Uso de smartwatch e da plataforma sênior saúde móvel para avaliação da qualidade do sono em idosos comunitários: um estudo comparativo entre métodos - Lima Neta, Ana Gonçalves (2023)
Introdução: estima-se que aproximadamente 50% da população idosa apresentam sono insuficiente, caracterizado por interrupções frequentes, falta de tempo gasto em estágios restauradores e redução do tempo total de sono, muitas vezes correlacionados a doenças crônico-degenerativas, declínios físico-funcionais e cognitivos. Considerando que a qualidade do sono se apresenta como um importante indicador do estado de saúde, diversas ferramentas têm sido utilizadas para sua avaliação, dentre elas os dispositivos vestíveis do tipo relógios inteligentes com plataformas integradas de monitoramento remoto, que permitem a coleta longitudinal contínua de dados objetivos do sono. Objetivo: examinar a correlação e concordância entre os parâmetros de qualidade do sono de idosos comunitários mensurados por métodos subjetivo (Índice de Qualidade do Sono de Pittsburgh-PSQI) e objetivo (smartwatch Fitbit e plataforma Sênior Saúde Móvel). Metodologia: trata-se de uma pesquisa observacional, do tipo descritiva-correlacional e analítica, de delineamento longitudinal, com abordagem quantitativa. A amostra foi do tipo não-probabilística, composta por 60 indivíduos com idade entre 60 e 90 anos. Os participantes foram monitorados remotamente por um período de 7 dias consecutivos. Para avaliar a correlação e concordância entre as medidas objetivas e subjetivas (variáveis contínuas) realizou-se a aplicação do Coeficiente de Correlação de Spearman, análise gráfica de Bland-Altman e testes t-Student ou Wilcoxon. A comparação entre as classificações de qualidade do sono foi estabelecida pelo teste Kappa. Resultados: foram encontradas correlações significativas entre a média do tempo total de sono do PSQI e a média do tempo total de sono do smartwatch (p=0,033) e entre as médias de latência de início do sono estimada por ambos os métodos (p=0,018). Não foram identificadas correlações significativas entre as medidas de eficiência do sono. O gráfico de Bland-Altman revelou que o smartwatch tendeu subestimar ligeiramente os parâmetros do PSQI tempo total de sono (-12,3 ± 1min) e latência do sono (-5,97 ± 23min), porém as diferenças entre as medidas estavam dentro dos limites de confiança, demonstrando concordância substancial entre os métodos. Os resultados foram confirmados por testes t-Student ou Wilcoxon com p>.05, evidenciando que as médias não deferiam significamente. No entanto, as diferenças médias da eficiência do sono estimada pelo Fitbit foram consideradas superiores às do PSQI e estatisticamente significativas (15 ± 17,17%; p<.05). Quanto às comparações entre as classificações globais da qualidade do sono, os resultados obtidos do teste Kappa demonstraram boa concordância entre as duas formas de classificação testadas em comparação ao PSQI, no entanto, o conjunto de medidas derivadas do PSQI e Fitbit, se mostrou ligeiramente superior para rastreio de má qualidade de sono à classificação baseada apenas em dados objetivos estimados pelo Fitbit. Conclusões: numa amostra de idosos comunitários com boa capacidade cognitiva e sem distúrbios de sono graves, os parâmetros do Fitbit apresentam diferenças médias aceitáveis e indicam correlações significativas com o PSQI, método padrão ouro para rastreio de má qualidade do sono. Tais achados sugerem que o uso de smartwatches Fitibit com plataforma de monitoramento integrada para rastrear uma possível má qualidade do sono pode ser adequado. Além disso, a plataforma adotada pode, em última análise, ser uma ferramenta eficaz para o monitoramento doméstico de longo prazo do comportamento sono-vigília. Porém, mais estudos de validação são necessários.