UTILIDAD DE LAS PULSERAS DE MONITORIZACIÓN PARA VALORAR EL SUEÑO DEL COLECTIVO MÉDICO

Autores:Pablo Menéndez Martínez, Raúl De los Santos-Real, Fernando Viloria Recio, Francisco Carballo Vázquez, Fernando Canillas del Rey

Centro:Servicio de Traumatología. Hospital Central de la Cruz Roja San José y Santa Adela. Madrid

1. INTRODUCCIÓN

Los sistemas de monitorización personal, también llamados “wereables”, han experimentado un gran desarrollo en los últimos años, llegando a gozar de una importante popularidad entre la población.

Se trata de dispositivos de pequeño tamaño que, adoptando diferentes formas (pulseras, brazaletes, relojes inteligentes,…), nos dan información relacionada con nuestra actividad física, salud o alimentación. Para ello, monitorizan actividades del usuario a lo largo del día y crean perfiles de nuestras rutinas [1-6].

Sus funciones van mucho más allá de dar la hora y medir la distancia recorrida tal y como hacían los antiguos podómetros. Según las características del dispositivo, dispondremos de datos sobre las calorías consumidas, frecuencia cardiaca, ritmos y previsiones de carrera, pérdida de agua corporal e incluso información sobre nuestro sueño. Respecto al sueño, objetivo de este estudio, la información principalmente se muestra como los tiempos de sueño total, sueño profundo, superficial y despertares.

Con estos valores y a través de sus aplicaciones correspondientes, el usuario puede hacerse una mejor idea sobre sus perfiles de comportamiento, actividad y patrones de descanso. Además, puede compararse con grupos equivalentes de la población, encontrar recomendaciones personalizadas y fijarse nuevas metas encontrando un importante refuerzo para llevarlas a cabo.

Por otra parte, es de sobra conocido que el colectivo profesional de médicos está sometido a unas condiciones laborales particulares como la prolongación de la jornada laboral, situaciones de intenso estrés, alta demanda asistencial y restricción de horas de sueño durante los turnos de guardia nocturna [7-12].

El objetivo de este trabajo es analizar la capacidad uno de estos dispositivos, para estudiar los patrones de sueño de una muestra del colectivo médico.
2. MATERIAL Y MÉTODOS

Estudiamos 16 profesionales médicos traumatólogos reclutados de dos hospitales pertenecientes al servicio público de salud y clasificados en 2 grupos diferentes según su actividad laboral nocturna.

De esta manera se estableció el grupo A, formado por 8 traumatólogos con una media de edad 39,6 años (rango 36-50) cuya actividad profesional no incluye turnos nocturnos presenciales; y el grupo B, formado por otros 8 traumatólogos de edad media 31,6 años (rango 30-35) con 5 guardias nocturnas presenciales de 17 horas.

La monitorización se realizó colocando a todos los participantes el dispositivo Vivofit Garmin® en su muñeca no dominante de manera ininterrumpida 24h al día durante los 30 días que duró el estudio. Se insistió especialmente en que no se retiraran la pulsera durante la noche ya fuera en casa o durante la guardia.

El dispositivo Vivofit Garmin® consiste en un sensor de precisión con pantalla montado sobre un soporte de goma resistente al agua a modo pulsera deportiva.

Esta pulsera, una vez configurada con datos de cada usuario (edad, peso, actividad habitual,…) y usando algoritmos pertenecientes a Garmin®, nos da información sobre el nivel de actividad diaria (distancia recorrida en km y pasos, pasos hasta cumplir el objetivo diario, calorías quemadas, frecuencia cardiaca si se asocia a banda en el pecho, indicador de inactividad prolongada y hora) y sobre el sueño.

Los parámetros de sueño usados en este trabajo para definir los patrones de sueño e identificar diferencias entre los 2 grupos fueron: tiempos de sueño total, sueño profundo, sueño superficial, número de despertares y tiempo despierto durante la noche.

Vivofit Garmin® dispone de un único botón para cambiar la información mostrada en la pantalla, pasar al modo de sincronización o, si se quiere seleccionar manualmente para conseguir una mayor precisión en la medición, indicar el momento de acostarse.

A cada participante del estudio se le explicó el funcionamiento básico del dispositivo, cómo sincronizarlo con la aplicación y la importancia de llevarlo ininterrumpidamente durante todo el periodo de estudio.

La recogida de datos se realizó a través de la sincronización periódica de las pulseras con la aplicación Garmin Connect Mobile® instalada en los móviles de cada usuario. Para comparar los valores cuantitativos se analizó su normalidad mediante la prueba D’Agostino-Pearson y posteriormente empleamos la t de Student. La prueba de la U de Mann-Whitney se empleó para comparar variables cuantitativas entre dos categorías sino cumplían los criterios de distribución normal (no paramétricas equivalentes). El riesgo alfa aceptado para todos los contrastes de hipótesis es de 0,05. Los datos fueron analizados con el programa MedCalc (versión 8.0.0.0, MedCalc, Bélgica) para procesamiento de datos y estudio estadístico.
3. RESULTADOS

Los resultados expresados en tiempo de sueño total (ST), sueño profundo (SP), sueño superficial (SS), tiempo despierto (TD) y número de despertares (ND) del grupo de traumatólogos sin actividad laboral nocturna (grupo A) y el grupo cuya actividad laboral incluye turnos de noche (grupo B), se muestran en las siguientes tablas.

Nota: Los valores se han convertido de horas y minutos a cifras numéricas de dos decimales para la facilitar su tratamiento estadístico.

En la tabla 1, comparando globalmente los dos grupos, vemos que todos los valores (ST, SP, SS, TD y ND) son inferiores en el grupo B siendo estas diferencias significativas estadísticamente.

En la tabla 2 se muestran los resultados de la comparación dentro del Grupo B entre los días con actividad nocturna y aquellos cuya actividad laboral no incluyó la noche.

En este caso, se usó el test U de Mann-Whitney para todas las comparaciones, encontrándose diferencias significativas para los valores ST, SP, SS y ND, siendo éstos menores cuando se trata de días con trabajo nocturno. Respecto al TD no se ha encontrado diferencia significativa.

Finalmente en la tabla 3 se ha analizado dentro del grupo B, los patrones de sueño de los días posteriores a aquellos con actividad laboral durante la noche, con el objetivo de identificar cambios compensatorios.

En este caso, sólo se ha encontrado significación estadística para el parámetro SP. Los incrementos observados para ST, SS y TD no llegan a alcanzar significación estadística.
4. DISCUSIÓN

Con este trabajo comprobamos la utilidad del dispositivo Vivofit Garmin® para el estudio del sueño en una muestra del colectivo médico; para ello se analiza su capacidad para identificar diferencias en los patrones de sueño según las características de la labor asistencial de este grupo profesional.

En los últimos tiempos el uso de los dispositivos “fitness trackers” ha alcanzado gran difusión entre la población y con ello, su presencia en la literatura científica también ha experimentado un gran crecimiento, siendo esperable que continúe su progresión durante los próximo años.

Actualmente podemos encontrar en la literatura científica trabajos sobre la validez de este tipo de “wereables” para la medición de parámetros del sueño. Así, Zambotti et al [13] compara los resultados registrados a través de un fitness tracker (Jawbone Up®), con los del polisomnógrafo, observando que el dispositivo usado sobreestima el tiempo total de sueño y su eficiencia, mientras que infravalora el tiempo despierto. Dicho de otra manera, tiene una elevada sensibilidad para identificar periodos de sueño, pero también una baja especificad ya que su capacidad es más limitada para identificar despertares. A estas mismas conclusiones llegaron Meltzer el al [14] y Montgomery-Downs [15] en sendos trabajos sobre el dispositivo Fitbit®.

En el presente trabajo hemos usado el dispositivo Vivofit Garmin® para registrar e identificar diferencias de los patrones de sueño entre un grupo de médicos traumatólogos cuya actividad laboral no incluye turnos de noche (grupo A) y otro grupo del mismo colectivo con actividad laboral nocturna (grupo B).

Tal y como se ve en la tabla 1, el grupo B presenta valores inferiores a los del grupo A en todos los registros de sueño ya sea de duración total como de calidad del mismo. Las mayores diferencias se han encontrado en la reducción del ST y en la parte correspondiente al SP. Esto está claramente justificado por la evidente privación global del tiempo de sueño que suponen los turnos nocturnos laborales y su efecto dificultando alcanzar las fases más profundas del mismo.

Para valorar la importancia de estas jornadas de trabajo nocturno sobre el perfil habitual de sueño a lo largo de un mes, se ha comparado dentro del grupo B exclusivamente los datos correspondientes a las jornadas nocturnas con el resto de jornadas. Los resultados expresados en la tabla 2 muestran una reducción significativa de ST, SP, SS y un aumento de ND los días correspondientes a turnos de noche. Estos datos traducen la importancia global que representan estas jornadas nocturnas a lo largo de un periodo de 30 días en términos de reducción significativa de la cantidad y calidad de sueño en este colectivo médico.

Finalmente, en la tabla 3 se ha estudiado la presencia de un mecanismo de compensación los días posteriores a estas jornadas nocturnas.

Cabría esperar un aumento del sueño compensatorio a la privación del día anterior y la recuperación de los parámetros normales tras 48 h como sugieren Birgitta et al [16] sin embargo, aunque están aumentados, no se han encontrado diferencias significativas para los parámetros ST, SS, TD ni para ND. Sí es cierto que se ha registrado un aumento estadísticamente significativo del SP para estos días. Es decir, no se ha objetivado que duerman más pero sí más profundamente.

Esto se puede explicar por el hecho de que la mayoría de los días posteriores a los turnos nocturnos han sido días laborables normales por lo que el profesional no ha podido aumentar el tiempo total de sueño, pero la parte de éste correspondiente al sueño profundo, ha aumentado.

Debido a la distribución irregular de los periodos de trabajo nocturno, que incluyen días laborables y festivos, no ha sido posible objetivar el tiempo necesario para recuperar y restablecer patrones de sueño previos a las jornadas nocturnas.

Este estudio tampoco llega a valorar las implicaciones de esta privación de sueño en este colectivo profesional sugeridas por otros autores [7-12] ya sea términos de apreciación subjetiva de salud como en seguridad en la toma de decisiones.

Al igual que lo reflejado en otros trabajos presentes en la literatura, se ha producido pérdida de datos ocasionados por errores técnicos en el registro y que en el presente estudio han supuesto una media de 10,63 datos perdidos por participante.

Serían necesarios otros estudios que analicen más en profundidad el sueño de este colectivo para poder sacar conclusiones sobre el tiempo de restablecimiento de los patrones de sueño tras la privación del mismo o sobre las implicaciones de éste en desarrollo de la actividad de los profesionales o para su propia salud.
5. BIBLIOGRAFÍA

1: Stahl SE, An HS, Dinkel DM, Noble JM, Lee JM. How accurate are the wrist-based heart rate monitors during walking and running activities? Are they accurate enough? BMJ Open Sport Exerc Med. 2016 Apr 25;2(1):e000106.

2: Keill AK, An HS, Dinkel DM, Lee JM. Validity of Wearable Fitness Trackers on Sleep Measure: 106 Board #4 June 1, 9: 30 AM – 11: 30 AM. Med Sci Sports Exerc. 2016 May;48(5 Suppl 1):10.

3: Kaewkannate K, Kim S. A comparison of wearable fitness devices. BMC Public Health. 2016 May 24;16:433.

4: Kolla BP, Mansukhani S, Mansukhani MP. Consumer sleep tracking devices: a review of mechanisms, validity and utility. Expert Rev Med Devices. 2016 May;13(5):497-506.

5: Evenson KR, Goto MM, Furberg RD. Systematic review of the validity and reliability of consumer-wearable activity trackers. Int J Behav Nutr Phys Act. 2015 Dec 18;12:159.

6: Poyares D, Hirotsu C, Tufik S. Fitness Tracker to Assess Sleep: Beyond the Market. Sleep. 2015 Sep 1;38(9):1351-2.

7: Arnedt JT, Owens J, Crouch M, Stahl J, Carskadon MA: Neurobehavioral performance of residents after heavy night call vs after alcohol ingestion. Jama 2005, 294(9):1025-1033.

8: Denisco RA, Drummond JN, Gravenstein JS: The effect of fatigue on the performance of a simulated anesthetic monitoring task. J Clin Monit 1987, 3(1):22-24.

9: Lockley SW, Cronin JW, Evans EE, Cade BE, Lee CJ, Landrigan CP, Rothschild JM, Katz JT, Lilly CM, Stone PH, et al: Effect of reducing interns’ weekly work hours on sleep and attentional failures. N Engl J Med 2004, 351(18):1829-1837.

10: Harrison Y, Horne JA: The impact of sleep deprivation on decision making: A review. Journal of experimental psychology Applied 2000, 6(3):236-249.

11: Landrigan CP, Rothschild JM, Cronin JW, Kaushal R, Burdick E, Katz JT, Lilly CM, Stone PH, Lockley SW, Bates DW, et al: Effect of reducing interns’ work hours on serious medical errors in intensive care units. N Engl J Med 2004, 351(18):1838-1848.

12: Lockley SW, Barger LK, Ayas NT, Rothschild JM, Czeisler CA, Landrigan CP; Harvard Work Hours, Health and Safety Group.. Effects of health care provider work hours and sleep deprivation on safety and performance. Jt Comm J Qual Patient Saf. 2007 Nov;33(11 Suppl):7-18.

13: de Zambotti M, Baker FC, Colrain IM. Validation of Sleep-Tracking Technology Compared with Polysomnography in Adolescents. Sleep. 2015 Sep 1;38(9):1461-8.

14: Meltzer LJ, Hiruma LS, Avis K, Montgomery-Downs H, Valentin J. Comparison of a Commercial Accelerometer with Polysomnography and Actigraphy in Children and Adolescents. Sleep. 2015 Aug 1;38(8):1323-30.

15: Montgomery-Downs HE, Insana SP, Bond JA. Movement toward a novel activity monitoring device. Sleep Breath. 2012 Sep;16(3):913-7.

16: Malmberg B, Kecklund G, Karlson B, Persson R, Flisberg P, Ørbaek P. Sleep and recovery in physicians on night call: a longitudinal field study. BMC Health Serv Res. 2010 Aug 15;10:239.