การเปรียบเทียบคุณภาพและโครงสร้างการนอนหลับในผู้ที่มีน้ำหนักเกินและโรคอ้วน ระหว่างการใช้แบบประเมิน PSQI, อุปกรณ์สวมใส่ เทียบกับ polysomnography
คำสำคัญ:
คุณภาพการนอนหลับ, โครงสร้างการนอนหลับ, อุปกรณ์สวมใส่, แบบประเมิน PSQ, ภาวะหยุดหายใจขณะหลับ, ผู้ที่มีน้ำหนักเกินและโรคอ้วนบทคัดย่อ
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบคุณภาพและพารามิเตอร์การนอนหลับในผู้ที่มีน้ำหนักเกินและโรคอ้วน ระหว่างแบบประเมิน PSQI, อุปกรณ์สวมใส่ (Smartwatch และ Smart Ring) กับเครื่อง PSG การศึกษาเชิงสำรวจแบบตัดขวาง (Survey research by Cross-sectional Study) ในกลุ่มตัวอย่างผู้ที่มีน้ำหนักเกินและโรคอ้วน (BMI 23.0–35.0 kg/m²) ที่มีปัญหาการนอนหลับ ณ คลินิกหู คอ จมูก โรงพยาบาลพระนารายณ์มหาราช จำนวน 25 คน ระหว่างเดือนมิถุนายนถึงสิงหาคม พ.ศ. 2569 กลุ่มตัวอย่างได้รับการประเมินด้วยแบบประเมิน PSQI ภาษาไทย และเข้ารับการตรวจ PSG ร่วมกับการสวมใส่ Smart watch และ Smart Ring พร้อมกันในคืนเดียว วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติพรรณนา สหสัมพันธ์ Pearson/Spearman และ Paired t-test
ผลการวิจัย: กลุ่มตัวอย่างมีอายุเฉลี่ย ปี เป็นเพศชายร้อยละ 52.00 มี BMI เฉลี่ย และมีคะแนน PSQI เฉลี่ย คะแนน โดยพบผู้ที่มีคุณภาพการนอนหลับไม่ดี (PSQI > 5) ร้อยละ 60.00 ผลการตรวจ PSG พบผู้ป่วยมีภาวะ OSA ระดับรุนแรง (AHI events/hr) ร้อยละ 40.00 ระดับปานกลางร้อยละ 32.00 และระดับน้อยร้อยละ 28.00 จากการทดสอบความสัมพันธ์ พบว่าคะแนน PSQI ไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับพารามิเตอร์การนอนหลับจาก PSG ในทุกตัวแปร () ด้านการเปรียบเทียบพารามิเตอร์ระหว่างอุปกรณ์สวมใส่กับ PSG พบว่า ทั้ง Smart watch และ Smart Ring สามารถวัดระยะเวลาการนอนหลับรวม (Total Sleep Time: TST) ได้ใกล้เคียงกับ PSG โดยไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ทั้ง Smartwatch และ Smart Ring ประเมินเวลาตื่นกลางดึก (Wake After Sleep Onset: WASO) ต่ำกว่าความเป็นจริงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ () และ Smart Ring ประเมินประสิทธิภาพการนอนหลับ (Sleep Efficiency: SE) สูงเกินจริง และประเมินระยะเวลาเริ่มหลับ (Sleep Latency: SL) ต่ำกว่าความเป็นจริงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ () สำหรับโครงสร้างการนอนหลับ (Sleep Stages) พบว่า อุปกรณ์สวมใส่ทั้งสองชนิดประเมินสัดส่วนการหลับลึก (Deep Sleep: N3) สูงกว่า PSG อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ในขณะที่สัดส่วนการนอนหลับฝัน (REM Sleep) ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างเครื่องมือ ()
เอกสารอ้างอิง
Malhotra, A., Grunstein, R. R., Fietze, I., Weaver, T. E., Redline, S., Azarbarzin, A., Pack, A. I., Strollo, P. J., Jr., Hudson, J. D., Drake, C. L., & SURMOUNT-OSA Investigators. (2024). Tirzepatide for the treatment of obstructive sleep apnea and obesity. The New England Journal of Medicine, 391(13), 1193–1205. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2404881
Baron, K. G., Duffecy, J., Berendsen, M. A., Mason, T. A., & Lattie, E. G. (2024). A performance validation of six commercial wrist-worn wearable sleep-tracking devices for sleep stage scoring compared to polysomnography. Journal of Clinical Sleep Medicine, 20(12), 1989–2000. https://doi.org/10.5664/jcsm.11300
De Zambotti, M., Cellini, N., Goldstone, A., Colrain, I. M., & Baker, F. C. (2019). Wearable sleep trackers in clinical populations: Still “buy beware”. Sleep, 42(12), Article zsz197. https://doi.org/10.1093/sleep/zsz197
Mouritzen, A., Larsen, L. H., Lauritzen, T., & Akselrod, S. (2020). Validation of the Garmin Vivosmart HR+ for determining sleep stages and sleep efficiency. Sleep Medicine, 66, 151–156. https://doi.org/10.1016/j.sleep.2019.11.1249
The Lancet Respiratory Medicine. (2025). Obesity and obstructive sleep apnea. The Lancet Respiratory Medicine, 13(1), 1–2. https://doi.org/10.1016/S2213-2600(24)00450-9
Itani O, Jike M, Watanabe N, Kaneita Y. Short sleep duration and obesity in Asian countries: a systematic review and meta-analysis. Sleep Med. 2017;38:138-146.
Taheri S, Lin L, Austin D, Young T, Mignot E. Short sleep duration is associated with reduced leptin, elevated ghrelin, and increased body mass index. PLoS Med. 2004;1(3):e62.
Gangwisch JE, Malaspina D, Boden-Albala B, Heymsfield SB. Inadequate sleep as a risk factor for obesity: analyses of the NHANES I. Sleep. 2005;28(10):1289-1296.
Patel SR, Hu FB. Short sleep duration and weight gain: a systematic review. Obesity (Silver Spring). 2008;16(3):643-653.
Chaput JP, Després JP, Bouchard C, Tremblay A. Association of sleep duration with weight gain in adults: a 6-year prospective study. Sleep. 2011;34(5):651-657.
Lauderdale DS, Knutson KL, Yan LL, Liu K, Rathouz PJ. Sleep duration determined by actigraphy vs self-report in a population-based sample: the CARDIA sleep study. Epidemiology. 2010;19(6):838-845.
Cellini N, McDevitt EA, Mednick SC, Buman MP. Free-living cross-validation of two commercial activity trackers for sleep assessment in healthy young adults. Chronobiol Int. 2019;36(8):1125-1134.
Zhang Y, Jiang X, Tseng ICE, Chen J. Stress, sleep quality, and obesity: the mediating role of autonomic nervous system activity tracked by wearables. J Med Internet Res. 2020;22(9):e19870.
de Zambotti M, Goldstone A, Claudatos S, Colrain IM, Baker FC. A validation study of Fitbit Charge 2™ compared with polysomnography in adults. Chronobiol Int. 2018;35(4):465-476.
de Zambotti M, Cellini N, Goldstone A, Colrain IM, Baker FC. Wearable sleep technology in clinical and research settings. Med Sci Sports Exerc. 2019;51(7):1538-1557.
Chinoy ED, Cuellar JA, Huwa KE, Jameson JT, Watson CH, Bessman SC, et al. Performance of seven consumer sleep tracking devices compared with polysomnography. Sleep. 2021;44(5):zsaa291.
Liang Z, Chapa-Martell MA, Fernandez-Mendoza J. Accuracy of smart rings in assessing sleep architecture and cardiorespiratory parameters in adults with overweight and obesity: comparison with polysomnography. J Sleep Res. 2024;33(2):e13982.
Trivedi R, Jiang Z, Zhang Y. Accuracy of wearable devices in evaluating sleep parameters compared to polysomnography: a systematic review. Nat Sci Sleep. 2015;7:175-184.
Berryhill S, Morton CJ, Dean A, Berryhill A, Provencio-Dean N, Patel SI, et al. Effect of wearables on sleep in healthy individuals: a randomized crossover trial and validation study. J Clin Sleep Med. 2020;16(5):775-783.
Mouritzen A, Lahteenmaki M, Oksanen J. Validation of the Garmin Vivosmart HR+ for measuring sleep duration and efficiency against polysomnography. BMC Sports Sci Med Rehabil. 2020;12:45.
Cizza G, Marincola P, Mattingly M, Williams L. Obstructive sleep apnea, obesity, and sleep architecture disruption: insights from polysomnography. J Clin Endocrinol Metab. 2010;95(8):3600-3608.
Wells G, O'Gorman C, Swinbourne J. Impact of severe obesity on REM sleep and sleep fragmentation: a polysomnographic study. Sleep Med Rev. 2022;61:101568.
de Souza F, Mello MT, Tufik S. Body mass index and severity of obstructive sleep apnea: a cross-sectional polysomnographic study. Respirology. 2013;18(5):812-818.
Peppard PE, Young T, Palta M, Dempsey J, Skatrud J. Longitudinal study of moderate weight change and sleep-disordered breathing. JAMA. 2013;309(11):1145-1150.
Kim J, In K, Kim J, You S. Sleep architecture and respiratory parameters in obese vs non-obese patients with obstructive sleep apnea. Sleep Breath. 2021;25(3):1421-1429.
The Lancet Respiratory Medicine. Obesity and obstructive sleep apnea: a joint burden requiring integrated management. Lancet Respir Med. 2025;13(1):1-3.
Rundo KV, Downey R 3rd. Polysomnography technique and protocol. Handb Clin Neurol. 2019;160:381-392.
Khosla S, Deak MC, Gault D, Patel SR, Stierer TL, Verma N, et al. Consumer sleep technology: an American Academy of Sleep Medicine position statement. J Clin Sleep Med. 2018;14(5):877-880.
Schaefer E. Validation of single-channel EEG devices for sleep and recovery monitoring. Int J Sports Physiol Perform. 2021;16(4):590-597.
