मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल और बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर के शोधकर्ताओं के एक अध्ययन के अनुसार, रात भर की नींद के अध्ययन के दौरान एकत्र किए गए मस्तिष्क तरंग डेटा की संपत्ति भविष्य के स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी कर सकती है, नींद की अवधारणा को स्वास्थ्य में “खिड़की” के रूप में मजबूत करती है।
परिणाम बताते हैं कि नींद के आंकड़ों के मात्रात्मक विश्लेषण के आधार पर एक मॉडल विश्लेषण के लिए चुने गए सभी 11 स्वास्थ्य परिणामों के 10 साल के जोखिम की भविष्यवाणी करने में सक्षम था।
खराब-से-औसत नींद से जुड़े उच्चतम जोखिम अनुपात वाले तीन परिणाम डिमेंशिया (आरआर = 6.2), मृत्यु दर (आरआर = 5.7), और हल्के संज्ञानात्मक हानि या मनोभ्रंश (आरआर = 4.0) थे।
“यह आश्चर्य की बात है कि नींद वास्तविक निदान से पहले ही न्यूरोलॉजिकल, मनोरोग, हृदय संबंधी स्थितियों और मृत्यु दर को कवर करने वाले 11 परिणामों की भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकती है, डेटा का उपयोग करके जहां परिणाम बेसलाइन स्लीप रिकॉर्डिंग से लगभग तीन साल बाद होते हैं,” प्रमुख लेखक ने कहा। हाओकी सन, जिन्होंने मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस में डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की है और मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल में न्यूरोलॉजी में प्रशिक्षक हैं।
“हम पहले से ही जानते हैं कि नींद स्वास्थ्य के बारे में जानकारीपूर्ण है, लेकिन यह अभी भी काफी आश्चर्य की बात है कि नींद के दौरान मस्तिष्क की गतिविधि इतनी अधिक जानकारी को प्रतिबिंबित कर सकती है, नींद के दौरान श्वसन और हृदय गति जैसे अन्य महत्वपूर्ण संकेतों को छोड़ दें।”
अध्ययन में 8,673 वयस्कों में स्लीप माइक्रोस्ट्रक्चर का मात्रात्मक विश्लेषण शामिल था, जिन्होंने पॉलीसोम्नोग्राफी का उपयोग करके स्लीप सेंटर में नैदानिक नींद का अध्ययन किया था।
प्रतिभागियों की औसत आयु 51 वर्ष थी; 51% महिलाएं थीं।
शोधकर्ताओं ने रातोंरात ईईजी द्वारा उत्पन्न डेटा से 86 विशेषताओं को निकाला, एक रिकॉर्डिंग जो मस्तिष्क तरंगों को मापती है।
उन्होंने प्रतिभागियों को तीन समूहों में बांटा – खराब, औसत और अच्छी नींद – और स्वास्थ्य जोखिम का आकलन करने के लिए एक सांख्यिकीय मॉडल का इस्तेमाल किया।
स्वास्थ्य परिणामों का निर्धारण मेडिकल कोड, मस्तिष्क इमेजिंग रिपोर्ट, दवाओं और/या अनुभूति स्कोर का उपयोग करके किया गया था।
उम्र, लिंग, बॉडी मास इंडेक्स, और कुछ नुस्खे दवाओं के उपयोग सहित संभावित कन्फ्यूडर के लिए परिणाम नियंत्रित किए गए थे।
जबकि स्लीप मेडिसिन चिकित्सक नियमित रूप से स्लीप डिसऑर्डर जैसे ऑब्सट्रक्टिव स्लीप एपनिया के निदान के लिए स्लीप स्टडी का उपयोग करते हैं, सन ने कहा कि निष्कर्ष बताते हैं कि स्लीप डेटा को डिकोड करना स्वास्थ्य देखभाल में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।
“भविष्य की घटना के स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए नींद के गैर-शारीरिक शारीरिक माप का उपयोग करने की क्षमता महत्वपूर्ण होगी, क्योंकि यह प्रतिकूल परिणामों को रोकने के लिए शुरुआती हस्तक्षेप की अनुमति दे सकती है,” उन्होंने कहा।
शोध कहता है कि ब्रेन वेव स्लीप डेटा भविष्य के स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है
