中国中老年人午睡与糖尿病及前驱糖尿病关系的研究

发布时间：2020-11-03 21:37

　　 研究背景在世界范围内,特别是在发展中国家,成人的血糖水平正在迅速上升,糖尿病已成为全世界范围内的重大公共卫生问题。据估计,到2030年糖尿病患病率仍将持续递增至7.7%,届时全世界约有4.39亿糖尿病患者。在中国,糖尿病和前驱糖尿病的患病率估计分别为9.1-11.6%和15.5-50.1%。糖尿病的有害影响是众所周知的,例如增加心血管疾病、肾脏疾病和全因死亡率的风险。前驱糖尿病也会增加许多慢性病的风险,是糖尿病的高危因素。因此,有效的预防措施是必要的,本研究旨在识别和控制糖尿病以及前驱糖尿病的潜在危险因素。午睡在许多国家是一种普遍的习惯,尤其是在中国。此前的研究报告显示,68.6%的中国成年人会选择午睡。目前只有少数流行病学研究调查了午睡对糖尿病的影响,而这些研究报告的结果却相互矛盾。例如,StangA.等人发现少于60分钟的午睡是糖尿病的保护因素,而大于60分钟的长时间午睡是糖尿病的危险因素。但是在另一项研究中,Fang W.等人发现午睡时间大于30分钟即可增加患糖尿病的风险,在午睡时间60至90分钟的人群中,这种相关性却并没有统计学意义。与此相反,另外两项研究发现,无论时间长短,午睡都与较高的糖尿病风险有关。这种联系的潜在机制也尚不清楚,肥胖和睡眠呼吸暂停综合症可能可以部分解释这些结果。还有一种可能的原因是午睡是继发于糖尿病的,由于糖尿病患者有更多的疲劳感,因此他们会报告更长的午睡时间。由于既往研究的结果不一致,以及中国人群午睡的概率和糖尿病的患病率均较高,故本研究旨在评估习惯性午睡是否是中国中老年人群患糖尿病的危险因素。值得注意的是,之前虽有研究调查了午睡和糖尿病之间的关系,但没有考虑到午睡对前驱糖尿病的影响。因此,本研究也同时评估了午睡和前驱糖尿病之间的关系。研究目的探究午睡与糖尿病和前驱糖尿病之间的关系,为将来有针对性的开展糖尿病的预防工作提供科学的理论依据和指导。1.探讨午睡与糖尿病和前驱糖尿病之间的关系。2.探讨午睡与血脂异常/高血压/BMI对糖尿病的交互作用。研究方法本研究采用中国健康与养老追踪调查数据库2011年的基线数据,是一项探究午睡时间与糖尿病和前驱糖尿病之间关系的横断面研究。本研究共计12277名研究对象,均为45岁以上的中老年人。根据血检数据和被调查对象自我报告的糖尿病情况,将研究对象分为正常对照组、前驱糖尿病患者组和糖尿病患者组。午睡时间是通过自我报告的方式来记录的,通过查阅既往文献,将对象分为四组:不午睡者(0分钟),短时间午睡者(30分钟),中等时间午睡者(31-90分钟),以及长时间午睡者(90分钟)。本研究对主要的其它变量也进行了分组与赋值,包括社会人口学因素(年龄、性别、婚姻状况、教育程度、居住地)、健康相关行为因素(吸烟、饮酒、睡眠时间)、体检指标(体质指数、腹部肥胖、高血压)、血检指标(血脂异常)和心理指标(抑郁情况)。在本研究用多分类logistic回归分析来获得前驱糖尿病和糖尿病的比值比(ORs)以及95%可信区间(CIs),并考虑了抽样权重,利用刀切法进行方差估计。为了更好地探究BMI和腰围的潜在影响,采用三种方式的建模策略对协变量进行调整。为检测模型的稳健性,进行敏感性分析,将对象限制为不肥胖(BMI28 kg/m2)、无高血压、无血脂异常的健康人。采用限制性立方样条的方法,探讨午睡与糖尿病风险之间其是否存在非线性关系,线性关系则采用剂量反应关系分析;若为非线性关系,则探究其可能的阈值点,进行分段回归。交互作用分析,可用数学模型来判断,采用相加模型交互作用。用于评价相加交互作用定量分析的指标包括效应指数(S),归因交互效应百分比(AP)以及交互效应超额相对危险度(RERI)。本研究中所有的统计分析均采用STATA 15.0(Stata Corporation,College Station,TX,USA)进行,P0.05认为有统计学差异(α=0.05)。研究结果1.53.39%的被调查对象(6555人)报告了有习惯性午睡。对于午睡者来说,他们的平均午睡时间是61分钟。结果表明,当受访者的年龄越大、受访者为男性、已婚、受过高等教育时,更有可能是习惯性午睡者。此外,吸烟者、饮酒者、患有高血压、血脂异常、拥有更高的BMI和腰围的受访者,也更有可能是习惯性午睡者。同时,夜晚的平均睡眠时间随着午睡时间的增加而增加。2.采用加权的多分类logistic回归模型分析午睡时间与前驱糖尿病和糖尿病的关系。为探究协变量的作用,分别采用三种建模策略依次进行加权多分类logistic回归:模型1为单变量模型,未控制混杂变量,结果表明,短暂的午睡时间(≤30分钟)(OR=1.26,95%CI=1.00-1.61),中等的午睡时间(31-90分钟)(OR=1.25,95%CI=1.03-1.52),和长午睡时间(90分钟)(OIR=1.49,95%CI=1.19-1.87)与糖尿病的风险增加呈正相关。对于前驱糖尿病,午睡虽与其呈正相关关系,但结果并没有统计学意义。模型2为基础模型,对潜在的混杂因素进行调整,结果显示各类别的OIR值均有一定程度的减小。模型3是在基础模型的基础上,进一步调整BMI和腹部肥胖,结果显示OIR值有所减弱,但仍显示大于90分钟的长时间午睡与患糖尿病的风险成正相关,且结果具有统计学意义。与对照组相比,短时间午睡组、中等时间午睡组和长时间午睡组分别增加了糖尿病风险的8%、9%和35%。3.利用限制性立方样条进行非线性关系分析,分析结果显示,在调整协变量前后,午睡时间与糖尿病和前驱糖尿病的风险均呈线性关系。在剂量反应关系分析中,以午睡时间的四分位数为分组依据,每组中位数作为单一序数值,结果显示,在不断增加的午睡时间下,前驱糖尿病风险成线性趋势,且具有统计学意义(χ2=3.99,Ptrend0.05),糖尿病风险也成线性趋势,且具有统计学意义(χ2=32.24,Ptrend0.001)。说明随着午睡时间的增长,患糖尿病和前驱糖尿病的风险均增大。4.交互作用显示,当血脂异常和午睡交互作用时,午睡与血脂异常的相加模型交互作用中,在控制混杂因素后,相加模型交互作用结果显示*S=1.02,表示在血脂异常的人群中,午睡时间每增加一个水平,糖尿病患病风险是无血脂异常人群的1.02倍,即正相加交互作用。RERI=0.07,表示血脂异常的人群中,午睡时间每增加一个水平,糖尿病患病相对风险比无血脂异常人群增加0.07。AP=2%,表示在血脂异常的人群中,午睡时间每增加一个水平,糖尿病患病风险归因于二者交互作用的比重为2%。但均不具有统计学意义。午睡与高血压的相加模型交互作用中,调整各协变量后,相加模型交互作用结果显示S=0.95,表示在高血压的人群中,午睡时间每增加一个水平,糖尿病患病风险是血压正常人群的0.95倍,即存在负相加交互作用。RERI=-0.03,AP=-2%,但均不具有统计学意义。午睡与BMI的相加模型交互作用中,调整各协变量后,相加模型交互作用结果显示,S=0.96,RERI=0.02,AP=1%,但均不具有统计学意义。研究结论本研究发现午睡组比不午睡组有更高的前驱糖尿病和糖尿病患病率。长时间的午睡与前驱糖尿病和糖尿病的风险呈正相关。由于本研究是横断面研究,结果可能存在偏倚,因此,本研究结果需要进一步研究予以确认。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R587.1
【部分图文】：

图４．调整协变量后午睡时间与糖尿病的限制性立方样条分析??在剂量反应关系分析中，以午睡时间的四分位数为分组依据，每组中位数作为??巾－一序数值，结果显示，在不断增加的午睡时间下，前驱糖屎病〇／？值成线性趋势，??且具有统计学意义（＾’＝３．９９，?Ａｒｃｎｄ＜０．０５），糖尿病值也成线性趋势，且具有??统计学意义（ｆ＝３２．２４，／ＶｍｉＣＯ．ＯＯｌ）。说明随着午睡时间的增长，患糖尿病和前??驱糖尿病的风险均增大。??３．５交互作用分析??表７显示了午睡分别与血脂异常、高血压、ＢＭＩ对糖尿病的交互作用，均采??用了相加模型的交互作用进行分析的结果。模型１为单变量模型，未控制其他混??杂因素。模型２为调整了年龄、性别、婚姻状况、受教育程度、居住地、吸烟情况、??

图090牛即午睡时间图2.调整协变量后午睡时间与前驱?
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本文编号：2869134