Bestimmen Geräte oder Smartwatches die Atemfrequenz richtig? Wie soll man diese Daten nutzen?

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Das Messen der Atemfrequenz mit Devices wie Smartwatches wird immer beliebter, besonders im Schlaf. Eine höhere Atemfrequenz in der Nacht könnte Aufschluss über die Schlafqualität geben.

Doch wie zuverlässig sind diese Messgeräte? Eine Smartwatch misst die Atemfrequenz, indem sie über die Nacht hinweg die Atemzüge zählt und die Frequenzen mittelt. Dabei zeigt sich, dass die Atemfrequenz erheblich variiert, je nach Schlafphase.

In Tiefschlafphasen ist die Atemfrequenz niedriger, während sie in Traumschlafphasen höher ist. Das macht es schwierig, eine konstante Atemfrequenz über die Nacht hinweg festzustellen. Ein Beispiel: Bei nur vier Stunden Schlaf kann die durchschnittliche Atemfrequenz deutlich geringer ausfallen, etwa 10 bis 12 Atemzüge pro Minute.

Bei acht Stunden Schlaf, mit mehr Traumschlafphasen, kann sie hingegen bei etwa 13 bis 14 Atemzügen liegen. Die Atemfrequenz alleine ist also keine verlässliche Metrik zur Bewertung der Schlafqualität.

Die Erfassung und Interpretation dieser Daten erfordert Vorsicht. Es kann jedoch hilfreich sein, die Atemfrequenz als langfristigen Trend zu betrachten. Wenn die Atemfrequenz über Monate hinweg sinkt, kann das ein Zeichen für eine verbesserte Atmung und damit für ein besseres Wohlbefinden sein.

Ein abruptes Ansteigen der Atemfrequenz auf hohe Werte (18 oder mehr Atemzüge pro Minute) könnte auf gesundheitliche Probleme hindeuten und bedarf genauerer Untersuchung. Eine mögliche Taktik zur kurzfristigen Verbesserung der Atemfrequenz besteht darin, früh aufzustehen, um weniger Traumschlafphasen zu haben.

Alternativ bieten sich Atemübungen vor dem Wiedereinschlafen an, um die Atemfrequenz zu normalisieren. Langfristig gesehen sind regelmäßige Atemübungen und das Optimieren der Schlafumgebung entscheidend.

Smartwatch Daten sollten daher nicht überinterpretiert werden. Sie dienen eher als ergänzende Information zur allgemeinen Gesundheitsüberwachung.

Quellen: Modification of a Conventional Deep Learning Model to Classify Simulated Breathing Patterns A Step toward Real-Time Monitoring of Patients with Respiratory Infectious Diseases., Cardiorespiratory Assessments in Panic Disorder Facilitated by Wearable Devices A Systematic Review and Brief Comparison of the Wearable Zephyr BioPatch with the Quark-b2 Stationary Testing System., Efficient Respiratory Rate Extraction on a Smartwatch.