使用消费者可穿戴设备评估REM睡眠作为抑郁症的生物标志物

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 睡眠医学 睡眠医学
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 快速眼动 (REM) 睡眠抑制,以较短的REM延迟和较大的REM分数为特征,是主要抑郁症的已知的实验室标志物.
• 在日常生活中使用消费者可穿戴设备捕捉这些REM睡眠模式的可行性尚未确立.

研究的目的:

• 评估从Apple Watch数据中获得的REM延迟和REM睡眠系数是否可以在日常环境中有效测量.
• 检查可穿戴设备衍生REM睡眠指标与抑郁症状严重程度之间的关联.

主要方法:

• 191名成年人使用Apple Watch记录了15晚的睡眠时间,数据通过自定义iOS应用程序流传.
• 用经过验证的神经网络模型确定睡眠阶段;计算REM延迟和REM睡眠系数.
• 使用贝克抑郁 inventory (BDI) 评估抑郁症的严重程度.

主要成果:

• 平均BDI得分为13.52±6.79,REM睡眠系数为24.05±6.52%,REM延迟时间为103.63±15.44分钟.
• 雷姆睡眠延迟与BDI得分有显著的负相关性 (ρ = -0.673,p < 0.001).
• 雷姆睡眠系数与BDI得分有显著的正相关性 (ρ = 0.678,p < 0.001).

结论:

• 由可穿戴设备衍生的REM延迟和REM比例共同解释了抑郁症状严重程度差异的很大一部分 (62%).
• 这些REM睡眠指标显示,它们可以作为抑郁症的可访问的数字生物标志物.
• 进一步的纵向和干预研究是有必要的,通过修改REM架构来探索治疗潜力.