Nuevos datos subrayan los beneficios de la plataforma de cama inteligente 360 ​​en la reunión anual SLEEP 2021


Hoy, Sleep Number Corporation (Nasdaq: SNBR), líder en salud, innovación, ciencia e investigación del sueño, presentó datos como carteles de dos nuevos estudios utilizando su cama inteligente 360® en SLEEP 2021, la 35a reunión anual de Associated Professional Sleep Societies, LLC del 10 al 13 de junio.

Los datos presentados en la reunión muestran los resultados de un modelo predictivo de la infección por COVID-19 basado en métricas del sueño y los resultados de un gran estudio que analiza la variabilidad de la frecuencia cardíaca durante la noche (VFC), lo que proporciona más evidencia de los beneficios de la cama inteligente 360 ​​y la tecnología SleepIQ®. como posibles dispositivos para evaluar la salud de la población.

La galardonada cama inteligente 360 ​​y su sistema operativo, la tecnología SleepIQ, brindan evaluaciones y resultados individualizados de la salud del sueño al detectar automáticamente y responder sin esfuerzo a las necesidades de las personas que duermen, sin que sea necesario que las personas que duerman se pongan o hagan nada. La cama inteligente 360 ​​se ajusta sin esfuerzo durante toda la noche, detecta digitalmente los movimientos de cada durmiente y ajusta automáticamente la firmeza para mantener a ambos durmientes cómodos. La tecnología SleepIQ está integrada en cada cama inteligente 360.

Los hallazgos de la investigación de estos dos nuevos estudios, presentados en SLEEP 2021, se suman al creciente cuerpo de investigación científica de nuestra cama inteligente Sleep Number 360. La cama inteligente 360 ​​es un dispositivo innovador que ofrece un sueño de calidad comprobada, una plataforma de recopilación de datos longitudinal precisa y la capacidad de comprender los comportamientos del sueño en el mundo real. Estos datos y conocimientos están informando el desarrollo de soluciones significativas para el sueño “.

Annie Bloomquist, directora de innovación, Sleep Number

Estimación de la métrica del sueño longitudinal, discreta y ecológicamente válida de una cama inteligente para predecir la patología de COVID-19 (Resumen del Congreso ID: 651) Las enfermedades respiratorias virales como COVID-19 pueden afectar la duración, la calidad y la función cardiorrespiratoria del sueño. Se realizó un análisis de datos del mundo real recopilados de COVID-19 positivos (n = 122) y negativos (n = 1,603) 360 personas que duermen en la cama inteligente para construir un modelo COVID-19 predictivo basado en métricas de sueño discretas.

En el análisis se midieron la duración del sueño, la calidad del sueño, la duración del sueño reparador, el tiempo para conciliar el sueño, la frecuencia respiratoria, la frecuencia cardíaca y el nivel de movimiento obtenidos de los datos de balistocardiografía de enero de 2019 a octubre de 2020.

En el grupo COVID-19 positivo, el empeoramiento de los síntomas se asoció con un aumento en la duración del sueño, la frecuencia respiratoria promedio, la frecuencia cardíaca promedio y una disminución en la calidad del sueño. Para aquellos en el grupo negativo de COVID-19, no se observaron interrupciones significativas en el sueño ni en las métricas cardiorrespiratorias.

La evaluación del modelo predictivo dio como resultado un área de validación cruzada bajo la estimación de la curva de recepción-operador (AUC) de 0,84 ± 0,09, similar a los valores informados en los sensores portátiles. Cuanto más se acerca un valor de AUC a 1.0, más preciso se vuelve el modelo. Cuando el conjunto de datos se amplió más allá de las fechas iniciales de inicio de los síntomas autoinformados en el grupo positivo de COVID-19, la estimación del AUC mejoró a 0,93 ± 0,05.

Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que evalúa datos longitudinales del mundo real recopilados de manera discreta y no invasiva durante el sueño, utilizando una plataforma de cama inteligente.

Las métricas de sueño medidas con la cama inteligente 360 ​​son una fuente única de datos de salud a largo plazo con el potencial demostrado para predecir y rastrear el desarrollo de síntomas asociados con COVID-19 y probablemente otras enfermedades respiratorias. Sleep Number está trabajando para expandir estas capacidades para detectar síntomas de enfermedades como el resfriado común, la influenza y el SARS.

La variabilidad de la frecuencia cardíaca durante la noche depende de la edad, el sexo y el día de la semana: una observación de campo utilizando la plataforma de cama inteligente 360 ​​(Congress Abstract ID: 249) La VFC, la variación en el tiempo entre latidos, se usa comúnmente para evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA), que inconscientemente regula ciertas funciones corporales esenciales, como la respiración, la frecuencia cardíaca, la presión arterial y otras.

Los cambios en la función del SNA, reflejados en la VFC, pueden deberse a factores como el estilo de vida, el envejecimiento, las enfermedades cardiorrespiratorias, el estado del sueño y el estrés fisiológico. La VFC es menor en situaciones de estrés, ya sea emocional o físico, y es mayor en estados relajados. Si bien existe un gran interés en la investigación de la VFC, pocos estudios hasta la fecha han establecido valores normativos de la VFC durante la noche para una gran población.

Se realizó un análisis de las desviaciones estándar durante la noche en los intervalos de latidos cardíacos normales a normales (SDNN) de 18.2 millones de sesiones de sueño de 379,225 personas que duermen en la cama inteligente Sleep Number 360® para comprender mejor los cambios de HRV a nivel de población. Los números de SDNN más altos generalmente se correlacionan con una mejor salud y una mejor respuesta cardíaca al estrés, y los números de SDNN más bajos son un indicador de una actividad cardíaca no saludable.

Los resultados del análisis encontraron asociaciones transversales significativas entre la SDNN nocturna y la edad, el sexo y el día de la semana. Para los durmientes menores de 50 años, SDNN disminuyó a una tasa de aproximadamente 2,1 milisegundos / año, luego se estabilizó para los durmientes de 50 a 65 años y aumentó ligeramente a partir de entonces. Las mujeres menores de 50 años mostraron valores de SDNN más bajos y con una disminución más lenta que los hombres, pero esta tendencia se invirtió para los durmientes mayores de 50 años.

Además, los valores de SDNN fueron generalmente más altos durante el fin de semana y más bajos a mitad de semana. Los valores de SDNN para las mujeres siguieron un patrón en forma de U, comenzando alto al comienzo de la semana, bajando a mitad de semana y luego aumentando durante el fin de semana, mientras que los valores para los hombres siguieron un patrón en forma de L, comenzando alto al comienzo de la semana. , pero cayó rápidamente y se mantuvo bajo durante la semana.

Estos resultados muestran que la medición de datos SDNN durante la noche utilizando la cama inteligente 360 ​​puede ser un dispositivo útil y ecológicamente válido para evaluar modelos de salud de la población que dependen de la variabilidad de la frecuencia cardíaca.



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