Schlafapnoe und Schlafstörungen: Einfachere Tests und Diagnostik

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Torsten Lorenz, Beitrag vom 15. Dezember 2021

Schlafapnoe: Schlafstörungen und unzureichender Schlaf sind weltweit ein großes Problem, das unter anderem zu erhöhten Kosten für die Gesundheitsfürsorge, zu Krankheitsausfällen und zu einer verminderten Lebensqualität beiträgt.

Jüngsten Schätzungen zufolge sind weltweit etwa 1 Milliarde Menschen von Schlafapnoe betroffen, und bis zur Hälfte der Weltbevölkerung leidet irgendwann in ihrem Leben an Schlaflosigkeit.

Allein in Finnland sind schätzungsweise fast 1,5 Millionen Menschen von Schlafapnoe betroffen, wobei bei den meisten von ihnen keine Diagnose gestellt wird.

Es werden dringend einfachere und kosteneffizientere Tests und Methoden für das Screening und die Diagnose von Schlafstörungen benötigt.

Eine aktuelle Studie der Forschungsgruppe für Schlaftechnologie und -analytik (STAR) an der University of Eastern Finland untersuchte künftige Trends in der Messtechnik für Schlafstörungen.

Der Schwerpunkt der Untersuchung lag dabei auf den Einsatzmöglichkeiten von Messungen im häuslichen Umfeld.

Die Polysomnographie, die derzeit in Schlaflabors in spezialisierten Kliniken durchgeführt wird, ist die umfassendste Methode zur Diagnose von Schlafstörungen.

Aufgrund des hohen Preises und der begrenzten Verfügbarkeit der Polysomnographie im Labor werden jedoch auch andere Methoden, wie beispielsweise einfache, selbst durchgeführte Schlafaufzeichnungen zu Hause, für die Diagnose der Schlafapnoe eingesetzt.

Technologische Fortschritte in der Messtechnik sowie bei Analysemethoden, die auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basieren, ermöglichen den Einsatz einfacherer und erschwinglicherer Messungen im Krankenhaus, ohne die klinische Genauigkeit zu beeinträchtigen.

In der Forschung wurde eine Reihe automatisierter Methoden zur Analyse von Schlafaufzeichnungen entwickelt, und ihre Einführung in die klinische Praxis könnte Ressourcen im Gesundheitswesen freisetzen.

Darüber hinaus könnten einfachere Sensoren Schlafaufzeichnungen über mehrere Nächte ermöglichen und so ein genaueres Bild der natürlichen Struktur des Schlafs vermitteln.

Obwohl selbst durchgeführte Schlafaufzeichnungen zu Hause eine umfassende Polysomnografie in einem Schlaflabor nicht vollständig ersetzen können, wird ihr Einsatz in Zukunft sicherlich zunehmen.

Die genaue Struktur des Schlafs zu bestimmen, ist mit der derzeitigen Technologie, die bei selbst durchgeführten Schlafaufzeichnungen zu Hause verwendet wird, eine Herausforderung.

Herkömmlicherweise werden die Schlafstadien anhand des Elektroenzephalogramms (EEG) ermittelt. Das EEG wird jedoch in der Regel nicht in die selbst durchgeführten Schlafaufzeichnungen zu Hause einbezogen, da die derzeit verwendeten klinischen Elektroden eine umfangreiche Vorbereitung der Haut erfordern, bevor sie angebracht werden können, sowie eine genaue Platzierung an verschiedenen Stellen des Kopfes.

Eine kürzlich durchgeführte wissenschaftliche Studie der University of Eastern Finland untersuchte die elektrischen Eigenschaften neuartiger Trockenelektroden auf Textilbasis und die Qualität der von ihnen erfassten EEG-Signale.

Dabei zeigte sich, dass Trockenelektroden einen längeren Zeitraum benötigen, um einen stabilen Elektroden-Haut-Kontakt herzustellen, als Silber-/Silberchlorid-Elektroden, die in der klinischen Praxis häufig verwendet werden.

Bei Messungen in Laborumgebungen wurde jedoch festgestellt, dass das mit Textilelektroden erfasste EEG-Signal gut der Qualität des mit klinischen Elektroden erfassten Signals entspricht.

Textilelektroden sind laut Matias Rusanen von der University of Eastern Finland wesentlich einfacher zu handhaben und patientenfreundlicher und damit eine brauchbare Alternative für selbst angelegte Schlafaufzeichnungen zu Hause.

Hochwertigere Messmethoden für zu Hause könnten auch für die Überwachung des Fortschreitens der Schlafapnoe nützlich sein, da sich der Schweregrad der Erkrankung in der Regel über mehrere Jahre entwickelt.

Atemaussetzer bei Schlafapnoe führen in der Regel zu einem vorübergehenden Abfall der Sauerstoffsättigung im Blut, was den Körper des Patienten nachts erheblich belastet.

Es wurde festgestellt, dass diese so genannte hypoxische Belastung die Patienten auch für viele andere Krankheiten wie Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen prädisponiert.

Eine weitere aktuelle Studie der University of Eastern Finland untersuchte die umgekehrte Kausalität, also wie bestehende Krankheiten die Entwicklung der hypoxischen Belastung über mehrere Jahre hinweg beeinflussen.

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass sich die nächtliche Hypoxiebelastung bei Patienten mit Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen während einer fünfjährigen Nachbeobachtungszeit deutlich stärker verschlechterte als bei Patienten ohne Begleiterkrankungen, die typischerweise mit Schlafapnoe einhergehen.

Die Ergebnisse deuten nach Meinung von Tuomas Karhu von der University of Eastern Finland darauf hin, dass Patienten mit Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen vom Screening und vor allem von der kontinuierlichen Überwachung der Schlafapnoe und damit von der notwendigen Behandlung profitieren könnten.

Da eine umfassende Polysomnographie eine teure und komplexe Messmethode ist, eignet sie sich nicht besonders gut für eine kontinuierliche Überwachung.

Eine Lösung für dieses Problem könnten die oben vorgestellten Methoden sein, bei denen der Schlaf des Patienten durch selbst angebrachte und wiederverwendbare Sensoren in der häuslichen Umgebung überwacht wird.

Quellen: University of Eastern Finland

  • Henri Korkalainen et al, Self-Applied Home Sleep Recordings, Sleep Medicine Clinics (2021). DOI: 10.1016/j.jsmc.2021.07.003
  • Matias Rusanen et al, An In-Laboratory Comparison of FocusBand EEG Device and Textile Electrodes Against a Medical-Grade System and Wet Gel Electrodes, IEEE Access (2021). DOI: 10.1109/access.2021.3113049
  • Tuomas Karhu et al, Diabetes and cardiovascular diseases are associated with the worsening of intermittent hypoxaemia, Journal of Sleep Research (2021). DOI: 10.1111/jsr.13441

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