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Die PAT-Technologie (Peripheral Arterial Tone) ist ein nicht-invasives Verfahren, das Volumenänderungen in den Arterien am Fingerspitzen misst. Diese Technologie ist speziell dafür entwickelt worden, um Atemereignisse während des Schlafs zu identifizieren.

Wie funktioniert die Schlafanalyse mit WatchPAT?

Das WatchPAT-Gerät nutzt die PAT-Technologie, um Schlafapnoe-Ereignisse zu erkennen. Es analysiert spezifische Muster im PAT-Signal zusammen mit Herzfrequenz und Sauerstoffsättigung, um präzise die Schlafapnoe-Indizes zu bestimmen. Diese Indizes umfassen den Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) und den Respiratory Disturbance Index (RDI).

Klinische Validierung

Die PAT-Technologie wurde klinisch validiert und zeigt eine hohe Korrelation mit der Polysomnographie (PSG), dem „Goldstandard“ für die Schlafapnoe-Diagnostik. Studien bestätigen eine starke Übereinstimmung zwischen den mittels WatchPAT und PSG erfassten AHI-, RDI- und ODI-Werten.

1. Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea by Peripheral Arterial Tonometry (Meta-Analysis), Yalamanchali et al. JAMA Otolaryngnol Head Neck Surg, 2013

WatchPAT nutzt die PAT-Technologie, um Veränderungen im autonomen Nervensystem (ANS) zu erfassen, die durch Atemstörungen im Schlaf verursacht werden. Das ANS reguliert viele grundlegende Körperfunktionen wie Blutgefäßgröße, Luftstrom in der Lunge und die Herzaktivität. Die Analyse des PAT-Signals zusammen mit Herzfrequenz und Sauerstoffsättigung ermöglicht es, Atemprobleme während des Schlafs zu identifizieren und zu klassifizieren.

REM-Schlaf (Rapid Eye Movement) ist mit einer deutlichen Abschwächung des PAT-Signals und spezifischen Veränderungen in Amplitude und Rate verbunden. Basierend auf diesen spezifischen Veränderungen kann das WatchPAT-Gerät REM-Schlaf von Nicht-REM-Schlaf und Wachzuständen unterscheiden.

Die Schlaf-/Wach-Erkennung von WatchPAT basiert auf Daten, die vom eingebauten Aktigraphen aufgezeichnet werden. Die Software verwendet einen automatischen Algorithmus, der zwischen Schlaf- und Wachzuständen bei normalen Personen und Personen mit obstruktiver Schlafapnoe (OSA) unterscheidet.

Die Algorithmen differenzieren zwischen respiratorischen Arousals und anderen Ereignissen wie Periodic Limb Movement (PLM) durch die Erkennung spezifischer Muster im PAT-Signal und der einzigartigen Dynamik des Pulsoxymetrie-Signals.