《Sleep Health》：Heterogeneity in the predictors of long and short sleepers in the ELSA-Brasil study
编辑推荐：
本研究基于巴西ELSA-Brasil队列，探讨长期（≥8小时）和短期（<6小时）睡眠时间（SDUR）的独立预测因素。通过临床评估、家庭睡眠监测及7天活动监测，发现长期SDUR与年龄增长（OR=1.36）和抑郁症（OR=2.59）相关，而短期SDUR与男性性别（OR=1.9）、黑人种族（OR=1.75）、日间过度嗜睡（OR=1.49）及阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA，OR=1.48）显著相关。研究揭示极端睡眠时间具有异质性预测特征，可能为心血管风险提供新视角。
Aline N. Aielo | Ronaldo B. Santos | Soraya Giatti | Barbara K. Parise | Naira L. Ferreira | Wagner A. Silva | Lorenna F. Cunha | Silvana P. Souza | Paulo A. Lotufo | Isabela M. Bensenor | Luciano F. Drager
圣保罗大学临床研究与流行病学中心（CPCE），巴西圣保罗
摘要
目的
长期睡眠者面临更高风险（包括心血管事件和死亡率）的潜在原因值得探讨。本研究旨在通过大规模成年样本的客观测量数据，探索与长期睡眠（主要目标）和短期睡眠（次要目标）相关的独立变量。
方法
ELSA-Brasil研究的参与者接受了标准的临床评估、睡眠问卷调查、家庭睡眠监测（以确定是否存在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA，呼吸暂停-低通气指数≥15次/小时），以及7天的活动记录监测以测量睡眠时长（SDUR）。多项式回归分析被用来识别相对于参考组（6至<8小时）的长期（≥8小时）和短期（<6小时）睡眠的预测因素。
结果
共有2062名参与者被纳入分析（年龄：49 ± 8岁；57.3%为女性）。其中三分之一的人患有OSA。平均睡眠时长为6.55 ± 0.49小时。长期睡眠和短期睡眠的比例分别为6.5%和26.9%。在多项式逻辑回归分析中，年龄较大（OR = 1.36；95% CI 1.07-1.75）和抑郁症（OR = 2.59；95% CI 1.26-5.3）与长期睡眠独立相关。相比之下，与短期睡眠相关的独立变量包括男性性别（OR = 1.9；95% CI 1.51-2.4）、黑人参与者（OR = 1.75；95% CI 1.29-2.36）、日间过度嗜睡（OR = 1.49；95% CI 1.20-1.86）以及OSA（OR = 1.48；95% CI 1.16-1.88）。
结论
在一个大型多民族队列中，我们观察到长期睡眠和短期睡眠的预测因素存在显著异质性。年龄和抑郁症等关键特征可能为长期睡眠所伴随的较高心血管风险提供解释。
引言
睡眠时长的极端情况（包括短期和长期睡眠）一直与多种后果相关，包括心血管风险和死亡率的增加。1, 2, 3, 4, 5 尽管在实验、转化医学和临床研究中已经充分探讨了短期睡眠的生物学合理性，6 但长期睡眠者面临更高风险的潜在原因仍值得关注。一些研究人员认为，长期睡眠可能是某种亚临床状态的标志，而非独立的危险因素。7 鉴于这一研究领域的重要性，探索与长期睡眠相关的潜在机制的研究非常必要。在ELSA-Brasil研究中，我们有机会在巴西圣保罗站点对公务员群体进行全面的睡眠评估。8 本研究分析了多种人口统计学、人体测量学、实验室变量和睡眠参数，以客观测量睡眠时长为基础。主要和次要目标是分别分析长期睡眠和短期睡眠参与者的差异。我们假设长期睡眠者和短期睡眠者会表现出具有临床意义的特征，但这些两组在这些特征上可能存在差异。
方法
支持本研究结果的数据包含在本文中，或可根据合理要求向通讯作者索取。当地伦理委员会已批准该研究，所有参与者均签署了知情同意书。本研究是ELSA-Brasil研究的一部分，其队列特征和流程此前已有报道。9, 10 临床评估后，睡眠数据分析在ELSA-Brasil圣保罗站点进行。
结果
最初共有2463名参与者被邀请在2年的招募期内接受睡眠评估。图1展示了招募过程及排除标准的流程图。表1显示了按短期、常规和长期睡眠时长分层的样本特征。总体而言，样本主要由中年人、白人及超重者组成。
讨论
本研究调查了未前往睡眠实验室的成年人的长期和短期睡眠的预测因素。结果显示，极端睡眠时长具有不同的特征和预测因素。虽然短期睡眠与男性性别、黑人参与者、日间嗜睡症（EDS）和OSA的存在独立相关，但长期睡眠仅有两个独立预测因素：年龄较大和抑郁症。综合来看，这些结果表明睡眠时长的极端情况存在显著异质性。
作者贡献
ANA是本文的负责人，对论文内容（包括数据和分析）负责。ANA和RBS可以访问研究中的所有数据，并对数据的完整性和数据分析的准确性负责。ANA和LFD在所有作者的参与下共同撰写了初稿。所有作者都对研究的概念设计、数据收集、数据分析及结果解读做出了重要贡献。
资金支持
LFD获得了FAPESP（2019/23496-8）的资助。
写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术
在撰写本文过程中，作者未使用任何AI工具。
数据共享
支持本研究结果的数据包含在本文中，或可根据合理要求向通讯作者索取。
利益冲突声明
所有作者均无利益冲突。由于Luciano F. Drager担任睡眠健康委员会成员，他未参与本文的同行评审，也无法获取相关评审信息。本文的编辑工作由另一位期刊编辑负责。
致谢
我们感谢所有参与ELSA-Brasil研究的参与者以及巴西资助机构的支持。
