Bedeutung der tragbaren Technologie und Vivago-Aktivitätskurve

Aktivitätskurven sind ein intuitives Mittel, um den Schlaf, die Tagesaktivität und den zirkadianen Rhythmus einer Person auf einen Blick zu betrachten. Die Vivago MOVE^TM-Uhr misst die Aktivität des Benutzers über ein Aktigraph. Die Daten werden in Form einer Aktivitätskurve angezeigt, die über das Vivago Vista-Programm zugänglich und analysierbar ist. Auch mit der Anwendung Vivago MOBILE besteht die Möglichkeit des Zugriffs auf die Aktivitätskurven.

Jeder Punkt in der Kurve stellt die Aktivität des Benutzers für die Dauer von einer Minute dar. Bei hoher körperlicher Aktivität des Benutzers weist die Kurve eine hohe Amplitude (Höhe) auf. Werden langsame Bewegungen erkannt, so weist die Kurve eine niedrige Amplitude auf. Zu Zeiten, in denen keine Bewegung erkannt wird, verläuft die Kurve flach und der entsprechende Wert liegt bei null.

Die Aktivitätskurven können in unterschiedlichen Zeitfenstern angezeigt werden: 60 Minuten, 6 Stunden, 24 Stunden oder in Echtzeit. Die 24-Stunden-Skala eignet sich ideal, um einen Gesamtüberblick zu erhalten, zum Beispiel, wenn es um die klinische Beurteilung oder die Nachbereitung einer Änderung bei der Versorgung oder der Medikation des Patienten geht. Die kürzeren Skalen und die Echtzeitansicht könnten in der Pflegepraxis hilfreich sein, zum Beispiel, um die zeitliche Planung der Nachtschichten in Pflegeheimen zu optimieren. Die Aktivitätskurven können zudem über ein Post-Analyse-Fenster angezeigt werden, um für einen bestimmten Patienten eine erweiterte Analyse durchzuführen.

Abbildung 1. Aktivitätskurse, 24-Stunden-Ansicht. Unabhängig von der Länge des ausgewählten Zeitfensters wird die Zeit unterhalb der Anzeige der Aktivitätskurven angegeben. Die linke Seite der Ansicht zeigt eine vertikale Achse mit Werten zwischen 0 und 100 %, wobei 100 % höchstmögliche Aktivität und 0 % vollstände Immobilität bedeutet. Bei einem gesunden Erwachsenen wird für eine gute Tagesaktivität normalerweise ein Wert von über 30 % angezeigt.

Die Anzeigen der Aktivitätskurven sind farblich gekennzeichnet, wodurch der Benutzer intuitiv typische Situationen erkennt

Schlaferkennung

Wenn eine Person schläft, bewegt sie sich nur wenig. Daher kann ein Aktigraph Schlaferkennung gut eingesetzt werden. Eine typische Eigenschaft dieser Technologie besteht jedoch in der Tendenz, Immobilität fälschlicherweise als Schlaf einzuordnen. Folglich könnte die von einem Aktigraph gemessene Schlafdauer durchaus als zu lang eingeschätzt werden. 

Die Aktigraphie wurde der Polysomnographie – dem Goldstandard in der Schlafüberwachung – in Studien vergleichend gegenübergestellt. Dabei wurde gezeigt, dass die Korrelation bei normalen, gesunden Person am höchsten und bei Personen mit Schlafstörungen am niedrigsten ist. Lesen Sie einen verwandten Artikel über die Korrelation von Aktigraphie und Polysomnographie (PSG).

Polysomnographie basiert auf Elektroenzephalopathie (EEG), Elektromyographie (EMG) sowie Elektrookulografie (EOG) und ist zu aufwändig, um für eine Langzeitüberwachung außerhalb des Schlaflabors in Frage zu kommen. Für Anwendungen, die im Alltag genutzt werden, ist Aktigraphie besser geeignet. Darüber hinaus wird die Technologie häufig in klinischen Studien eingesetzt.

Vivago erkennt anhand der Aktivitätskurve automatisch Schlaf und Wachphasen des Benutzers. Schätzungen der gesamten Schlafdauer und die Anzahl der einzelnen Schlafperioden tagsüber werden für jeden Tag neu berechnet, jeweils von 12 Uhr mittags bis 12 Uhr mittags des Folgetages. Die Einstufung basiert auf der Schwellenwertmethode, bei der Werte unterhalb des Schwellenwerts als Schlaf eingestuft werden. Schwellenwerte im Zusammenhang mit Schlaferkennung (Grenzwerte) sind in gewissem Maße anpassbar, um maximale Genauigkeit zu gewährleisten und sich an die Schlafqualitäten des Einzelnen anzupassen.

Zirkadianem Rhytmus

Einer der Vorzüge der Aktivitätskurve ist die Fähigkeit, dem zirkadianen Rhythmus, d. h. dem Schlaf-Wach-Rhythmus, des Benutzers zu folgen. Der Index für den zirkadianen Rhythmus lässt sich berechnen, indem der Wert für die durchschnittliche Nachtaktivität durch den Wert für die durchschnittliche Tagesaktivität geteilt wird:

Der Index für den zirkadianes Rhythmus beschreibt die Qualität des Schlaf-Wach-Rhythmus. Ist der Rhythmus stark, so ist die Nachtaktivität niedrig und die Tagesaktivität hoch, wie in der folgenden Abbildung 2 dargestellt. Abbildung 3 ist ein Beispiel für einen schwachen zirkadianen Rhythmus.

Abbildung 2. Starker zirkadianer Rhythmus

Starker zirkadianer Rhytmus

Durchschnittliche Nachtaktivität = 1 (blaue Linie) und durchschnittliche Tagesaktivität = 10 (rote Linie) -> der Index für den zirkadianen Rhythmus = 1/10 = 0,1; der Rhythmus ist folglich stark.

Abbildung 3. Schwacher zirkadianer Rhythmus

Swacher zirkadianer Rhytmus

Durchschnittliche Nachtaktivität = 8 (blaue Linie) und durchschnittliche Tagesaktivität = 8 (rote Linie) -> der Index für den zirkadianen Rhythmus = 8/8 = 1; der Rhythmus ist folglich schwach.

Wöchentliche Analyse

Die Anzeige der wöchentlichen Analyse ist ein bequemer Weg, um jeweils mehrere Tage der Kurve einer Person zu analysieren, wobei die Tage untereinander stehen, mit den ältesten Daten beginnend. Die Tage sind auf einer gemeinsamen Zeitachse angeordnet, die im oberen Bereich der Anzeige zu sehen ist.

Die Felder auf der linken Seite zeigen die Informationen der täglichen Analyse in numerischer Form an und enthalten Informationen zum nächtlichen Schlaf, dem Schlaf tagsüber sowie zur Tagesaktivität. Der vertikale Graph auf der rechten Seite stellt den zirkadianen Rhythmus der Person dar: Ein einzelner Punkt für jeden Tag (horizontal neben der Kurve abgebildet) steht für den Wert an diesem Tag. Je weiter links sich ein Punkt befindet, desto stärker ist der zirkadiane Rhythmus an dem betroffenen Tag. Jeder Index über 1,0 (aufgehobener Rhythmus) ist in roter Farbe gekennzeichnet.

 

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Fall: Aktivitätskurven

Viele der Änderungen der funktionellen Fähigkeiten spiegeln sich im zirkadianen Rhythmus und Schlaf einer Person und damit in ihren Aktivitätsdaten wider. Die Analyse von Zustandsdaten ist ein effizientes Werkzeug zur Erkennung von Problemen, ermöglicht eine Beurteilung der Behandlung und eine Messung ihrer Wirksamkeit, sobald die tatsächliche Diagnose gestellt wurde.

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