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睡得好不好与慢性病有关联吗?
事实上,我们对这个问题了解比较有限,既往大多数相关研究都依赖于参与者的自我报告睡眠数据,这种方式存在的问题是无法记录到不同睡眠阶段情况,且参与者提供的睡眠模式也不够准确。多导睡眠监测、体动记录仪、动态脑电图等方式均存在一定局限性,如监测环境要求较高、无法获取纵向睡眠数据、缺少大型研究证据等。
当前可穿戴设备已经可以较为客观地纵向监测普通人群睡眠情况,有研究显示,可穿戴设备监测结果与多导睡眠监测相比,具有良好的性能。随着可穿戴设备被更多人群广泛使用,探索可穿戴设备衍生指标与慢性疾病之间的关联成为可能。
近期,《自然-医学》(Nature Medicine)发表一项研究,表明使用可穿戴设备记录到的睡眠相关数据,如睡眠阶段、睡眠持续时间和睡眠规律性等,或与13种慢性疾病相关。
截图来源:Nature Medicine
研究纳入6785例成年参与者,所有参与者均具有完整的电子健康记录(HER)、可穿戴设备监测到的至少6个月睡眠数据。这些参与者中位年龄50.2岁,主要为女性,平均每日步数7789步,平均夜晚睡眠时间为23:00,平均持续睡眠时间为6.7 h,平均不安睡眠持续时间为0.3 h,平均睡眠不规律为1.5 h。
结果显示,平均每日睡眠时间每增加1 h:
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病态肥胖风险降低38%(OR=0.62,95%CI:0.53~0.73)
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阻塞性睡眠呼吸暂停风险降低23%(OR=0.77,95%CI:0.68~0.87)。
此外,每日睡眠时间与高血压、抑郁症和广泛性焦虑症存在显著非线性J型相关,即每日睡眠时间太短或太长,上述3项疾病的风险均更高。具体而言,相比于平均每日睡眠6.8小时(中位时间)的参与者:
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平均每日睡眠时间5小时的参与者高血压风险增加了29%(HR=1.29,95%CI:1.09~1.54),抑郁症风险增加64%(HR=1.64,95%CI:1.27~2.12),广泛性焦虑障碍风险增加46%(HR=1.46,95%CI:1.16~1.83)。
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平均睡眠时间10小时的参与者高血压风险增加了61%(HR=1.61,95%CI:1.01~2.58),抑郁症风险增加163%(HR=2.63,95%CI:1.31~5.31),广泛性焦虑障碍风险增加130%(HR=2.30,95%CI:1.27~4.17)。
▲每日睡眠时间与高血压、抑郁症和广泛性焦虑症存在显著非线性J型相关(图片来源:参考文献[1])
平均每日不安睡眠每增加1 h:
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睡眠障碍风险增加58%(OR=1.58,95%CI:1.32~1.89)。
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甲状腺功能减退风险增加42%(OR=1.42,95%CI:1.21~1.68)。
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呼吸短促风险增加37%(OR=1.37,95%CI:1.19~1.56)。
正常睡眠结构由4~5个睡眠周期组成,每个周期持续大约90分钟,由非快速研动睡眠(NREM)和快速眼动睡眠(REM)交替构成。夜间入睡后的最初几个睡眠周期主要为NREM,包含浅睡眠期和深睡眠期,而REM通常存在与整个夜晚,特别是最后一个睡眠周期。研究发现,睡眠不规律每增加1 h:
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高脂血症风险增加39%(OR=1.39,95%CI:1.20~1.61)。
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肥胖风险增加49%(OR=1.49,95%CI:1.28~1.73)。
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抑郁症风险增加75%(OR=1.75,95%CI:1.52~2.01)。
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焦虑症风险增加55%(OR=1.55,95%CI:1.35~1.78)。
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双相情感障碍风险增加127%(OR=2.27,95%CI:1.65~3.11)。
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胃食管反流病风险增加46%(OR=1.46,95%CI:1.26~1.68)。
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阻塞性睡眠呼吸暂停风险增加43%(OR=1.43,95%CI:1.22~1.67)。
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哮喘风险增加50%(OR=1.50,95%CI:1.25~1.81)。
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偏头痛风险增加60%(OR=1.60,95%CI:1.31~1.95)。
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原发性高血压风险增加56%(OR=1.56,95%CI:1.35~1.81)。
此外,研究还发现REM和深度睡眠越长,房颤发生率就越低。
总之,根据本次研究结果可知,使用可穿戴设备记录到的睡眠相关数据,如睡眠不同阶段、睡眠持续时间和是否规律均是影响慢性疾病发展的重要原因。
参考资料
[1] Zheng NS, Annis J, Master H, et al. Sleep patterns and risk of chronic disease as measured by long-term monitoring with commercial wearable devices in the All of Us Research Program. Nat Med (2024). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03155-8
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