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可穿戴设备数据显示,怀孕期间睡眠和活动减少与早产风险有关

本站发布时间:2023-11-21 12:30:47

根据斯坦福医学院的研究,怀孕期间睡眠不足和身体活动减少的Alacko与妊娠风险有关

这项研究将于9月在网上发表28在npjDigitalMedicine中,研究人员从1000名女性的设备中收集了数据利用汉语学习算法,科学家们通过参与者的活动信息来检测睡眠和体力活动模式的细微变化

“我们展示了人工智能算法可以建立身体活动和睡眠呼吸调节的‘时钟’,以及患者的妊娠期是如何持续的,”研究者NimaAghaeepour博士说,他是StanfordMedicine美容、围手术期和疼痛医学的社会学教授他说,正常妊娠的特点是随着妊娠的进展,睡眠和体力活动发生了显著变化“但有些患者不遵循这个时钟。”当患者的睡眠和活动方式没有改变一个典型的目标时,研究人员显示,这是早产的警告标志

这些研究的权威NealRavindra,博士,斯坦福大学医学院博士生

研究显示,随着经济的发展,睡眠通常会中断,而女性则会变得更加活跃然而,一些女性的睡眠和活动模式与怀孕时间有关这些人很可能会提前交货,而不是提前付款

Aghaeepoursaid说:“那些看起来‘非常怀孕’的人——但没有——会显著增加早产的几率。”

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早产,当婴儿出生3或提前几周时,会产生影响10出生在美国的5%;这些比率在世界其他地区更高早产儿可能会出现肾脏、肺、大脑和消化系统疾病早产是导致世界各地5岁以下儿童死亡的主要原因

研究已经确定了早产的各种危险因素,包括孕妇炎症程度的增加、特定的免疫系统变化、非洲裔美国人、压力水平的增加、早产病毒的历史以及其他微生物组中某些类型的细菌

但医生们无法可靠地确定什么是预产期的重大财务风险即使他们知道了一种严重的并发症——例如,因为她之前有一次分娩——他们仍然没有很好的治疗方法来延长妊娠周期开发可能导致这种情况的药物将变得复杂,部分原因是由于癌症的存在,以及可能对心脏造成伤害的测试方法

如果研究人员能够确定睡眠和活动模式是降低产妇风险的模式,他们可以设计干预措施来帮助预期的母亲选择更好的睡眠和锻炼习惯,可能是降低早产风险的方法,Aghaeepoursaid

关注风险母亲

斯坦福医学院与华盛顿大学的科学家合作Louis收集了1083名在这里接受治疗的孕妇的睡眠和身体活动数据超过一半的参赛者(706名参赛者)是黑人在美国,新生儿死亡率比黑人高出50%

“我们的患者群体经历了逆境,他们的学龄前出生率在斯坦福大学很高,”华盛顿大学医学院妇产科教授SarahEngland博士说路易斯参与者的研究包括了一些新的风险,这些风险与高危人群有关,如种族主义、低社会经济状况和高犯罪率的生活区,英格兰说,此外,高危人群的研究也很重要她说:“通常情况下,黑人和有色人种并没有被纳入许多研究。”

参与者通过类似于智能手表的摄像头来采集从前三个月开始的身体活动和轻度暴露的每分钟测量值,从而产生了一对双胞胎研究人员已经掌握了参与者的电子医疗记录站的数据,或者每次怀孕的时间;物质医学状况,如血压、糖尿病、心脏病和血压;妊娠并发症,如子痫和感染;并形成分娩,包括妊娠期、婴儿出生体重和新生儿医学并发症

随着移动和曝光数据的增加,研究团队开发了一个活动和睡眠的机器学习模型模型显示,睡眠和身体活动的模式在怀孕过程中发生了变化,这通常与更多的睡眠有关,即睡眠和非睡眠活动的增加

“有趣的是,很多女性都会说,‘当然!’”华盛顿大学生物学教授ErikHerzog博士说Louis,此外,例如,随着婴儿越来越大、越来越活跃,女性的睡眠体验也越来越丰富他说:“但是,令人惊讶的是,对于怀孕期间到底发生了什么,双方并没有达成真正的共识。”使用调查问卷等衡量睡眠习惯的改良方法,并没有提供同等的答案

研究者们再次发现,婴儿出生前睡眠和体力活动的正常模式有多么强烈的差异如果机器学习模型将女性归类为睡眠更好、身体更活跃的女性,那么这与分娩前风险降低48%有关相反,如果被归类为睡眠质量较差的女性模型中,有一个比通常怀孕阶段更具身体活性的模型,那么她在产前分娩的风险比具有典型睡眠活动模式的孕妇高出44%

预防早产的有力提示

Aghaeepoursaid说:“这是初步数据。”他说,研究结果表明,科学家们应该努力测试跟踪和改变孕妇的睡眠形态活动是否可以降低其患糖尿病的风险,并补充道,“这表明未来的干预措施是可行的。”

该循环包括其他生物途径的闭锁调节,简化了早产,s


来源:

Materials provided by
Stanford Medicine. Original written by Erin Digitale.
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Neal G. Ravindra, Camilo Espinosa, Eloïse Berson, Thanaphong Phongpreecha, Peinan Zhao, Martin Becker, Alan L. Chang, Sayane Shome, Ivana Marić, Davide De Francesco, Samson Mataraso, Geetha Saarunya, Melan Thuraiappah, Lei Xue, Brice Gaudillière, Martin S. Angst, Gary M. Shaw, Erik D. Herzog, David K. Stevenson, Sarah K. England, Nima Aghaeepour.
    Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity. npj Digital Medicine, 2023; 6 (1) DOI: 10.1038/s41746-023-00911-x

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