Construction and feature analysis of a model for predicting clinical outcomes of psychiatric disorders using sleep, behavioral, and physiological parameters.

使用睡眠、行为和生理参数预测精神疾病临床结果的模型的构建和特征分析。

• 批准号: 22H02992
• 负责人: 三島 和夫
• 金额: $ 10.98万
• 依托单位: Akita University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H02992/
• 关键词: 精神疾患; 睡眠-覚醒障害; 臨床転帰; 再発リスク; 生体センシング; ウェアラブルデバイス; 機械学習; 睡眠・覚醒障害

本研究では、同一患者を病相期－寛解期－再発時にかけて縦断的に追跡して得られた睡眠・行動・生理パラメータから抽出した特徴量を説明変数として、精神疾患の悪化を予測する機械学習モデルを構築する。そのため睡眠・生体リズムパラメータ、精神症状の重症度、認知・社会機能との時間的相関性を見る縦断的調査を開始した。本年度は患者30名（統合失調症8名、うつ病10名、双極性障害9名、ほか3名）を追跡研究にエントリーした。これまでにePROおよびMTN（腰帯部装着型アクチグラフ、キッセイコムテック社）を用いた日々の精神症状、主観的および客観的睡眠状態、生活リズムを連続測定し、現在までに273夜分のSleepGraph(SG;プロアシスト社)データを集積した。今後、機械学習による中間解析を実施する予定である。次年度以降も引き続き追跡研究へのエントリーを継続する。また、精神疾患患者におけるSGおよびFitbit Sense(FS; Fitbit社)の精度を検証するため、精神疾患患者99名（126夜）のデータを取得した。PSGとSG、FSの同時測定を行えた52名(48.1±17.2歳、M/F=20/32、統合失調症18名、大うつ病性障害19名、双極性障害3名、睡眠-覚醒障害12名)のデータ解析を行いデバイスの信頼性を検証した。感度はSGが95.20%±6.4 (SD)、FSが95.54%±3.1であり、特異度はSGが77.94%±16.6、FSが52.79%±19.6であった。Bland-Altman分析の結果、SGはPSGとの低い平均差を示したが、FSでは全ての睡眠パラメータで比例バイアスを認め、総睡眠時間が短く睡眠効率が低いほど過大評価し、睡眠潜時と中途覚醒時間が長いほど過小評価していた。

In this study, the patients in the same patient during the disease phase-remission stage-remission period were followed up for sleep exercise, physiology, sleep behavior, physiology, and mental disease. in this study, the patients in this study and the same patient in the same period of disease phase-remission-remission were found to be in the process of sleep activity physiology and physiology. The onset of sleep disorder, the severity of mental symptoms, and the onset of sexual disorder in the time of knowing the social mechanism are not known. A total of 30 patients (8 with cataract, 10 with dysphagia, 9 with bipolar disorder and 3 with bipolar disorder) were enrolled in this year's study. The MTN (waist fittings) is characterized by daily symptoms, sleep status of the host, ePRO connection test, and the current SleepGraph (SG;

项目成果

生体センシング技術を用いた睡眠モニタリングとその技術的課題

生物传感技术睡眠监测及其技术挑战

• 发表时间: 2022
• 期刊: 精神科
• 作者: 小笠原正弥;三島和夫
• 通讯作者: 三島和夫

精神疾患における睡眠判定デバイスで測定した睡眠指標の信頼性

精神疾病睡眠评估设备测量的睡眠指标的可靠性

• 发表时间: 2022
• 作者: 小笠原正弥;竹島正浩;三島和夫
• 通讯作者: 三島和夫