Dreem 3头带在失眠障碍患者中的睡眠监测性能：与多导睡眠图的实验室对照研究

【编辑推荐】本研究针对便携式睡眠监测设备在失眠障碍患者中的性能验证空白，通过同步对比Dreem 3头带与多导睡眠图(PSG)的31例失眠患者数据，发现该设备对REM睡眠敏感性达89.88%，但N1阶段识别率仅29.79%，可准确评估SL和WASO但高估TST和SE。为失眠障碍的便携式睡眠监测提供了重要循证依据。

　　

睡眠健康监测领域长期面临"金标准"多导睡眠图(PSG)昂贵笨重的困境，而便携设备在失眠患者中的性能数据严重缺失。更棘手的是，失眠作为全球最高发的睡眠障碍（成人患病率10-30%），患者特征性的脑电活动改变使得传统设备在N1期识别准确率普遍低于50%。这种技术瓶颈直接阻碍了失眠的长期监测和精准干预。

Monash University（澳大利亚莫纳什大学）的研究团队在《Sleep Medicine》发表了一项开创性研究，首次评估EEG头戴设备Dreem 3在31例失眠障碍（含15例COMISA共病患者）中的性能表现。通过实验室同步PSG对照，采用历时性分析和Bland-Altman检验，发现该设备展现出明显的"阶段特异性"：对REM睡眠的敏感性高达89.88%，特异性超过94%，但对N1期识别率仅29.79%，且存在将73%的N1期误判为N2期的系统偏差。在睡眠连续性指标方面，设备能准确反映睡眠潜伏期(SL)和觉醒后清醒时间(WASO)，但会系统性高估总睡眠时间(TST)14.7±15.8分钟和睡眠效率(SE)3.2%。

研究采用三大关键技术：1) 标准化同步监测方案，31例患者同步佩戴Dreem 3和PSG设备进行整夜监测；2) 历时性分析(epoch-by-epoch)计算各睡眠阶段的敏感性和特异性；3) Bland-Altman法评估TST、SE、SL、WASO等连续性变量的测量偏差。所有PSG数据由专业技师按美国睡眠医学会(AASM)v2.4标准人工判读。

【主要结果】

1. 睡眠分期性能：

• 敏感性呈现"REM>N2>N3>N1"的阶梯分布，REM期达89.88%而N1期仅29.79%
• N2期特异性最低(83.39%)，设备存在将其他阶段误判为N2的倾向
• 混淆矩阵显示73%的N1期被误分类为N2

1. 睡眠连续性指标：

• TST和SE存在显著高估(均p<0.001，效应量>0.9)
• SL和WASO测量与PSG无统计学差异
• N1和N2期存在显著比例偏差(Adjusted R²=0.64和0.35)

1. 亚组分析：

• COMISA患者的N3期敏感性更低
• 两组在其它指标上表现相似

讨论部分指出，尽管存在N1期识别不足的局限，Dreem 3在失眠患者中仍展现出临床实用价值：其优异的REM监测性能(κ=0.87)可为失眠的神经生理机制研究提供新工具；对SL/WASO的准确测量使其有望应用于认知行为疗法(CBT-I)的效果评估。研究者特别强调，这是首个遵循Depner标准框架的失眠专用设备验证研究，为未来开发第二代算法提供了明确的优化方向——改进前额EEG对α波的捕捉能力以提升N1识别率。

该研究的现实意义在于：1) 为失眠的居家长期监测提供了首个EEG设备的循证数据；2) 揭示了现有算法在病理脑电特征下的局限性；3) 建立了便携设备在特殊人群中的验证方法学范式。正如作者所述："当正确解读时，该设备有望推动失眠障碍的大规模纵向研究"，这一突破性成果为睡眠医学的数字化诊疗开辟了新路径。