Che collegamento c’è tra il sonno e le sue fasi con le capacità cognitive degli utenti? Lo svela Fitbit che ha combinato i dati stipati nel suo sterminato database sul riposo (più di 6,5 miliardi di notti registrate dagli utenti) con quelli anonimi degli utenti e quelli provenienti da Think Fast, un’app ludica disponibile su Fitbit Lab per Fitbit Ionic e Versa e nata per misurare la capacità di passare rapidamente da un’attività all’altra.
Dallo studio è emerso che la qualità del sonno di ogni persona è differente. In pratica gli utenti che raggiungono le migliori perfomance su Think Fast hanno dormito tra le 5 ore e 50 minuti e le 6 ore e 30 minuti a notte. Ovviamente, ciò non include i cosiddetti microrisvegli, fisiologici per la maggior parte delle persone e che equivalgono a un totale di circa un’ora per notte. Quindi, chi ha dei risultati performanti nel gioco è rimasto a letto in media dalle 7 alle 7 ore e mezza.
Lo studio ha inoltre permesso di rilevare interessanti differenti relazioni tra qualità di sonno e performance in base a gruppi di età e sesso degli utenti. Ad esempio negli utenti con più di trent’anni, si registra una minore concentrazione e attenzione nel gioco in quei soggetti che soffrono di mancanza di sonno. Si è scoperto poi che le fasi del sonno sono fondamentali ai fini dei risultati, in particolare quando si parla di fase REM o di sonno profondo, oltre al fatto che le donne che passano più tempo nella fase REM di notte ottengono risultati migliori su Think Fast.
Gli over 40, siano essi uomini o donne, che registrano un tasso maggiore di sonno nella fase profonda ottengono punteggi maggiori e registrano i tempi di reazione più rapidi. In generale, gli uomini sono maggiormente soggetti a disturbi del sonno rispetto alle donne: di conseguenza, gli uomini che soffrono di insonnia registrano punteggi minori su Think Fast rispetto alle donne che soffrono dello stesso disturbo.
Nonostante si tratti di risultati preliminari, le relazioni emerse tra i due fenomeni dimostrano una grande opportunità per Fitbit di utilizzare il suo vasto database di dati sul sonno, le attività e gli esercizi dei suoi utenti per fornire insight personalizzati per ciascun utente, permettendo così di contribuire a migliorare la loro salute e il loro benessere.
