Cambiamenti rilevati dal sonno, tramite l’utilizzo di device indossabili, potrebbero fornire informazioni importanti, diagnostiche e preventive, sullo stress, quindi aiutare a contrastare i primi segnali di un disagio mentale. È quanto rileva, per la prima volta, uno studio americano dell’Università del Vermont, pubblicato su PLOS Digital Health.

La tecnologia al servizio della mente

Intercettare precocemente persone che potrebbero necessitare di un supporto psicologico/psichiatrico per contrastare un disagio/disturbo mentale a partire dallo stress, tramite specifici biomarcatori, riferiti ad esempio al sonno.

È possibile, almeno secondo una indagine/ricerca condotta da ricercatori americani su una delle popolazioni più a rischio che hanno visto esplodere questa serie di problematiche dall’epoca pandemica: i giovani.

Già vulnerabile prima di COVID, dichiaravano di sperimentare sentimenti persistenti di tristezza o disperazione, con una percentuale via via in crescendo da 26.1% al 36.7%, salita con l’esperienza pandemica al 42%.

I ricercatori con l’obiettivo di testare la tecnologia in questo specifico gruppo di pazienti, hanno avviato uno studio longitudinale  – il LEMURS (Lived Experience Measured Using Rings Study)  – che ha monitorato centinaia di studenti universitari di primo e secondo anno, 24 ore al giorno utilizzando un biosensore anulare.

Device indossabile che ha consentito la raccolta di alcuni parametri quali temperatura, frequenza cardiaca, frequenza respiratoria e durata del sonno notturno, affiancato in parallelo dalla raccolta di informazioni tramite specifici sondaggi sul loro benessere, compreso il tempo passato a contatto con la natura.

Lo studio

Gli studenti sono stati monitorati per due anni durante i quali i ricercatori hanno incrociato le informazioni provenienti dall’anello e dai sondaggi, in particolare l’esposizione agli ambienti naturali ed esami del sangue, utili a stimare i livelli di stress durante il sonno e a come poterli controllare, prevenire, contrastare.

I risultati hanno dimostrato che la tecnologia, l’anello, già da solo sarebbe in grado di fornire indicatori e misurazioni predittive del livello di stress percepito dei partecipanti, potendo pianificare in tempo reale e tempestivamente azioni personalizzate utili a inficiarne un progressivo aumento.

I dati hanno confermato una relazione tra stress e sonno, ovvero associazioni coerenti tra i punteggi di stress percepiti e il tempo totale di sonno, la frequenza e la variabilità cardiaca a riposo e la frequenza respiratoria.

È altresì emerso che le relazioni maggiori di stress erano a carico di giovani universitari che dormivano meno delle 8-10 ore raccomandate, dimostrando che per ogni ora aggiuntiva di sonno, le probabilità di segnalazione di stress moderato-alto diminuivano del 38%, specificatamente di 0,617 o del 38,3% (p <0,01).

Mentre dalle frequenze cardiache a riposo notturne è stato possibile dedurre che ad ogni battito aggiuntivo al minuto, le probabilità di sperimentare stress aumentavano del 3,6%, pari cioè 1,036 o del 3,6% (p <0,01). Ancora, che per ogni aumento di 1 millisecondo dell’HRV (variabilità della frequenza cardiaca), la probabilità di sperimentare uno stress da moderato a elevato è diminuita di 0,988 o dell’1,2% (p <0,05) e che per ogni ulteriore aumento di respiro al minuto nell’ARR (frequenza respiratoria), le probabilità di sperimentare uno stress da moderato a elevato aumentavano di 1,230 o del 23,0% (p <0,01).

In conclusione

Lo studio sembra dimostrare che le medie notturne del tempo di sonno totale, della frequenza cardiaca a riposo, della variabilità della frequenza cardiaca e respiratoria possano essere significativamente associate allo stress percepito dagli universitari durante il primo semestre di college.

I risultati vanno intrepretati per il loro valore: un possibile suggerimento dell’importanza delle stime fisiologiche derivanti dai dispositivi indossabili, quali indicatori per prevedere lo stress negli studenti universitari del primo anno e intervenire precocemente laddove necessario per limitare il danno.

Fonte

Bloomfield LS, Fudolig MI, Kim J et al. Predicting stress in first-year college students using sleep data from wearable devices. Plos Digital Healrh, 2024. Doi: https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000473