Gli speciali tracker di attività possono essere utilizzati per determinare in modo abbastanza preciso la frequenza respiratoria delle persone mentre dormono. Questo è il risultato di un nuovo studio condotto dai ricercatori della Martin Luther University Halle-Wittenberg (MLU) insieme a Charité – Universitätsmedizin Berlin e pubblicato sulla rivista Scientific Reports. In futuro, i rilevatori di attività potrebbero essere utilizzati per rilevare le prime fasi di una malattia, poiché la frequenza respiratoria di una persona può indicare segni di un problema medico non rilevato. La respirazione dice molto sulla salute di un paziente. Diversi studi hanno dimostrato che deviazioni da una normale frequenza respiratoria, che è di circa 12-18 volte al minuto, possono essere un’indicazione di una grave malattia. Respirare meno di sei volte al minuto è un’indicazione più forte di un problema potenzialmente letale rispetto a un battito cardiaco anormale. Al contrario, una respirazione molto rapida può essere un segno precoce di problemi cardiaci. Tuttavia, la rilevanza delle frequenze respiratorie nella diagnosi precoce dei rischi medici ha raccolto poca attenzione. Da diversi anni il gruppo di ricerca sta studiando come i dati fisici provenienti da dispositivi di misurazione possano migliorare la diagnostica del paziente. Ad oggi, una misurazione affidabile della frequenza respiratoria per periodi di tempo più lunghi è possibile solo nelle cliniche che dispongono dell’attrezzatura giusta. Tuttavia, gli studi sulla salute con diverse centinaia di migliaia di partecipanti, ad esempio, richiedono dispositivi più semplici. Fino ad ora, un elettrocardiogramma standard (ECG) è stato spesso utilizzato per misurare la frequenza cardiaca e il ritmo, consentendo così di trarre conclusioni sulla respirazione. I ricercatori stavano cercando un modo nuovo e poco costoso per misurare la respirazione, volevano esaminare se speciali tracker di attività potessero fornire un’alternativa affidabile agli ECG. I membri del personale del laboratorio del sonno presso la Charité hanno posizionato un braccialetto, oltre alla consueta attrezzatura, su circa 400 pazienti. I braccialetti hanno registrato il movimento e hanno anche effettuato una semplice misurazione ECG tramite un elettrodo attaccato alla pelle. Sono come i fitness tracker ma molto più precisi. Possono utilizzare il loro software per analizzare i dati grezzi. Ciò consente ai ricercatori di rilevare il minimo movimento, anche se il braccio del paziente gira leggermente quando respira mentre dorme. Un confronto dei dati del laboratorio del sonno ha mostrato che questi movimenti minimi consentono di trarre conclusioni più precise sulla frequenza respiratoria rispetto all’ECG registrato allo stesso tempo. Se c’è troppo movimento, la respirazione non può più essere misurata con i bracciali. Ma ci sono sempre periodi notturni in cui possiamo osservare la respirazione in modo molto affidabile. Secondo i ricercatori, i bracciali potrebbero essere utilizzati, ad esempio, come strumento diagnostico prima che un paziente venga inviato a un laboratorio del sonno. Il nuovo metodo sarà inizialmente utilizzato per valutare alcuni dei dati del cosiddetto GNC Health Study, iniziato nel 2014. Nell’ambito dello studio a lungo termine a livello nazionale, circa 200.000 persone si sottopongono regolarmente a visite mediche e interviste sulle loro condizioni di vita e storie mediche. Alcuni dei partecipanti hanno anche ricevuto gli stessi tracker di attività di quelli dello studio corrente. L’obiettivo generale del progetto è comprendere meglio lo sviluppo di malattie comuni come cancro, diabete o aritmia cardiaca al fine di migliorare le misure preventive, la diagnosi precoce e il trattamento in Germania.

Daniele Corbo

Bibliografia: “Reconstruction of the respiratory signal through ECG and wrist accelerometer data” by Julian Leube, Johannes Zschocke, Maria Kluge, Luise Pelikan, Antonia Graf, Martin Glos, Alexander Müller, Ronny P. Bartsch, Thomas Penzel & Jan W. Kantelhardt. Scientific Reports

Immagine: Sleep on a moonlit night (Evsigneeva Tatyana)