Такаши Абе

1 Служба за космически биомедицински изследвания, Отдел за експлоатация и технологии на полетния екипаж, Космически център Цукуба, Японска агенция за аерокосмически изследвания, Цукуба, Ибараки, Япония

Даниел Моликоне

2 Pulsar Informatics, Inc., Филаделфия, Пенсилвания, САЩ

Матиас Баснър

3 Отдел по сън и хронобиология, Катедра по психиатрия, Медицинско училище Перелман към Университета на Пенсилвания, Филаделфия, Пенсилвания, САЩ

Дейвид Ф. Дингес

3 Отдел по сън и хронобиология, Катедра по психиатрия, Медицинско училище Перелман към Университета на Пенсилвания, Филаделфия, Пенсилвания, САЩ

Резюме

ВЪВЕДЕНИЕ

Съществуват обширни данни, документиращи, че острата и хронична частична загуба на сън, продължително събуждане и събуждане през нощта, когато хората са биологично програмирани да спят, са рискови фактори за грешки в работата и злополуки в широк спектър от професионални условия. 1–3 В допълнение, установено е, че кратката продължителност на съня, нарушенията на съня и циркадното несъответствие се свързват с няколко физиологични и психични разстройства, включително хипертония, диабет, затлъстяване, депресия или рак. 4-11 Наскоро се появиха две нови обещаващи технологии за управление на риска от сънливост/умора в човешките системи. Те включват предотвратяване на умора чрез оптимизиране на работните графици, използвайки биоматематически модели на промени в производителността, свързани със съня и циркадната динамика, 12–13 и технологии за откриване на сънливи и уморени оператори на работното място. 14 Неотдавнашен преглед на технологиите за управление на умората и сънливостта установи, че има значителни предизвикателства, свързани с тези и други технологии за намаляване на умората. 14 Необходимо е да се установи тяхната валидност, стойност за безопасност, приемане, придържане към употреба и потенциал за злоупотреба. 13–16

Умората е думата, използвана в правителството, промишлеността, труда и обществеността, за да се посочат ефектите от прекалено продължителната работа, след твърде малко почивка и/или невъзможността да се поддържа определено ниво на изпълнение на дадена задача. 1 Тези проблеми се припокриват значително с тези, които се отнасят до сънливостта и нейните ефекти върху ефективността и следователно сънливостта и умората се използват взаимозаменяемо в този преглед.

ИНАКПАЦИТАЦИЯТА НА ОПЕРАТОРИТЕ ОТ УМОРА ИЗИСКВА НОВИ РЕШЕНИЯ

Друго оправдание за технологиите, които откриват уморени оператори, произтича от факта, че хората често не са в състояние да оценят субективно степента на влошаване на тяхната бдителност и производителност поради неадекватен сън, работа през нощта или нарушение на съня. 22, 27 Класическа констатация от експерименти за хронично частично лишаване от сън е, че хората са надценили своята субективна бдителност и са подценили тежестта на намалената си поведенческа бдителност и вероятността да има пропуски в работата или внезапни настъпвания на съня при условия на хронична частична загуба на сън. 22 Тоест, хората са склонни да вярват, че могат да преодолеят сънливостта или със сила на волята, или чрез участие в определени поведения (например слушане на музика и т.н.), но тези предупредителни стимули имат само малки и краткотрайни ефекти. 28–29 В допълнение, програмите за управление на риска от умора, които разчитат до голяма степен на самоотчетени умори, сънливост вероятно ще пропуснат лица с хронично недоспиване и тези с най-голям риск от пропуск в работата, който може да има сериозни последици за безопасността (напр., отклонение от пътна катастрофа).

ТЕХНОЛОГИИ ЗА ПРЕДСКАЗВАНЕ НА СЪН/УМОРА

Математическите модели, предсказващи сънливост/умора в продължение на няколко дни, получиха значително внимание през последните две десетилетия. 12, 17, 53–54 Двупроцесният модел на регулиране на съня 17 може да предскаже времето и продължителността на съня, но този прост модел не успя да предскаже невро-поведенческите ефекти на хроничното ограничаване на съня. 55–56 Бяха разработени неотдавнашни биоматематически модели на невро-поведенческо представяне, за да се предскаже поведенческа бдителност както за пълното лишаване от сън, така и за хроничното ограничаване на съня. 54, 57 Важна прогноза от модела 54 е, че влошаването на невроповеденческите показатели се сближава до асимптотично стабилно равновесие, когато продължителността на ежедневното събуждане е под 20,2 часа (3,8 часа TIB), но дефицитите в производителността се увеличават значително, когато продължителността на ежедневното събуждане е над 20,2 часа (т.е. по-малко от 3,8 часа сън за 24 часа). Друга важна прогноза от този модел е, че една нощ на възстановяване на съня е недостатъчна за възстановяване от хронично ограничаване на съня. Тази прогноза е потвърдена от последните експериментални открития. 26

Друго ограничение на предишните математически модели е, че те не успяха да предскажат точно поведенческа бдителност на индивиди с различните фенотипни уязвимости към загуба на сън. За да се справят с това ограничение, Van Dongen et al. 53 разработи адаптивен метод за прогнозиране на изпълнението на Байес, който използва резултатите от миналото представяне на индивида, за да идентифицира стойностите на неговите/нейните черти и след това предсказва бъдещи резултати, актуализирани от технология за откриване на умора. Тъй като броят на миналите точки от данни се увеличава, моделът увеличава точността, с която се оценяват параметрите на характеристиката (Фигура 1). Индивидуализираните прогнози предсказват по-точно действителните бъдещи резултати на всеки индивид, отколкото прогнозите за средното население. Математическият модел, отчитащ индивидуалните различия, постига по-точна оценка на времето и величината на ефектите от умора върху индивидите, 53 което трябва да улесни използването на индивидуализирани контрамерки (нап. Дрямка, възстановяване на съня, прием на кофеин).

където

Симулация, използваща процедурата на Байес за прогнозиране, за да се предскаже бъдещо представяне на три индивида, измерено с 10-минутно PVT, по време на пълно лишаване от сън. Ефективността се прогнозира, започвайки от t = 44h будност, със средна стойност (черна линия) и 95% доверителни интервали (вертикални линии). Индивидуалните прогнози се основават на черти, идентифицирани от предишни измервания на производителността до 44h (черни точки). Сивите кръгове показват действителните измервания на производителността през 24-часовия период на прогнозиране. Фигурата е препечатана с разрешение от Ван Донген и колеги. 53

Понастоящем се използва математическо моделиране за идентифициране на работни графици, които представляват риск от лишаване от сън и за оценка на големината на риска. 13 Има признание обаче, че математическите модели, разработени за предсказване и предотвратяване на рискове от умора от загуба на сън и циркадни взаимодействия, имат ограничения. Например, те се нуждаят от обратна връзка от действителните стойности на невро-поведенческото представяне, за да подобрят точността си. 53 Освен това нито един модел не може да предвиди моментна промяна на умората/сънливостта. Следователно те могат да бъдат само един от важните елементи в системата за управление на риска от умора. Интегрираното използване на технологии за предсказване и откриване на сънливост обещава като технологии, които биха могли да бъдат използвани за по-ефективно смекчаване на произшествията и риска от грешки.

ТЕХНОЛОГИИ ЗА ОТКРИВАНЕ НА СЪН/УМОРА

Изследвания за годност

Бдителното внимание е изискване за много много чувствителни към безопасността задачи, от експлоатация на движещи се транспортни средства, до извършване на много видове работа, до откриване на аномалии и заплахи. Прегледите на когнитивните тестове за изпълнение постоянно установяват, че бдителните задачи за внимание са сред най-чувствителните мерки за загуба на сън и циркадна периодичност. 58 Неотдавнашен мета-анализ разследва 70 публикувани проучвания за ефектите от нощта на острата обща загуба на сън върху общо 147 когнитивни теста, включващи просто внимание, сложно внимание, работна памет, скорост на обработка, краткосрочна памет и разсъждения. 58 Това проучване разкри, че размерите на ефекта са най-големи за пропуски в вниманието и най-малки за точност на разсъжденията. 58 По този начин дефицитите в способността да се поддържа внимание и да се реагира бързо са сред основните неблагоприятни ефекти на неадекватния сън върху работата. 58

Въпреки това, стандартният 10-минутен PVT често се счита за непрактичен за оперативни или клинични условия поради продължителността му. Невроповеденческите тестове за оценка на умората и годност за работа не само трябва да бъдат оперативно и концептуално валидни, надеждни, чувствителни, специфични, обобщаващи и лесни за използване, но и достатъчно кратки, за да бъдат приемливи за целевата популация и да позволяват многократно приложение в оперативна среда. За да отговорят на тези критерии, са разработени две по-кратки версии на PVT (с модифицирани алгоритми за оценка на ефективността) с обширна валидност за тяхната чувствителност както към острото общо, така и към хроничното частично лишаване от сън. Това са кратките PVT (PVT-B) 60 и Адаптивната версия на PVT (PVT-A). 65

PVT-B има ISI, намалени от стандартните 2-10 s от 10-минутния PVT, до 1-4 s и намален праг на изтичане от 500 на 355 ms. Доказано е, че PVT-B проследява внимателно стандартния 10-минутен PVT с течение на времето в експерименти както за пълно лишаване от сън, така и за хронично ограничаване на съня. Продължителността на теста за 60 PVT-B е намалена със 70% спрямо 10-минутното PVT, а размерът на ефекта му за чувствителност към загуба на сън е намален само с 22,7%. 60 Това е приемлив компромис между продължителността на задачата и чувствителността. В лабораторно проучване на работната ефективност, за да се определи дали PVT-B има потенциал като тест за годност за работа, беше демонстрирано, че PVT-B проследява отблизо намаленията на производителността при откриване на заплаха при симулирана задача за проверка на багажа. 66 Ефективността на PVT-B и симулираната задача за проверка на багажа се променяха за период от 34 часа на пълно лишаване от сън. Това е особено важно откритие, тъй като задачата за откриване на заплаха има висока точност на това, което операторите трябва да правят, докато преглеждат багажа чрез рентгенови апарати. По този начин PVT-B има потенциала да предскаже оперативно значими резултати по отношение на работата по бдителност.

Мониторинг на онлайн оператор

Тестовете за дежурност отговарят на обещанието за откриване на състоянието на умора, свързана със съня, в популации, изложени на риск от инциденти и грешки, дължащи се на работни графици, предизвикващи умора. Въпреки това, както беше отбелязано по-горе, невроповеденческите ефекти на загубата на сън и циркадната периодичност следват нелинеен времеви ход в рамките на и между дните, както и по-преходни предизвикани ефекти върху бдителността от стойка на тялото, социално взаимодействие, кофеин и др. Затова използването биоматематическите модели, допълнени с онлайн наблюдение на оператора, могат да бъдат по-изчерпателен начин за откриване на умора по отношение на работата. По-долу е даден пример за един тип непрекъснато наблюдение на умората на оператора, основаващо се на сънливост, като се използва мярка за бавно затваряне на клепачите (т.е. бавни мигания), посочена като PERCLOS (дял от времето, през което очите са затворени за определен интервал). 16, 67–72 Този пример илюстрира критичността на науката за валидиране, която трябва да се предприеме като първоначална първа стъпка към разработването на наистина надеждна ненатрапчива мярка за сънливост.

Среден процент на времето на бавно затваряне на клепачите (PERCLOS) за честотата на изтичане на PVT през 42 часа на събуждане (триъгълници), като функция от времевата база, използвана за определяне на епоха. Функция за претегляне на най-малките квадрати, подходяща за данните. PERCLOS се измерва чрез видеоклипове за бавно затваряне на клепачите при хора (експеримент 1) и чрез инфрачервено отражение на ретината (експеримент 2, CMRL). И в двата експеримента той е имал много по-висока съгласуваност с пропуски на вниманието при PVT (т.е. висока чувствителност към поведенческа бдителност), отколкото която и да е друга технология, оценена в експериментите (т.е. два различни ЕЕГ алгоритми [EEG-1, EEG-2), два различни технологии за мигане на очите [Eye blink-1, Eye blink-2] и технология за сензор за движение на главата [Head senzor]). PERCLOS също е по-добър предиктор за бдителност от самоотчетите на сънливостта на субектите чрез визуална аналогова скала (т.е. сънливост на VAS). Точността на PERCLOS прогнозите за PVT производителност се увеличава, тъй като времевата база за интегрирани оценки се увеличава от 1 на 20 минути. По-новата работа също поддържа точността на PERCLOS за ненатрапчиво откриване на сънливост, докато се извършва поведенческо поддържане на тест за будност 70 и PVT 71. Фигура, препечатана от Dinges и колеги. 16, 67 .

По-нови проучвания сравняват точността за предсказване на влошаване на бдителността между няколко измервания, включително дейности на честотната лента на ЕЕГ, вариабилност на сърдечната честота и очни променливи (сакада, бавно движение на очите, зеница, мигане или затваряне на клепачите). 70–71 Експериментите също така установиха, че PERCLOS е най-ефективният показател за умора, базирана на сънливост, сред оценяваните променливи. 70–71 Dinges et al. 73–76 сега разработват нова техника, която включва прецизно и напълно ненатрапчиво проследяване на PERCLOS в реално време, използвайки оптично компютърно разпознаване.

Друг пример за технология за мониторинг на онлайн оператора е скалата на Джонсън за сънливост (JDS; оценки варират от 0 до 10, където 0 = много бдителни и 10 = много сънливи) въз основа на претеглена комбинация от няколко показателя за сънливост, получени от очни мерки, като продължителност на мига и съотношенията амплитуда-скорост по време на фазата на затваряне и повторно отваряне на мига, измерени чрез инфрачервена отражателна окулография. 77–78 Резултатът от JDS показа, че проследява нивата на производителност по време на задачи за внимание на бдителността и задача на симулатор на шофиране, както и нивата на бдителност след поглъщане на кофеин. 77–82 В допълнение, по-високите резултати от JDS (≥ 4,5) са свързани с неотчитане на невнимание по време на шофиране при шофиране при сестри, пътуващи до и от нощни и ротационни смени. 83 Въпреки това JDS изисква носенето на специални очила, което може да бъде възпиращо за използването му в определени настройки.

Две независими проучвания, използващи 40 часа непрекъснато будност при постоянна рутина, са изследвали точността (площ под кривата на характеристиката на работа на приемника: AUC в диапазона от 0,5 до 1,0; по-висока стойност е по-добра) на PERCLOS или JDS за идентифициране на увеличение на прага (> 25%,> 50% и> 75%) в броя на PVT пропуските, измерени спрямо представянето на всеки субект по време на изходното ниво (първите 16 часа на будност). 71, 84 Резултатите показват, че AUC за PERCLOS и JDS са съответно 0.89-0.91 и 0.74-0.76. 71, 84 Въпреки че процедурите за измерване на бдителността не са идентични (слухови или зрителни PVT, 1h или 2h интервали от тестовия двубой и т.н.), тези резултати показват, че точността на PERCLOS е била по-висока от тази на JDS. Ще бъдат необходими бъдещи проучвания, за да се сравни тяхната точност в същия протокол.

Едно проучване показа, че PVT пропуски се случват при отворени очи, 85 което означава влошена бдителност може да възникне дори по време на липса на признаци на PERCLOS. 70 Липсата на откриване на влошена бдителност (фалшиви негативи) потенциално причинява инциденти, а неподходящото предупреждение за намалена бдителност при предупредителни лица (фалшиви положителни резултати) може да намали спазването на изискванията за използване на технологиите. Необходимо е непрекъснато подобряване на точността на мониторинга на умората онлайн оператор.

Теренно проучване на технологиите за откриване на умора

В едно от сравнително малкото проучвания за наблюдение на умората при шофьори на търговски камиони с висока проходимост, Дингес и колеги изследват дали обратната връзка от технологиите за откриване на умора ще помогне на шофьорите на камиони да запазят бдителността си в реални условия на шофиране. 86 Технологиите включват променливи на ефективността на шофиране (напр. Променливост на проследяване на лентата), PERCLOS, сензор за глава, ръчен активен часовник и 10-минутен PVT тест. Резултатите от това проучване разкриха, че шофьорите усещат, че устройствата за откриване на умора ги информират за нивата им на умора и ги подтикват да получат повече сън в почивните си дни. В действителност, данните за активиране на китката потвърждават, че когато получават обратна информация за нивата си на бдителност, шофьорите са увеличили съня си средно с 45 минути в почивни дни. 86 Това е забележителен и неочакван резултат и предлага друга цел за технологиите за откриване на умора на работното място - а именно да призоват операторите да получат по-дълъг сън за възстановяване. Ако бихме могли да използваме технологии за управление на умората, за да предупредим шофьорите, когато им се спи и да ги насърчим да слязат от пътното платно, може да е възможно да намалим риска от инциденти и грешки, свързани със сънливост.

Друг пример за технологии за откриване на умора, използвани в реални оперативни среди, е наблюдението на бдителността на астронавтите, които остават дългосрочно в Международната космическа станция (МКС). Инструментът за когнитивна оценка на космическия полет за Windows (WinSCAT) е използван за оценка на нивата на невроповеденческа ефективност на астронавтите в МКС, 87, но WinSCAT изисква около 30 минути екипаж. Следователно тестът не е подходящ за оценка на невроповеденческите показатели на астронавтите в рамките на един ден или всеки ден. PVT-B също е проучен на МКС за оценка на нивата на бдителност на астронавтите. 88 Важното е, че е разработен изчерпателен, но кратък тест за ефективност (сега наричан СОЗНАНИЕ) за оценка на няколко неврокогнитивни и емоционални области на представянето на астронавтите на борда на МКС. 89 Тези подходи предлагат начин за бърза и надеждна оценка не само на поведенческа бдителност, но и на набор от когнитивни функции, които могат да бъдат засегнати от загуба на сън.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Технологията за прогнозиране и оценка дали операторите имат достатъчна производителност (по отношение на нуждата от сън и циркадно време) преди началото или по време на работата си е важна за предотвратяване на инциденти и грешки поради наличието на свързани с умората невро-поведенчески дефицити. В допълнение, допълващото използване на тези технологии, включително математически модели, тестове за годност за работа или онлайн мониторинг на оператора, може да бъде по-ефективно за бързо и точно откриване на риска от инциденти и грешки. Такива технологии позволяват на операторите да прилагат контрамерки за смекчаване на сънливостта и умората преди започване или продължаване на работата си, като допринасят за намаляване на оперативните грешки и инциденти, дължащи се на невро-поведенчески дефицити от загуба на сън и денонощна грешка. Освен това, като се има предвид, че загубата на сън е рисков фактор за няколко физиологични и психични разстройства, 4-11 настояващият ефект на технологиите за управление на умората, за да информират хората за необходимостта от възстановяване на съня, може също да допринесе за предотвратяване на развитието на различни заболявания, свързани с неадекватен сън.

ПРИЗНАВАНИЯ

Времето и усилията, необходими за написването на рецензията, бяха подкрепени от докторантските стипендии на JSPS за научни изследвания в чужбина и KAKENHI Grant Number 22730598 (T. Abe); Грант на NIH R01 NR004281 (D.F. Dinges); Национален космически биомедицински изследователски институт чрез НАСА NCC 9-58 (D.F. Dinges); и от Службата за военноморски изследвания и Програмата за модерно медицинско развитие на ВМС BUMED чрез договори N65236-09-D-3809, N00014-10-C-0392, N00014-11-C-0592 и N62645-12-C-4004 ( D. Mollicone).

Бележки под линия

ДЕКЛАРАЦИЯ ЗА РАЗКРИТИЕ

Това не беше проучване, подкрепено от индустрията. Д-р Ейб и д-р Баснер нямат финансови конфликти на интереси. Д-р Mollicone е президент и главен изпълнителен директор на Pulsar Informatics. Д-р Дингес е обезщетен от Associated Professional Sleep Societies, LLC, за това, че е главен редактор на SLEEP и е получил обезщетение за това, че е участвал в научен консултативен съвет за Mars, Inc.