JAMA子刊发中国研究：睡眠变化与心血管疾病的关联

14天前来源：医咖会

2024年4月23日，《JAMA Network Open》（IF=13.8）发表了一篇东风-同济队列研究的成果[1]，考察睡眠情况的5年变化是否与心血管疾病（CVD）相关，以及遗传易感性是否会改变这一关联。结果显示，与持续存在不良睡眠模式的人相比，保持良好睡眠模式的人新发CVD、冠心病和卒中的风险显著降低，即使在遗传风险较高的人群中，持续保持良好睡眠模式的人CVD的发生风险也降低。

原文链接：https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2817865

研究方法

研究人群

东风-同济队列是一项在中国十堰开展的前瞻性队列研究。2008 年 9 月至 2010 年 6 月，基线调查共招募了27009名东风汽车公司的退休职工，其中24175人参加了2013年的第一次随访。

本次研究纳入基线期（2008-2010年）和第一次随访（2013年）有完整睡眠信息的参与者，对2013年无CVD或癌症的参与者进行前瞻性评估，直至2018年。研究排除第一次随访前已被诊断为冠心病、卒中、癌症或心电图严重异常的参与者，以及基线或第一次随访调查缺失睡眠信息的参与者。符合纳入标准的参与者中，有一部分收集了遗传数据。

睡眠模式的变化

睡眠信息是在2008-2010年基线期及2013年第一次随访时通过标准化问卷收集。为了评估总体睡眠模式，研究者根据4个低风险睡眠因素创建了睡眠评分。简单来讲，低风险睡眠因素定义为：就寝时间为晚上10:01-12:00，每晚睡眠时长7-8小时，睡眠质量良好或一般，午休时间≤60分钟。具体信息可查看往期的研究[2]。

睡眠因素为二分类变量（低风险为1，高风险为0）；睡眠评分是所有睡眠因素的总和，范围为0-4。

根据睡眠评分，研究者将睡眠模式定义为不良（睡眠评分≤2）和良好（睡眠评分≥3），然后将参与者分为4组：持续不良、良好-不良（即良好转为不良）、不良-良好（即不良转为良好）、持续良好。

多基因风险评分

用于计算冠心病和卒中多基因风险评分（PRS）的单核苷酸变异（SNVs），来自最近发表并已验证的冠心病PRS[3]（包括540个SNVs）和卒中PRS[4]（包括534个 SNVs）。冠心病和卒中的加权PRS用以下公式计算：

注：SNV 根据其携带的风险等位基因的数量被编码为 0、1 或 2，每个SNV的β系数从既往发布的冠心病和卒中PRS中获取[3,4]。

结局

所有参与者的发病和死亡情况均可通过医保系统和死亡证明获取。本研究的主要结局是2013年至2018年发生的CVD、冠心病和卒中。

协变量

在基线调查和第一次随访中，经过培训的调查员使用标准化问卷收集了人口统计学特征（年龄、性别、教育程度）、生活方式（饮酒、吸烟状况、运动）和病史。体格检查包括体重、站立身高、血压、空腹血糖和血脂水平，由经过培训的医生进行测量。本研究用于调整的协变量是2013年第一次随访调查时所收集。

研究使用的主要分析方法为Cox回归分析。

研究结果

参与者和基线

最终队列包括15,306名参与者（平均年龄65.8岁[SD=7.4]；男性6,448名[42.1%]），此外，12,788名参与者有遗传数据。平均随访4.9年（SD=1.5），共记录了3,669例CVD事件，包括2,986例冠心病和683例卒中。

15,306名参与者中，5,474名（35.8%）参与者为持续不良的睡眠模式，3,946名（25.8%）参与者为持续良好的睡眠模式。

5年睡眠模式变化与CVD风险的关联

与持续不良的睡眠模式相比，良好-不良的睡眠模式（调整后HR=0.85；95%CI 0.78-0.93）、不良-良好睡眠模式（0.84；0.77-0.93）以及持续良好睡眠模式（0.80；0.73-0.87）的CVD风险均更低。

与持续不良的睡眠模式相比，持续良好睡眠模式的参与者的冠心病风险低16%（HR=0.84；95%CI 0.76-0.92），卒中风险低34%（0.66；0.54-0.82）。

图. 5年睡眠模式变化与CVD、冠心病和卒中风险的关联

遗传因素的影响

睡眠模式变化与冠心病或卒中风险之间的关联，没有观察到多基因风险评分（PRS）的明显影响。不过，睡眠模式改变和 PRS 与冠心病和卒中风险的关联是剂量依赖性的，其中，睡眠模式持续良好且PRS较低的人风险最低（冠心病HR=0.65，95%CI 0.52-0.82；卒中HR=0.48，95%CI 0.29-0.79）。