Araştırmalar Uyku EEG'sinin Tahmin Edici Yeteneklerini Gösteriyor

CHARLOTTE, N.C. – Gece uykuda çekilen elektroensefalografi (EEG), bir araştırmacının yıllık toplantıda bildirdiğine göre; bireyin demans, bilişsel bozukluk ve kardiyovasküler olaylar dahil olmak üzere bir dizi sağlık riskini belirlemek için çıkarılabilecek çok sayıda beyin dalgası verisi içermekte. 

Massachusetts General Hospital, Boston'da nöroloji eğitmeni ve baş çalışma yazarı olan Haoqi Sun, "Uyku EEG'leri, olumsuz sonuçların riski hakkında çözülebilir bilgiler içerir" dedi. "Olumsuz sonuç alma riski yüksek olan insanları belirlemek için uykuyu kullanmanın mümkün olduğunu, beyne ve genel sağlığa açılan bir pencere olarak uyku kavramını güçlendirdiğini gösteriyor."

Araştırmacılar, polisomnografiyi (PSG) içeren tanısal uyku çalışmaları olan 8673 yetişkin üzerinde toplanan uyku verilerinin nicel bir analizini yaptı. Analizde, sağlık sonucunu değerlendirmek için ICD kodları kullanıldı: zeka geriliği, hafif bilişsel bozukluk (MCI) veya demans, iskemik inme, intrakraniyal kanama, atriyal fibrilasyon, miyokard enfarktüsü, tip 2 diyabet, hipertansiyon, bipolar bozukluk, depresyon ve ölüm.

 Daha sonra Haoqi Sun, uyku EEG kayıtlarından REM ve NREM uykunun 86 spektral ve zaman alanı özelliğini çıkardıklarını ve bu verileri yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi, yatıştırıcılar, nöbet önleyici ilaçlar ve uyarıcılar, benzodiazepin ve antidepresan kullanımı dahil sekiz ortak değişkeni ayarlayarak analiz ettiklerini açıkladı. 

Katılımcılar üç uyku kalitesi grubuna ayrıldı: zayıf, orta ve iyi olmak üzere. 10 yıllık kümülatif insidansta sonuç açısından ortalama tahmin farkı, kötü uyku grubu için %2.3, orta uyku grubu için %0.5 ve iyi uyku grubu için %1.3 idi.

En kötü üç ortalama risk oranına sahip sonuçlar demans (6,2; %95 güven aralığı, 4,5-9,3), ölüm oranı (5,7; %95 GA, 5-7,5) ve HBB veya demans
((4; %95 GA, 3,2) olmuştur. -4.9).

Klinik için hazır mısınız?

Bir röportajda sayın Sun, bireysel olarak sağlık sonuçlarını tahmin etmek için EEG beyin dalgası verilerini kullanma potansiyelini gösterdiğini, ancak araştırmacıların kullandığı 86 uyku özelliğinin çoğunun klinikte hazır olmadığını kabul ettiğini söyledi.

Çalışmada kullanılan spektral özelliklerin PSG ile uyumlu bir yazılım aracılığıyla yakalanabileceğini ifade etti. "Buradan çeşitli bantları, farklı frekans aralıklarını tanımlayabilir ve daha sonra bu aralıkta bir kişinin daha yüksek veya daha düşük bir güce sahip olup olmadığını kolayca görebilirsiniz" dedi. Bununla birlikte, araştırmacıların çalışmada kullandığı iğ ve yavaş salınım özellikleri çoğu kliniğin erişiminin ötesindedir.

Sonraki adımlar

Sayın Sun, bu araştırmanın erken aşamada olduğunu, ancak bir noktada uyku çalışmalarından toplanan verilerin, bireysel hastaları değerlendirmek amaçla uygulanabilir hale getirmek için makine öğrenimi ile eşleştirilebileceğini söyledi. "Amacımız önce bunu bireyselleştirmek" dedi. "Kayıttaki gürültüyü en aza indirmek ve bulgulardaki geceden geceye değişkenliği en aza indirmek istiyoruz. Klinik bilgili bir yaklaşım var ve zaman içindeki değişimi en aza indirebileceğiniz algoritma bilgili bir yaklaşım da var."

Model ayrıca, özellikle diyabet ve demans gibi kronik hastalıklarda, teşhis konmadan çok önce sonuçları tahmin etme potansiyeline sahip olduğunu söyledi.

"Büyüleyici" ve "Kışkırtıcı"

Atlanta'daki Emory Uyku Merkezi'nde nöroloji profesörü olan Donald Bliwise, çalışmanın "büyüleyici, kışkırtıcı, heyecan verici ve ilginç" olduğunu söyledi, ancak "Uyku sağlık için hayati önem taşıyor. Bu, böyle bir çalışmada çok açık. ama EEG'nin bu 86 ölçümünün tümü ile onu biraz daha ileri götürmeye çalışmak bence karmaşık hale geliyor."

Çalışma metodolojisi, özellikle çeşitli hastalıkların kümülatif insidansının kullanımı övgüye değerdi ve alfa bant gücü gibi EEG ile ölçülen daha basit uyku özelliklerinin kullanılması "sezgisel bir anlam ifade ediyor" dedi.

Ancak, çalışma modelinin kullandığı daha karmaşık özelliklerin - örneğin, teta frekansının basıklığı veya iğ ile yavaş salınım arasındaki eşleşmenin - uyku kalitesi üzerinde nasıl sıralandığı konusunda fazla net olmadığını söyledi.

Bliwise, "Teta frekans bandının bastonunu, uyku laboratuvarındaki herkeste gözlemleyemiyoruz," dedi. "Yapabiliriz, ancak bunu kullanılabilir bir modele nasıl bağlayacağımı bilmiyorum."

Çalışmanın klinik bileşenleri, her ikisi de Boston'da, Massachusetts General Hospital'da MD, PhD, M. Brandon Westover ve Beth Israel Deaconess Medical Center'da Robert J. Thomas, MD tarafından yürütülmüştür. Çalışma, Amerikan Uyku Tıbbı Akademisi Vakfı'ndan destek aldı. Sun'ın konuyla ilgili bir açıklaması yok. Bliwise'ın de herhangi bir açıklaması yok. 

KAYNAK https://www.medscape.com/viewarticle/975478