Schlafdaten vom Handgelenk | Neuro-Depesche 5/2018

Migräneattacken zu 84% schon am Vortag vorhersagbar

Bei Patienten mit häufiger Migräne kann die nächste Attacke allein anhand der − mittels komplexer Algorithmen individuell ausgewerteten − Schlafdaten eines Handgelenk-Trackingarmbandes mit einer hohen Genauigkeit berechnet werden. Dies ist das Ergebnis einer sehr kleinen explorativen Studie finnischer Forscher.
An der Untersuchung nahmen sieben Patienten (fünf Frauen) mit häufiger Migräne mit und ohne Aura teil. Sie trugen das Armband (Empatica E4) zur Datengewinnung 24 h lang für etwa 27 Tage. Dieses „Wearable“ verfügt über einen Akzelerometer, einen elektrodermalen Aktivitätsmesser (Galvanometer), einen Temperaturmesser und einen photoplethysmographischen Sensor (zur Messung von Pulsfrequenz, Herzvariabilität etc.)
Es erfolgte eine detaillierte Analyse der gewonnenen Daten eines jeden Patienten, aus denen dann für jede Person nach sehr komplexen mathematischen Modellen ein individuelles Muster errechnet wurde, das auf eine Attacke hindeutet. Diese wurde dann „trainiert“ und validiert. Anschließend erfolgte die Evaluation der Vorhersagefähigkeiten. Die Datenmenge entsprach 200 Tagen (davon 67 Migränetage), also etwa 27 Tagen pro Person. Die Tagesdaten wurden wegen mangelnder Qualität verworfen, es wurden für dies Analyse nur die Daten der Schlafzeiten ausgewertet.
Die Vorhersagegenauigkeit am Vortag betrug im Durchschnitt relativ hohe 84%, doch sie schwankte zwischen den Teilnehmern sehr stark, unter Verwendung des „Quadratic discriminant analysis (QDA) Classifiers“ zwischen 60,4% und 95,2%.
Bei näherer Betrachtung wurde daher eine Gruppe von fünf „Respondern“ definiert, bei denen sich die nächste Attacke mit einer gewissen Zuverlässigkeit prädizieren ließ (≥ 82%), während die Vorhersage bei den übrigen zwei Patienten praktisch nicht funktionierte (≤ 69,6%). Dies hing teilweise mit Unterschieden in der Messqualität aber auch mit klinischen Variablen wie dem Migräne-Typ zusammen. JL

Kommentar

Wie die Autoren betonen, liegt diesen vorläufigen Resultaten lediglich das Auslesen und Verarbeiten der Schlafzeitdaten des „Wearable“ zugrunde. Doch auch die Tagesdaten dürften für die Migränevorhersage von Bedeutung sein. Sollte sich dies in größeren Studien reproduzieren lassen, könnte diese Technologie möglicherweise substanziell zur Früherkennung von Migräneattacken beitragen.

Quelle: Siirtola P et al.: Using sleep time data from wearable sensors for early detection of migraine attacks. Sensors (Basel) 2018; 18(5): pii: E1374 [Epub 28. Apr.; doi: 10.3390/s18051374]
ICD-Codes: G43.9

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