研究人員已經確定了五種不同的睡眠類型；這些類型之間的轉換模式有助於了解慢性和急性健康狀況。追蹤睡眠不僅能為人們提供睡眠模式，還能為糖尿病、睡眠呼吸中止症等慢性病以及COVID-19 等疾病提供線索。這些見解來自一項研究，檢視了約33,000人的約500萬晚睡眠數據。進行這項研究的研究人員確定了五種主要的睡眠表型，並進一步將其分為13 個亞型。

研究人員還發現，與僅依靠一個人的平均睡眠表型相比，一個人在不同睡眠表型之間切換的方式和頻率可以為檢測健康狀況提供兩到十倍的相關資訊。

這項研究最近發表在《npj 數位醫學》雜誌上。

研究人員利用從Oura Ring–一種追蹤睡眠、皮膚溫度和其他資訊的智慧戒指–收集到的數據，對個人進行了為期數月的觀察，記錄了他們是否患有糖尿病和睡眠呼吸中止症等慢性疾病，或是否患有COVID-19和流感等疾病。

研究小組發現，隨著時間的推移，人們經常在不同的睡眠表型之間轉換，這反映了個人健康狀況的變化，並透過研究人員創建的數據驅動的睡眠景觀，創造了類似於個人旅行日誌的記錄。

加州大學聖地牙哥分校博士生瓦倫-維斯瓦納特（Varun Viswanath）是這篇論文的通訊作者。研究人員分析了來自Oura 戒指的數據，這是一款可追蹤溫度、睡眠和其他資訊的智慧穿戴裝置。圖片來源：David Baillot/加州大學聖地牙哥分校

“我們發現，睡眠品質的細微變化有助於我們識別健康風險。這些微小的變化不會出現在一個普通的夜晚，也不會出現在調查問卷上，因此這真正顯示了可穿戴設備如何幫助我們發現那些可能被忽略的風險，”該研究的資深作者之一、加州大學聖迭戈分校雅各布斯工程學院和哈利西奧格魯數據科學研究所的教師本傑明-斯馬爾說。

此外，研究人員也強調，在人群範圍內長期追蹤睡眠的變化，可以獲得與公共衛生相關的新見解，例如透過這些睡眠景觀的一些模式變化，是否可以為慢性疾病或易感染性疾病提供早期預警。

研究小組的工作是基於對加州大學舊金山分校TemPredict 資料集的新分析，該資料集是利用在2020 年COVID-19 大流行期間從佩戴市售Oura 戒指的人群中收集的資料創建的。

分析工作由加州大學聖迭戈分校舒千-吉恩-萊生物工程系的斯馬爾和加州大學聖迭戈分校電機與計算機工程系的愛德華-王教授領導，加州大學舊金山分校的研究負責人、執業睡眠臨床醫生阿什利-梅森教授也參與了合作。第一作者是加州大學聖地牙哥分校雅各布斯工程學院電機與電腦工程系的研究生瓦倫-維斯瓦納特（Varun Viswanath）。

五種睡眠類型

這是研究人員根據大約33,000 人500 萬個夜晚的睡眠數據挑選出的五種睡眠表型。雖然這項研究涉及許多因素，但研究人員也發現了一些趨勢，這些趨勢有助於直觀地區分這五種睡眠表型。

• 表型1：我們認為的”正常”睡眠。在這種睡眠類型中，人們至少連續六天都能獲得大約八小時不間斷的睡眠。這是美國國立衛生研究院推薦的睡眠類型，也是研究人員發現的最常見的睡眠類型。
• 表型2：大約有一半的夜晚人們會持續睡眠，但另一半夜晚他們只會短暫睡上不到三小時。
• 表型3：人們的睡眠大多是連續的，但每週大約有一個晚上會出現睡眠中斷。間斷睡眠的特徵是，一個時期的睡眠時間相對較長，約5 小時，另一個時期的睡眠時間較短，不足3 小時。
• 表型4：人們再次出現大部分時間連續睡眠的情況。但他們會經歷一些罕見的夜晚，在這些夜晚中，長時間的睡眠會被中途醒來所打斷。
• 表型5：人們每晚只睡很短的時間。這種表型是研究人員發現的最罕見的，代表了極度紊亂的睡眠。

追蹤睡眠類型的變化

為了測量睡眠表型是如何隨時間變化的，維斯瓦納特建構了一個包含所有500萬個夜晚的空間模型，在這個模型中，表型被表示為不同的島嶼，由大部分相似的睡眠週組成。隨著時間的推移，研究人員發現了不同的模式，從而建立了每個人在島嶼之間的路線模型。

由此可見，有助於區分糖尿病和睡眠呼吸中止症等慢性病患者的並不是他們的平均表型。取而代之的是他們在睡眠景觀中不同島嶼之間切換的頻率。這樣，即使一個人很少切換表型，他們切換表型的事實仍然可以提供有關其健康狀況的有用資訊。

研究人員根據對大約33,000 名佩戴Oura 戒指的人的五百萬個夜晚的分析，選出了五種睡眠類型。來源：OURA

數據顯示，大多數人很少會連續幾個月沒有幾晚睡眠中斷。 「我們發現，睡眠中斷發生方式的細微差別可以說明很多問題。即使這些情況很少發生，其發生頻率也能說明問題。因此，不僅僅是你是否睡得好，隨著時間推移的睡眠模式才是隱藏關鍵訊息的地方，”共同作者、加州大學聖地牙哥分校電子與電腦工程系教師王說。

相反，人們並不傾向於保持由睡眠中斷所定義的模式。但是，他們訪問特定中斷睡眠模式的頻率說明了他們的睡眠狀況如何。

論文通訊作者維斯瓦納特說：『如果你想像有一個睡眠類型的景觀，那麼它與你傾向於住在那個景觀的什麼地方關係不大，而與你離開那個區域的頻率關係更大。 “

以前的研究

在6月20日發表的這篇新論文中，研究小組修改了先前研究中使用的技術，該研究是迄今為止規模最大的類似睡眠調查，從英國生物庫中提取了約10.3萬個夜晚的數據。先前的研究考察了睡眠時間、覺醒情況和許多相關特徵，然後建構了一個夜晚之間相互關係的”景觀”。但先前的研究人員沒有做到兩件關鍵的事情：他們無法進行跨時間研究，因為他們每人只有兩到三個晚上的數據；他們也無法將由此得出的睡眠模式與健康結果聯繫起來。

其他大規模睡眠分析則著重於簡單睡眠特徵的高層次差異，如睡眠總時間。

相較之下，這項新研究首次表明，研究人員可以量化人們隨著時間推移而不斷變化的睡眠動態，並利用這種量化讓人們更了解自己的睡眠健康狀況。研究還表明，這些睡眠變化可能預示著患各種疾病的風險較高。

編譯來源：ScitechDaily