Remote-Lungenreha bei COPD: Schlafdaten lassen auf Fitness der Patienten schließen

Anhand von Schlafdaten, die mit einem Wearable erfasst werden, lassen sich Patienten mit Chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) identifizieren, die im Kontext einer Heim-Lungenrehabilitation zusätzliche Unterstützung benötigen.

Dies berichten die Autoren einer neuen Studie, die in den „Mayo Clinic Proceedings: Digital Health“ veröffentlicht wurde. Sie weisen darauf hin, dass eine COPD auch den Schlaf beeinträchtigen und sich negativ auf das Energieniveau und den allgemeinen Gesundheitszustand betroffenen Patienten auswirken kann. Dies könne auch die Teilnahme an einer Lungenrehabilitation negativ beeinflussen, argumentieren die Forschenden.

Das Wissenschaftler-Team untersuchte daher, ob sich anhand der Schlafqualität vorhersagen lässt, inwieweit ein COPD-Patient an einer telemedizinischen Rehabilitationsmaßnahme teilnehmen kann.

Lebensrealität der Patienten besser verstehen

„Als Wissenschaftlerin und Ingenieurin wollte ich untersuchen, wie tragbare Daten die Abbruchquoten von telemedizinischen Lungenrehabilitationsprogrammen verbessern können“, sagt Dr. Stephanie Zawada, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Mayo Clinic und Erstautorin der Studie. „Indem wir den Alltag der Patienten besser verstehen, können wir individuellere und potenziell effektivere Behandlungsempfehlungen geben“, ist sie überzeugt. Zawada engagiert sich im Team des Kern Center for the Science of Health Care Delivery dafür, Wege zu finden, wie sich mit Daten die Patientenversorgung individueller gestalten lässt.

In ihrer Studie stellten die Forschenden fest, dass sich durch die Beurteilung von Schlafdaten ‒ erhoben mithilfe eines Aktivitätsmonitors am Handgelenk ‒ in Kombination mit Maschinellem Lernen und gebräuchlichen klinischen Indikatoren besser beurteilen ließ, ob COPD-Patienten an einem zwölfwöchigen Lungenrehabilitationsprogramm zu Hause teilnehmen konnten und wollten.

Das Team führte diese Berechnungen durch, nachdem es eine Woche lang Schlafdaten erfasst und daraus einen kombinierten Schlafgesundheits-Score erstellt hatte, bevor die telemedizinische Lungenrehabilitation begann. Die Analyse am Ende des zwölfwöchigen Programms zeigte, dass die Einbeziehung des Schlafgesundheits-Scores die Vorhersage der Patiententeilnahme verbesserte.

Option zur Individualisierung von Rehabilitationsprogrammen

Diese Informationen könnten dazu beitragen, Rehabilitationsprogramme besser anzupassen, meinen die Autoren. Sie könnten auch helfen, solche Patienten zu identifizieren, die vermutlich von zusätzlicher Unterstützung profitieren. Die Forschenden sehen in den gesammelten Erkenntnissen auch das Potenzial, die Entwicklung zukünftiger Telemedizinprogramme zu beeinflussen.

„Die Einbeziehung von Wearable-Daten ermöglicht einen umfassenderen Einblick in den Tagesablauf eines Patienten“, hebt Dr. Emma Fortune Ngufor, Hauptautorin der Studie und Forscherin am Kern Center der Mayo Clinic, hervor. Sie merkt an, dass Schlafdaten neben klinischen Beurteilungen und Patientenangaben einer von mehreren Faktoren sind, die Behandlungsentscheidungen unterstützen können.

Allerdings, so räumen die Autoren ein, sind weitere Untersuchungen nötig, um das Modell an größeren Patientengruppen zu validieren und zu verfeinern, bevor es in der Breite klinisch angewendet werden kann. (ac)