Hur skiljer Apple Watch Series 10 mellan REM och djupsömn

Klassificering av sömnstadiet

1. Sömnstadier identifierade:
- Apple Watch kategoriserar sömn i tre huvudstadier:
- REM-sömn: Förknippas med drömmar och hjärnaktivitet.
- Kärnsömn: Benämns ofta lätt sömn, vilket inkluderar steg ett och två av icke-REM-sömn.
- Djup sömn: Sömnens återställande fas.

2. Datainsamlingsmetod:
- Klockan använder en accelerometer för att upptäcka rörelse och en pulssensor för att övervaka förändringar i hjärtfrekvensvariabilitet (HRV) under sömn. Dessa data analyseras med hjälp av algoritmer som uppskattar tiden som spenderas i varje sömnstadium baserat på mönster som observerats under natten[4][3].

Differentiering mellan REM och djupsömn

1. Rörelseanalys:
- Apple Watch spårar subtila rörelser, inklusive de som orsakas av andning, vilket hjälper den att avgöra när en användare är i REM kontra djup sömn. Under REM-sömn kan det förekomma fler oregelbundna rörelser jämfört med det mer stabila tillståndet av djupsömn[3].

2. Pulsmätning:
- Förändringar i hjärtfrekvens ger ytterligare insikter; till exempel tenderar hjärtfrekvensen att fluktuera mer under REM-sömn på grund av ökad hjärnaktivitet. Däremot kännetecknas djup sömn av en lägre och mer stabil hjärtfrekvens[4][2].

Noggrannhet och begränsningar

1. Noggrannhetsgrader:
– Studier tyder på att Apple Watch uppnår cirka 85 % noggrannhet i att upptäcka djup sömn men har lägre noggrannhet (runt 75 %) för REM-sömn. Denna diskrepans kan leda till betydande variationer i rapporterade sömnstadier jämfört med kliniska bedömningar med polysomnografi (PSG) [2][5].

2. Variabilitet bland användare:
- Individuella faktorer som rörelsemönster, fysiologiska skillnader och potentiella sömnstörningar kan påverka noggrannheten i klockans avläsningar. Vissa användare rapporterar avvikelser mellan Apple Watchs data och andra enheter eller appar, vilket visar att även om det ger användbara trender, kanske det inte alltid återspeglar exakta värden [1][6].

Sammanfattningsvis, medan Apple Watch Series 10 använder avancerade sensorer och algoritmer för att uppskatta REM och djupsömn effektivt, kan dess noggrannhet variera avsevärt mellan användare, vilket gör den till ett användbart verktyg för att spåra allmänna sömnmönster snarare än att ge definitiva mätningar.