratory settings as alternatives to polysomnography-a systematic review[J].J Sleep
Res,2011,20(1):183-200.
[9] De Souza L,Benedito-Silva AA,Pires ML,et r validation of actigraphy for sleep
studies[J].Sleep,2003;26(1):81-85.
[10] Sadeh role and validity of actigraphy in sleep medicine:an update[J].Sleep Med
Rev,2011,15(4):259-267.
[11] Martin JL,Hakim actigraphy[J].chest,2011,139(6):1514-1527.
[12] Brown CA,Bostick G,Bellmore L,et self-shiatsu for sleep problems in persons
with chronic pain: a pilot study[J].J Integr Med,2014,12(2):94-101.
[13] Grifantini 's my sleep?Personal sleep trackers are gaining in popularity, but
their accuracy is still open to debate[J].IEEE Pulse,2014,5(5):14-18.
[14] Fischer on it:sleep might just be the most important part of daily health-and
the biggest new target for biomedical engineering[J].IEEE Pulse,2014,5(5):8.
[15] Chen KY,Jr technology of accelerometry-based activity monitors: current and
future[J].Med Sci Sports Exer,2005,37(11 Sl):S490.
[16] Steins D,Dawes H,Esser P,et le accelerometrybased technology capable of
assessing functional activities in neurological populations in community settings: a
systematic review[J].J Neuroeng Rehabil,2014,13(11):36.
[17] Dobkin le motion sensors to continuously measure real-world physical
activities[J].curr Opin Neurol,2013,26(6):602-608.
[18] Lowe SA,Olaighin ring human health behaviour in one's living environment:
a technological review[J].Med Eng Phys,2014(36):147-168.
[19] Montgomery-Downs HE,Insana SP,Bond nt toward a novel activity
monitoring device[J].Sleep Breath,2012,16(3):913-917.
[20] de Zambotti M,Baker FC,Colrain tion of sleeptracking technology compared
with polysomnography in adolescents[J].Sleep,2015,38(9):1461-1468.