抄録
精神科では，精神症状のため終夜睡眠ポリグラフ検査（PSG）が困難な場合，非接触型睡眠計測センサー（眠りSCAN）の活用が期待される．同センサーの睡眠覚醒アルゴリズム（Coleモデル）は患者特性が考慮されておらず，性能が低下する可能性がある．2021年８月～2023年１月にPSGを受けた精神科入院患者29名（男性55.2％，中央値61.0歳）を対象に，Coleモデルに患者特性を組み込んだロジスティック回帰モデル（PACモデル）を構築した．本研究では，眠りSCANの睡眠覚醒判定とPSGが一致する割合を一致率とした．PACモデルの一致率，感度，特異度は78.8％，94.5％，38.9％となり，Coleモデル（77.8％，97.3％，28.2％）とくらべ特異度（覚醒判定）が向上した．本研究により患者特性を考慮したアルゴリズムの有用性と，眠りSCANの精神科での適応可能性が示唆された．
【キーメッセージ】
1．今回の研究は看護・介護のどのような問題をテーマにしているのか？
研究を行うきっかけとなったことはどのようなことか？
→精神科での睡眠評価は従来法では患者負担が大きく，正確な評価が困難である．体動のみで判定する非接触型センサーの精度向上のため，患者特性を考慮したアルゴリズム開発を試みた．
2．この研究成果が看護・介護にどのように貢献できるのか？あるいは，将来的に貢献できることは何か？
→ 特異度の向上で覚醒判定の精度が高まり，客観的な睡眠評価が期待できる．
3．今後どのような技術が必要になるのか？
→電子カルテと連携した睡眠評価システムの開発が求められる．
