Digitale Schlafanalyse & digitales Schlaf-Coaching
Das virtuelle Schlaflabor
Gesunder Schlaf ist ein zentrales Grundbedürfnis von Menschen. Jedoch leidet mehr als jede/r Vierte unter einer (sehr) schlechten Schlafqualität.
Die Verfügbarkeit von klinischen Schlaflabor-Plätzen wird der hohen Prävalenz der Schlafstörungen und dem Leidensdruck des Einzelnen in unseren bewegten Zeiten nicht gerecht. Erholung im Schlaf ist daher ein zentraler Faktor für körperliche wie seelische Gesundheit dem wesentlich mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden muss.
Unser „virtuelles Schlaflabor“ (VSL) hat zum Ziel, diese Lücken zu schließen indem Menschen mit schlechter Schlafqualität ein niederschwelliges, 24/7 verfügbares und wissenschaftlich fundiertes digitales Angebot zur Verbesserung ihrer Schlafqualität mittels einfacher Bio-Tracker und Sleep-Coaching APP erhalten.
Studien zeigen, dass die Kombination aus objektiver Schlafmessung und personalisiertem Feedback äußerst effektiv ist, um die Schlafqualität zu steigern. Insbesondere digitale Programme zur kognitiven Verhaltenstherapie bei Schlafstörungen (dKVT-I), wie sie im virtuellen Schlaflabor genutzt werden, verbessern nachweislich sowohl das subjektive Erleben als auch die objektiv gemessene Schlafqualität. Dabei wird die Wirksamkeit der Maßnahmen durch die Möglichkeit, den Schlaf in der gewohnten Umgebung der Nutzer*innen kontinuierlich zu überwachen, erheblich gesteigert
Mit modernen Bio-Trackern, wie einem optischen Pulsmesser nahe am Herzen (Polar Verity Sense) oder modernen EKG-Brustgurten (wie Polar H10), lassen sich wichtige Schlafparameter wie Schlafdauer, Schlafphasen und Herzratenvariabilität präzise und zuverlässig erfassen und rückmelden. Diese Daten bilden die Grundlage für ein individuelles Sleep-Coaching, das auf die persönlichen Bedürfnisse der Nutzer*innen abgestimmt ist und tagtäglich Schlafempfehlungen aufgrund messgenauer objektiver Daten geben kann. So werden schlechte Schlafgewohnheiten erkannt und gezielt verbessert.
Wissenschaftliche Erkenntnisse belegen zudem, dass bereits kleine Veränderungen im Schlafverhalten einen positiven Einfluss auf das allgemeine Wohlbefinden haben können. Das virtuelle Schlaflabor bietet Menschen die Möglichkeit, aktiv an der Verbesserung ihrer Schlafqualität zu arbeiten und dadurch sowohl die körperliche als auch die geistige Gesundheit nachhaltig zu stärken.
Wissenschaftliche Evidenz:
Grünberger, T., Höhn, C., Schabus, M., & Laireiter, A.-R. (2024). Efficacy study comparing a CBT-I developed for shift workers (CBT-I-S) to standard CBT-I (cognitive behavioural therapy for insomnia) on sleep onset latency, total sleep time, subjective sleep quality, and daytime sleepiness: study protocol for a parallel group randomised controlled trial with online therapy groups of seven sessions each. Trials, 25(1), [562]. DOI: https://doi.org/10.1186/s13063-024-08403-3
Hinterberger, A., Eigl, E.-S., Schwemlein, R. N., Topalidis, P., & Schabus, M. (2024). Investigating the subjective and objective efficacy of a cognitive behavioural therapy for insomnia (CBT-I)-based smartphone app on sleep: A randomised controlled trial. Journal of Sleep Research, 33(4), [14136]. DOI: https://doi.org/10.1111/jsr.14136
Kurapov, A., Schabus, M., Kahveci, S., Wilhelm, F. H., & Blechert, J. (2024). Explaining post-traumatic stress symptoms and sleep disturbance in Ukrainian civilians: perceived threat versus objective war exposure. European Journal of Psychotraumatology, 15(1), [2381371]. DOI: https://doi.org/10.1080/20008066.2024.2381371
Eigl, E-S., Hauser, T., Topalidis, P. I., & Schabus, M. (2023). On the Efficacy of a CBT-I-Based Online Program for Sleep Problems: A Randomized Controlled Trial. Clocks & Sleep, 5(4), 590-603. DOI: https://doi.org/10.3390/clockssleep5040039
Eigl, E-S., Urban-Ferreira, L. K., & Schabus, M. (2023). A low-threshold sleep intervention for improving sleep quality and well-being. Frontiers in Psychiatry, 14, [1117645]. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1117645
Riemann, D., Espie, C. A., Altena, E., Sif Arnardottir, E., Baglioni, C., Bassetti, C. L. A., Bastien, C., Berzina, N., Bjorvatn, B., Dikeos, D., Dolenc Groselj, L., Ellis, J. G., Garcia-Borreguero, D., Geoffroy, P. A., Gjerstad, M., Gonçalves, M., Hertenstein, E., Hödlmoser, K., ... Schabus, M., ... Spiegelhalder, K. (2023). The European Insomnia Guideline: An update on the diagnosis and treatment of insomnia 2023. Journal of Sleep Research, 32(6), [e14035]. DOI: https://doi.org/10.1111/jsr.14035
Topalidis, P. I., Baron, S., Heib, D. P. J., Eigl, E-S., Hinterberger, A., & Schabus, M. (2023). From Pulses to Sleep Stages: Towards Optimized Sleep Classification Using Heart-Rate Variability. Sensors, 23(22), [9077]. DOI: https://doi.org/10.3390/s23229077
Topalidis, P., Heib, D. P. J., Baron, S., Eigl, E-S., Hinterberger, A., & Schabus, M. (2023). The Virtual Sleep Lab—A Novel Method for Accurate Four-Class Sleep Staging Using Heart-Rate Variability from Low-Cost Wearables. Sensors, 23(5), [2390]. DOI: https://doi.org/10.3390/s23052390
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