Den Goldstandard für die Diagnostik von Schlafstörungen stellt die Polysomnographie dar. Für das Anbringen der Sensoren und die anschließende Auswertung ist qualifiziertes Personal erforderlich. Eine einfach anzuwendende und kostengünstige Alternative bildet die Aktigraphie, bei der anhand eines Beschleunigungssensors die körperliche Aktivität eines Patienten erfasst und damit Rückschlüsse über dessen Wach- und Schlafphasen gezogen werden können. Studien konnten eine hohe Sensitivität (Schlafphasen werden zuverlässig erkannt) bei niedriger Spezifität (Wachphasen werden weniger zuverlässig erkannt) der Geräte nachweisen. Diese Studie untersuchte die Schlaf-Wach-Analyse bei Patienten mit diagnostizierten schlafbezogenen Atmungsstörungen, Insomnien oder hypersomnischen Störungen anhand der Aktigraphie im Vergleich zur Polysomnographie. Im Zeitraum von April 2017 bis Dezember 2018 konnten 419 Probanden für die Studie rekrutiert werden. Die Studienteilnehmer erhielten im Schlaflabor zur Diagnostik möglicher Schlafstörungen eine Polysomnographie. Zusätzlich wurde ihnen ein Aktigraph, die SOMNOwatch™ plus, am nicht-dominanten Handgelenk inklusive EKG angebracht. Anschließend erfolgten eine Einteilung in die unterschiedlichen Diagnosegruppen und unabhängige Schlaf-Wach-Analysen; bei der Polysomnographie durch qualifiziertes Personal und bei der Aktigraphie anhand der mitgelieferten Software. Es wurden die Schlafparameter totale Schlafzeit, Schlafeffizienz, Einschlaflatenz sowie Wachzeit nach Schlafbeginn aus der Polysomnographie und Aktigraphie anhand von Bland-Altman-Plots miteinander verglichen und auf statistisch signifikante Unterschiede geprüft. Des Weiteren erfolgte die Berechnung der Sensitivität, Spezifität und Korrektklassifikationsrate. Es konnten 138 Probanden mit Diagnose einer schlafbezogenen Atmungsstörung, 38 Probanden mit Insomnie und 36 Probanden mit hypersomnischer Störung eingeschlossen werden. Dabei zeigten sich signifikante Unterschiede zwischen der Polysomnographie und Aktigraphie. Bei der automatischen Analyse der Aktigraphiedaten wurden in jeder Probandengruppe die totale Schlafzeit und die Schlafeffizienz signifikant überschätzt; die Einschlaflatenz und Wachzeit nach Schlafbeginn wurden signifikant unterschätzt. Es konnten durchschnittlich hohe Sensitivitäten in allen drei Gruppen mit Werten zwischen 96,1% und 97,4% ermittelt werden. Die Spezifitäten waren als gering einzustufen bei Werten von durchschnittlich 38,7% bis 46,2%. Diese Studie konnte zeigen, dass die Aktigraphie bei Patienten mit Schlafstörungen zuverlässig Schlafphasen erfasst. Phasen der Wachheit werden jedoch bei üblicher automatischer Auswertung häufig fälschlicher Weise als Schlaf identifiziert. Wir schlussfolgern, dass die Schlaf-Wach-Analyse mittels Aktigraphie bei Patienten mit Schlafstörungen kritisch zu bewerten ist, da der Schlaf in der Regel überschätzt wird. Diese Ergebnisse beziehen sich jedoch nur auf den hier verwendeten Aktigraphen mit der bereitgestellten automatischen Analysesoftware. Es empfiehlt sich, weitere Algorithmen zur Schlaf-Wach-Analyse bei Probanden mit Schlafstörungen zu testen und diese entsprechend der jeweils generierten Sensitivitäten und Spezifitäten zu evaluieren.
Polysomnography is the gold standard for diagnosing sleep disorders, but it is a cost-intensive procedure. Qualified personnel is needed to apply the sensors and to evaluate the results. Actigraphy represents a convenient and cost-effective method. It consists of an accelerometer to detect the physical activity of a patient. An automated software algorithm is used to identify stages of sleep and wake. Several studies were able to demonstrate high sensitivity (ability to detect sleep), but lower specificity (ability to detect wake) of actigraphy measurements. In this study, we examined the sleep-wake-analysis by actigraphy in patients with diagnosed sleep related breathing disorders, insomnia or central disorders of hypersomnolence. Between April 2017 and December 2018, we recruited 419 subjects for this study. The patients underwent one night at the sleep lab for the diagnosis of sleep disorders. They received polysomnography and simultaneous actigraphy worn on the non-dominant wrist. Patients were divided into groups depending on their final diagnosis. For polysomnography, sleep-wake analysis was performed by qualified personnel, while the enclosed evaluation software was used to examine the actigraphy data. Several sleep parameters were compared between polysomnography and actigraphy recordings using Bland-Altman-Plots and significance testing. Furthermore, the sensitivity and specificity were calculated. In total, 138 patients were diagnosed with sleep related breathing disorders, 38 patients had insomnia and 36 patients suffered from central disorders of hypersomnolence. Automatically evaluated actigraphy significantly overestimated total sleep time and sleep efficiency and significantly underestimated sleep onset latency and wake after sleep onset in comparison to polysomnography. The mean sensitivities were high in all groups (96,1% - 97,4%), while mean specificities were considerably lower with values ranging between 38,7% and 46,2%. In this study, we could show that actigraphy is a reliable method to detect sleep phases in patients with sleep disorders. However, standard evaluation procedures for actigraphy tend to identify periods of motionlessness as sleep as well, resulting in a lower specificity. As of now, we do not recommend actigraphy as a standard tool to detect sleep and wake in patients with sleep disorders due to its difficulties in truly identifying wake stages. Having said that, these results only refer to the actigraph and algorithm used in this study. Further research is necessary in order to examine other algorithms for analyzing sleep and wake stages in patients with sleep disorders.
