戴 璟 王 鑫 張 雪 楊云娟 鄭昆文

【提 要】 目的 分析睡眠時長對卒中發(fā)病風險的影響以及在不同風險人群中的影響效應(yīng)。方法 利用中國營養(yǎng)與健康調(diào)查2015年數(shù)據(jù)，通過WLS回歸和分位數(shù)回歸分析睡眠時長對卒中發(fā)病風險的影響。結(jié)果 共納入研究對象9566人，WLS回歸顯示睡眠時長不足和過多會分別增加2.7%和2.4%的卒中發(fā)病風險；分位數(shù)回歸顯示隨著分位數(shù)的提高，睡眠時長對卒中發(fā)病風險的影響效應(yīng)也逐漸增大；在低分位數(shù)上，睡眠時長不足對卒中發(fā)病風險的回歸系數(shù)都高于睡眠時長過多，在高分位數(shù)上，兩者的回歸系數(shù)相同(Q80：β1=β4=3.5，Q90：β1=β4=11.4)。睡眠時長不足和過多分別會對男性增加1.7%和2.1%的卒中發(fā)病風險，對女性增加3.6%和2.6%的卒中發(fā)病風險，且隨著分位數(shù)的提高，睡眠不足和睡眠過多對卒中發(fā)病風險的影響在男性和女性間的差異逐漸增大。結(jié)論 每天睡眠時間低于6小時或高于9小時均會增加卒中發(fā)病風險，且卒中高危人群發(fā)病風險增加高于中低危人群，對女性卒中發(fā)病風險的影響高于男性。建議在卒中干預管理中完善睡眠時間的教育，尤其在女性和高危人群管理中，倡導每天7～8小時的睡眠時長。

卒中具有發(fā)病率、致殘率、死亡率和復發(fā)率高的特點，2016 年全球疾病負擔(global burden of disease，GBD)數(shù)據(jù)顯示，卒中是造成我國居民壽命年損失的首位病因[1]，在醫(yī)療資源有限的情況下，關(guān)注卒中的危險因素，進行早期預防干預管理對于提高我國居民的壽命，降低社會、家庭的疾病和經(jīng)濟負擔具有重要意義[2]。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人們生活水平的提高，生活壓力也不斷增加，疾病的模式和構(gòu)成也發(fā)生了顯著變化，除了常規(guī)的卒中危險因素外，睡眠狀況也被認為是影響卒中發(fā)病的重要因素之一。睡眠時長影響卒中風險的機制是多系統(tǒng)、復雜的，主要是通過影響腦卒中的傳統(tǒng)危險因素(如高血壓、糖尿病、血脂異常和肥胖)來增加卒中風險[3]。目前我國成年人中普遍存在睡眠時間不足和睡眠過多問題[4]，一項針對我國15省65歲及以上老年人睡眠狀況的研究表明睡眠不足和過多的比例分別占19.7%和24.1%[5]。多項國內(nèi)外的橫截面和隊列研究證實了睡眠時間過短或過長都會增加卒中風險[6-9]，但也有研究結(jié)果認為睡眠狀況和時長與卒中風險間無顯著相關(guān)性[10-11]，睡眠時長對卒中發(fā)病風險的影響至今尚未得到一致結(jié)論。明確睡眠時長和卒中發(fā)病風險間的關(guān)系對于提高居民生命質(zhì)量，預防卒中具有重要意義。

在回顧已有研究后發(fā)現(xiàn)，較多學者采用logistic回歸和Cox比例回歸模型研究睡眠時長對卒中風險的影響，此類方法預測了將是否患卒中作為結(jié)局變量時睡眠時長的影響情況，沒有衡量出睡眠時長在不同程度卒中發(fā)病風險中的聯(lián)系與區(qū)別。因此本研究在WLS回歸分析睡眠時長與卒中發(fā)病風險的相關(guān)性基礎(chǔ)上，采用分位數(shù)回歸分析睡眠時長在不同程度卒中發(fā)病風險中的影響效應(yīng)，更加細致全面地研究自變量和因變量之間的關(guān)系，對于不同卒中發(fā)病風險人群的睡眠給予建議，分析結(jié)果也更具有穩(wěn)健性[12]。

對象與方法

1.數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來源于中國營養(yǎng)健康調(diào)查(China health and nutrition surveys，CHNS)，該調(diào)查采用多階段分層整群隨機抽樣方法調(diào)查全國12個省份或直轄市的城市和農(nóng)村地區(qū)人口的營養(yǎng)和健康狀況。本研究采用最新的2015年調(diào)查數(shù)據(jù)。

2.研究對象

研究對象的納入標準：(1)35周歲以上；(2)無卒中病史；(3)現(xiàn)場至少測量了三次收縮壓，且三次測量的收縮壓間無較大差異。排除標準：(1)性別、年齡、身高、體重、收縮壓、睡眠時長、吸煙情況、患心肌梗死情況、患糖尿病情況等關(guān)鍵指標存在缺失值；(2)存在明顯異常值(如睡眠時長大于15小時或小于3小時，體重高于130kg或低于30kg，體重指數(shù)>50kg/m2)；(3)孕婦或哺乳期婦女。

3.變量與定義

本研究的因變量為卒中發(fā)病風險，通過中國心血管病預防指南推薦的國人缺血性心血管病(ischemic cardiovascular diseases，ICVD)10年發(fā)病風險評估量表[13]測得，由于CHNS未披露2015年研究對象的總膽固醇數(shù)據(jù)，本研究將心肌梗死作為總膽固醇的替代變量。心肌梗死和卒中的病理生理學過程相似，心肌梗死會誘導腦血管疾病的發(fā)生[14]，且在Essen卒中風險量表中，心肌梗死為評價指標之一。第一步，根據(jù)量表對年齡、體重指數(shù)、收縮壓、吸煙情況、患心肌梗死情況、患糖尿病情況賦予得分。(1)年齡：從35周歲開始，每五歲為一個年齡組，依次賦予0～12分；(2)體重指數(shù)：體重指數(shù)(kg/m2)=體重(kg)/身高2(m2)，<24kg/m2得0分，24～28kg/m2得1分，>28kg/m2得2分；(3)收縮壓：取三次測量的平均值，<120mmHg得-2分，120～129mmHg得0分，130～139mmHg得1分，140～159mmHg得2分，160～179mmHg女性得3分，男性得5分，≥180mmHg女性得4分，男性得8分；(4)吸煙：定義為每天至少吸1支，且連續(xù)吸煙≥1年，不吸煙者得0分，吸煙女性得1分，吸煙男性得2分；(5)心肌梗死：有心肌梗死病史者得1分，否則得0分；(6)糖尿?。簾o糖尿病病史者得0分，有糖尿病病史的女性得2分，男性得1分。第二步，將所有危險因素得分相加得總分，根據(jù)總分在量表中查找對應(yīng)的卒中發(fā)病風險。

本研究的自變量為睡眠時長，選取“每天睡眠時長”為具體指標，并根據(jù)國際通用的指標對睡眠時長進行分類[15]，能夠有代表性地反映居民的睡眠狀態(tài)，≤6小時的睡眠時長定義為睡眠時長不足，7～8小時定義為睡眠時長正常，≥9小時定義為睡眠時長過多。由于大多數(shù)影響卒中發(fā)病的因素都納入了因變量的評估，故在本研究中不再設(shè)置控制變量。

4.統(tǒng)計分析

采用Stata 15.0統(tǒng)計學軟件進行數(shù)據(jù)分析，分類變量資料用頻數(shù)和構(gòu)成比描述，正態(tài)分布的數(shù)值變量資料用均數(shù)和標準差描述，偏態(tài)分布的數(shù)值變量資料用中位數(shù)描述，單因素分析采用卡方檢驗和中位數(shù)差異檢驗。運用加權(quán)最小二乘法(weighted least squares，WLS)估計睡眠時長對卒中發(fā)病風險的平均效應(yīng)，基于bootstrap密集算法進行100次迭代后的分位數(shù)回歸估計結(jié)果研究睡眠時長對低危、中危和高危卒中發(fā)病風險影響的分布狀況，P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結(jié) 果

1.基本情況

經(jīng)過數(shù)據(jù)的合并和清理，最終納入的研究對象有9566人，男性4370人(45.68%)，女性5196人(54.32%)，平均年齡(56.68±11.91)歲。因變量的密度圖顯示(圖1)，卒中發(fā)病風險呈現(xiàn)正偏態(tài)分布，傳統(tǒng)的均值回歸模型無法全面刻畫其分布狀況，而分位數(shù)回歸可以通過考察不同分位點的回歸曲線，更全面地揭示自變量與因變量之間的關(guān)系，更具有穩(wěn)健性[12]。表1所示的描述性統(tǒng)計顯示，睡眠時長正常的人數(shù)占69.30%，睡眠時間不足和過多的人數(shù)占13.23%和17.47%，呈現(xiàn)“倒U”型分布，且在男女間的分布差異無統(tǒng)計學意義(χ2=1.48，P=0.477)。卒中發(fā)病風險的中位數(shù)為2.80%，其中男性為2.90%，女性為1.80%，性別間差異有統(tǒng)計學意義(χ2=473.99，P<0.001)。睡眠時長和卒中發(fā)病風險的單因素分析顯示，睡眠時長不足、正常、過多的卒中發(fā)病風險中位數(shù)分別為3.90%、2.10%和2.90%，睡眠時長與卒中發(fā)病風險間差異有統(tǒng)計學意義(χ2=141.97，P<0.001)，可見睡眠時長可能會影響卒中的發(fā)病風險。

圖1 卒中發(fā)病風險的密度圖

表1 睡眠時長和卒中發(fā)病風險的描述性統(tǒng)計

2.WLS回歸和分位數(shù)回歸

考慮到截面數(shù)據(jù)存在的異方差性，本研究采用WLS回歸估計睡眠時長對卒中發(fā)病風險的平均效應(yīng)；基于因變量的分布狀況，本研究在不同分位數(shù)水平進行分位數(shù)回歸，WLS回歸和分位數(shù)回歸結(jié)果如圖2和表2所示。圖2中的灰色區(qū)域表示分位數(shù)回歸系數(shù)的95%置信區(qū)間，實線表示分位數(shù)回歸系數(shù)，虛線表示W(wǎng)LS回歸系數(shù)。圖2顯示，隨著分位數(shù)的提高，睡眠時長不足和睡眠時長過多對卒中發(fā)病風險的影響效應(yīng)都逐漸增大，說明非正常睡眠時長對高危人群卒中發(fā)病風險的影響要高于中低危人群。

圖2 睡眠時長對卒中發(fā)病風險的分位數(shù)回歸系數(shù)變化

表2顯示，相比于正常睡眠時長，睡眠時長不足和過多分別會增加2.7%和2.4%的卒中發(fā)病風險(β1=2.7，SD=0.216；β4=2.4，SD=0.205)。在10分位到70分位上，睡眠時長不足對卒中發(fā)病風險的回歸系數(shù)都高于睡眠時長過多，在80分位和90分位上，兩者的回歸系數(shù)相同(Q80：β1=β4=3.5，Q90：β1=β4=11.4)，但睡眠時長不足的標準誤較大。這說明睡眠時長不足和過多都會影響高危人群的卒中發(fā)病風險，但中低危人群的卒中發(fā)病風險更容易受到睡眠時長不足的影響。我們還可以從表2的WLS回歸結(jié)果看出，睡眠不足和睡眠過多會分別增加男性1.7%和2.1%的卒中發(fā)病風險(β2=1.7，SD=0.292；β5=2.1，SD=0.275)，女性3.6%和2.6%的卒中發(fā)病風險(β3=3.6，SD=0.311；β6=2.6，SD=0.298)，女性的卒中發(fā)病風險受到睡眠時長的影響更大。同時，分位數(shù)回歸結(jié)果顯示，隨著分位數(shù)的提高，睡眠不足和睡眠過多對卒中發(fā)病風險的影響在男性和女性間的差異逐漸增大。例如，在10到30分位上，睡眠時長不足增加男性的卒中發(fā)病風險和女性僅相差0.1%；但在80和90分位上，睡眠時長不足增加男性的卒中發(fā)病風險和女性相差6.4%和8.7%。由此可見，在不同的人群中，高危女性的卒中發(fā)病風險受到睡眠時長的影響最大。

表2 WLS回歸和分位數(shù)回歸結(jié)果

討 論

本研究結(jié)果表明睡眠時長不足和過多均會增加卒中發(fā)病風險，與大部分流行病學研究結(jié)果[4-7]保持一致?，F(xiàn)有臨床觀察結(jié)果表明睡眠時長不足和過多會通過影響內(nèi)分泌及代謝功能、交感神經(jīng)興奮性、皮質(zhì)醇水平等機制引起高血壓、糖尿病、血脂異常等疾病直接或間接地引發(fā)卒中[16]，還會影響卒中轉(zhuǎn)歸[17]。正常睡眠時間對于預防和輔助治療卒中具有一定作用，健康中國2030行動也將“成人每日平均睡眠時間為7～8小時”納入倡導性指標[18]，因此本研究建議在卒中一級二級預防的健康教育中完善睡眠時間教育，倡導居民養(yǎng)成健康的作息時間以提高居民的生命質(zhì)量，降低卒中發(fā)病風險。

基于分位數(shù)回歸，本研究進一步探討了睡眠時長對不同人群的卒中發(fā)病風險的影響效應(yīng)，結(jié)果表明高危人群受到睡眠時長的影響效應(yīng)更大。卒中高危人群基本上都伴隨高血壓、糖尿病、高血脂、肥胖等疾病，部分腦血管功能受損，此類人群的腦血流和腦代謝率會隨著睡眠狀態(tài)的改變而發(fā)生顯著變化[8]，因而卒中發(fā)病風險會更高。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)不同風險人群中，睡眠時長不足和過多的影響效應(yīng)不同，對于中低危人群，要更關(guān)注他們睡眠時長不足的情況，而對于高危人群，睡眠時長不足和過多都要避免。因此建議在卒中的早期干預管理中，督促高危人群將每天的睡眠時間控制在7～8小時，低中危人群則要注意避免熬夜，保持正常的睡眠時間。

另外，本研究還關(guān)注了睡眠時長對卒中發(fā)病風險影響的性別差異，結(jié)果表明睡眠不足和睡眠過多對女性卒中發(fā)病風險的影響程度都高于男性，這與以往的研究結(jié)果保持一致[19-20]。這可能因為女性不像男性還會受到吸煙、飲酒等危險因素的影響，因此睡眠時長對卒中發(fā)病風險的影響在女性中更為突出[19]，還可能與男性和女性(尤其是更年期女性)的激素分泌和心理因素差異相關(guān)[20]。因此建議女性要更加注意避免睡眠時長不足或過多。