HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

تنبؤ جودة النوم لدى المُعالجين باستخدام الإشارات الفسيولوجية

{Jennifer C. Hughes, Reza Sadeghi, Tanvi Banerjee, Larry W. Lawhorne}
الملخص

يعاني معظم مقدمي الرعاية للأشخاص المصابين بالخرف (CPWD) من مستوى عالٍ من التوتر ناتج عن متطلبات الرعاية، خاصة عند التعامل مع الأعراض السلوكية والنفسية غير المتوقعة المرتبطة بالخرف. تجعل هذه المسؤوليات الصعبة مقدمي الرعاية عرضة لجودة نوم ضعيفة، مما يؤدي إلى آثار ضارة على صحتهم العامة. ولهذا السبب، يُعد مراقبة جودة نوم مقدمي الرعاية أداة مهمة لتقييم التوتر الذي يعانيه هؤلاء الأشخاص. تعتمد معظم الدراسات الحالية حول النوم على التخطيط الكهربائي للدماغ (Polysomnography)، وهي تقنية مكلفة وقد تؤثر سلبًا على الروتين اليومي لرعاية المرضى. ولحل هذه المشكلات، نقترح نظام دعم اتخاذ القرار السريري لتوقع جودة النوم بناءً على أنماط الإشارات الفسيولوجية خلال مرحلة النوم العميق. يستخدم هذا النظام أربع إشارات فسيولوجية خام، باستخدام جهاز قابل للارتداء (ساعة E4): تغيرات معدل ضربات القلب، والنشاط الكهربائي للجلد، وحركة الجسم، ودرجة حرارة الجلد. ولتقييم أداء الطريقة المقترحة، أُجريت تحليلات على فترة أسبوعين من مراقبة النوم لثمانية من مقدمي الرعاية. وحققت أفضل أداء باستخدام تصنيف عشوائي (Random Forest) بدرجة دقة 75٪ في توقع جودة النوم، و73٪ في توقع الاسترخاء. ووجدنا أن الميزات الأكثر أهمية للكشف عن هذه المقاييس هي كفاءة النوم (النسبة بين مقدار الوقت الم passé في النوم إلى الوقت الكلي في السرير) ودرجة حرارة الجلد. تُظهر نتائج نظام تحليل النوم لدينا القدرة على استخدام أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء لقياس جودة النوم والاسترخاء لدى مقدمي رعاية الأشخاص المصابين بالخرف.

تنبؤ جودة النوم لدى المُعالجين باستخدام الإشارات الفسيولوجية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI