Aktuelle semiautomatische und automatische polysomnographische Auswertemethoden und Klassifikationsmodelle der REM-Schlafverhaltensstörung

Zusammenfassung

Die REM-Schlafverhaltensstörung („REM sleep behavior disorder“; RBD) wird in der „International Classification of Sleep Disorders 3“ (2014) operationalisiert und die Auswerteregeln entsprechend der „American Academy of Sleep Medicine“ (2012) beschrieben. Die Auswertungen orientieren sich an der Erfassung der Muskelaktivität im REM-Schlaf, dem „REM sleep without atonia“ (RSWA). Bisher wurde zwischen phasischer und tonischer Muskelaktivität im REM-Schlaf unterschieden, die neuere Literatur zeigt, dass die Messung jeglicher Muskelaktivität vergleichbare Ergebnisse erzielt. Bis vor wenigen Jahren musste die Muskelaktivität noch manuell bestimmt werden. Semiautomatische Auswertealgorithmen erlauben es mit hoher Genauigkeit schnell und sicher die Auswertungen von RSWA durchzuführen. Italienische und deutsche Algorithmen beruhen im Wesentlichen auf der Erstellung von Hüllkurven der Muskelaktivität, während ein dänischer Algorithmus auf einer Methode der Outlier-Detektoren beruht, wobei die „outlier“ dem RSWA und die „inlier“ dem normalen REM-Schlaf entsprechen. Die Polysomnographie weist bei RBD Veränderungen auf, wie eine Verlangsamung der Grundaktivität und eine Verminderung der Spindeldichte. Diese Veränderungen zeigen Ähnlichkeiten mit den Veränderungen die bei neurodegenerativen Erkrankungen zu finden sind, in die bis zu 90 % der idiopathischen RBD im Laufe von 10–20 Jahren übergehen.

Die neuen semiautomatischen Auswertealgorithmen erlauben ein deutlich schnelleres Auswerten der Polysomnographie für RSWA und andere Graphoelemente, die als Prädiktoren für neurodegenerativer Erkrankungen dienen können.

Abstract

The REM sleep behavior disorder (RBD) has been newly classified in the International Classification of Sleep Disorders 3 (2014) and the scoring rules are described by the American Academy of Sleep Medicine (2012). The scoring rules for RBD are based on the detection target muscle activity in REM sleep as REM sleep without atonia (RSWA). Until now a differentiation was made between phasic and tonic muscle activity in REM sleep but recent literature has shown that the scoring of any muscle activity leads to comparable results. Until recently muscle activity was scored manually but semiautomatic scoring algorithms now allow exact and fast scoring of RSWA. Italian and German algorithms are based on the creation of envelope curves of muscle activity, whereas a Danish algorithm uses an outlier detection method, where the outliers represent RSWA and the inliers normal REM sleep atonia. A polysomnographic (PSG) analysis of RBD shows slowing of the electroencephalography (EEG) basal activity and reduction of spindle density. These changes are similar to those seen in neurodegenerative disorders, into which up to 90 % of idiopathic RBD convert within 10–20 years after onset.

The new semiautomatic scoring algorithms allow faster evaluation of PSGs not only for RSWA but also for other graphoelements which can serve as predictors for neurodegenerative diseases.