[메디게이트뉴스 서민지 기자] 운동 강도와 빈도가 높아지면 수면 효율도 비례해 증가했으며, 자체적으로 측정한 수면 기록으로 수면장애를 선별하고 치료 동기를 높일 수 있는 것으로 나타났다.
슬립스코어 랩스(SleepScore Labs) 로이 레이먼(Roy Raymann) 연구 책임자와 슬립스코어 랩스 루크 가한(Luke Gahan), 엘리 고틀리브(Elie Gottlieb), 아만 아만(Aman Aman), 워싱턴 의대 나다니엘 왓슨(Nathaniel Watson) 교수 등 공동 연구팀은 최근 열린 SLEEP 2022에서 자가 보고된 운동과 수면 빅데이터를 분석해 이같이 밝혔다.
우선 연구팀은 자가 보고된 운동과 객관적으로 측정된 수면 : 소비자 수면 기술을 사용한 빅데이터 분석(SELF-REPORTED EXERCISE AND OBJECTIVELY MEASURED SLEEP: A BIG DATA ANALYSIS USING CONSUMER SLEEP TECHNOLOGY)을 주제로 연구를 수행했다.
운동은 수면과 양방향으로 연관돼 있다. 따라서 운동은 수면을 위한 행동 치료의 효과적인 요소가 될 수 있으며, 수면 시간이 길수록 신체 활동이 증가한다고 알려져 있다.
열악한 수면과 신체 활동 부족은 각각 중요한 공중보건 우선순위로 널리 인식되고 있기 때문에, 생태학적으로 유효한 수면 측정 도구를 사용해 객관적인 수면과 운동 지수 간의 관계에 대한 추가 연구가 필요한 상황이다.
이에 연구팀은 자가 보고한 운동 강도와 지속 시간 간의 연관성을 조사하고, 소비자 수면 기술을 사용해 객관적으로 수면을 측정했다.
34만3308일 밤 동안 2662명의 사용자(평균 연령: 47.4세, 36.5% 여성)의 데이터를 수면다원검사(PSG)에서 검증된 슬립스코어(SleepScore) 모바일 애플리케이션의 분석에 포함시켰다. 이 어플은 수면 관련 메트릭을 객관적으로 포착하기 위해 음파 탐지 기반 방법과 자체 보고 데이터를 포착하기 위한 설문지를 사용한다.
자기보고식 설문지를 사용해 운동 강도는 3점 척도로 '당신은 어느 정도의 강도로 운동하십니까?'를 질문했으며, 운동 빈도는 5점 척도로 '20분 이상 운동 일주일에 몇 번 하십니까?'로 질문했다.
해당 내용 분석시 선형 회귀 모델링을 사용했고, 연령과 성별을 교란 변수로 사용했다.
그 결과, 보고된 운동 빈도가 많을수록 전체 수면 시간(TST, ß=3.3분, SE=0.838, p<0.001), 수면 효율성(ß=0.5%, SE=0.116, p<0.001)의 증가와 관련이 있는 것으로 나타났다.
운동 빈도는 또한 WASO(입면 후 각성시간·wake time after sleep onset, ß=-1.153mins, SE=0.429, p<0.01), SOL(수면잠재기·sleep onset latency, ß=-0.425mins, SE=0.163, p<0.01)의 감소와 관련이 있었다. 보고된 운동 강도가 높을수록 TST(ß=4.908분, SE=1.886, p<0.01), 수면 효율성(ß=1.16%, SE=0.255, p<0.001)의 증가와 관련됐다. 운동 강도는 WASO(ß=-3.282mins, SE=0.965, p<0.01), SOL(ß=-0.852mins, SE=0.272, p<0.01)의 감소와도 연관이 있는 것으로 나타났다.
연구팀은 "이번 연구를 통해 자가 보고한 운동 빈도와 강도는 전반적으로 개선된 객관적 수면 지표와 관련이 있는 것을 확인했다. 즉 운동은 수면에 긍정적인 영향을 준다"면서 "생태학적으로 유효한 소비자 수면 기술을 사용한 해당 빅데이터를 발견함에 따라, 공중보건 권장사항에 더욱 기여할 수 있을 것"이라고 내다봤다.
또한 로이 레이먼 연구팀은 주요한 공중보건 위해 요소인 수면장애가 제대로 진단, 치료되지 않고 있다는 점에 착안, 소비자 수면 기술 사용자 간의 수면 장애의 유병률과 상관관계(PREVALENCE AND CORRELATES OF SLEEP DISORDERS AMONG USERS OF A CONSUMER SLEEP TECHNOLOGY) 연구를 시행했다.
184만2282일 밤 동안 3만3429명의 사용자(평균 연령: 44.6, 55.1% 여성)의 데이터를 수면다원검사(PSG)를 통해 검증된 슬립스코어(SleepScore) 모바일 애플리케이션의 분석에 포함시켰다. 해당 어플은 수면 관련 메트릭을 객관적으로 포착하기 위해 음파 탐지 기반 방법을 사용하고 자체 보고한 설문지를 사용했다.
주관적인 수면 장애 정보는 사용자에게 '다음 중 의료 전문가가 진단한 수면 장애는 무엇입니까?'라는 질문으로 확인했으며, '위 항목에 해당 없음'으로 보고된 코호트가 연구 목적으로 참조 그룹으로 사용했다. 선형 회귀 분석을 위해 교란 변수로는 연령과 성별을 사용했다.
연구 결과, 보고된 장애의 유병률을 보면 아무것도 없음이 71.0%(n=2만3732)였고, 수면 무호흡증 15.9%(n=5309), 불면증 11.9%(n=3968), 하지불안증후군 6.87%(n=2295), 기면증 0.8%(n=266) 순으로 나타났다.
기면증은 전체 수면시간의 가장 큰 감소(ß=-23.6분, SE=3.475, p<0.001)와 관련이 있었고, 불면증은 가장 작은 연관성(ß=-5.7분, SE=0.979, p<0.001)을 보였다. 기면증은 입면 후 각성시간(WASO, ß=7.0분, SE=1.815, p<0.001)의 증가와 가장 큰 관련이 있었고 불면증은 가장 작은(ß=2.2분, SE=0.511, p<0.001) 관련이 있었다.
하지불안증후군은 SOL(수면 개시 잠재기, 완전히 깨어 있는 각성 상태에서 서서히 수면으로 유도돼 이행하는 데 걸리는 시간)의 증가와 관련이 가장 컸고(ß=3.9mins, SE=0.302, p<0.001), 수면 무호흡증은 연관이 가장 작게(ß=2.171분, SE=0.22, p<0.001) 나타났다.
기면증은 SE(수면 효율성, Sleep Efficiency의 가장 큰 감소와 관련이 있었고(ß=-3.05%, SE=0.5, p<0.001), 불면증은 가장 작은 것과 관련이 있었다(ß=-1.42%, SE=0.1, p<0.001).
연구팀은 "빅데이터 소비자 수면 기술 분석에서 자체적으로 보고된 수면장애는 객관적으로 수면 부족과 관련이 있었다"며 "이 같은 연구 결과는 소비자 수면 기술이 일반 인구의 수면장애 선별에 가치가 있을 수 있고, 개인들이 임상 수면의학 환경에서 치료를 받도록 동기를 부여할 수 있음을 시사한다"고 설명했다.
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