vigorous physical activity（剧烈的身体活动）与阻塞性睡眠呼吸暂停患者的睡眠片段化减少有关：一项性别特定分析

《Sleep Medicine》：Vigorous Physical Activity Is Associated with Reduced Sleep Fragmentation in Obstructive Sleep Apnea: A Sex-Specific Analysis

　　裴惠元（Heewon Bae）| 孔成娥（Sung-A Kong）| 宋帕梅拉（Pamela Song）| 朴惠莉（Hea Ree Park）| 朱恩妍（Eun Yeon Joo）
韩国高阳伊尔山派克医院（Ilsan Paik Hospital）仁济大学医学院（Inje University College of Medicine）神经学系

**摘要**
**背景**
睡眠片段化是阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的关键病理生理特征，并与不良临床结果相关。尽管已知体育活动可以改善睡眠，但高强度体育活动对OSA患者客观睡眠片段化的具体影响尚未完全明确。

**目的**
评估高强度体育活动是否与OSA患者的多导睡眠图（polysomnography）所显示的睡眠片段化及其他睡眠参数有关，以及这些关联是否因性别而异。

**方法**
我们对2025年9月至2026年1月期间在三级睡眠中心进行多导睡眠图检查的成人进行了回顾性横断面研究。使用国际体力活动问卷简版（International Physical Activity Questionnaire–Short Form）评估体力活动情况，根据频率和持续时间标准定义高强度活动。分析的睡眠参数包括觉醒指数（arousal index，WASO）、入睡后唤醒次数（wake after sleep onset，WASO）、睡眠效率（sleep efficiency）、总睡眠时间（total sleep time）和睡眠潜伏期（sleep latency）。采用调整了相关临床协变量的多元线性回归模型进行性别分层分析。

**结果**
共有343名参与者纳入研究。在OSA患者中，高强度体育活动与睡眠连续性的改善显著相关，尤其是在女性中。在这一亚组中，高强度活动与较低的觉醒指数、较低的WASO、较高的睡眠效率以及较长的总睡眠时间显著相关。而在男性中未观察到与觉醒指数的显著关联。性别与高强度活动之间存在交互作用，影响觉醒指数。

**结论**
高强度体育活动与OSA患者的睡眠片段化减少有关，尤其是在女性中更为明显。本研究结果表明，运动强度可能是影响OSA相关睡眠片段化的可调节因素。

**1. 引言**
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的特点是在睡眠期间反复出现的上呼吸道阻塞，导致间歇性缺氧和反复的脑皮质觉醒（1）。这些紊乱破坏了正常的睡眠结构，导致睡眠片段化，这是OSA的关键病理生理特征，与白天过度嗜睡、认知功能受损和不良的心脏代谢结果相关（2, 3）。重要的是，睡眠片段化已成为OSA的一个临床相关维度，而传统的疾病严重程度指标（如呼吸暂停-低通气指数AHI）可能无法完全反映这一点。

**生活方式的改变是OSA管理的重要组成部分，临床实践中常推荐增加体力活动（4）。**在普通人群中，定期锻炼已被证明可以改善睡眠质量、提高睡眠效率并缩短睡眠潜伏期（5）。在OSA患者中，干预性研究表明，即使没有显著减重，结构性锻炼计划也能减轻呼吸暂停严重程度并改善白天症状（6, 7）。这些益处归因于心脏代谢功能的改善、自主神经调节和上呼吸道生理的改善（6, 7）。最近的系统评价和荟萃分析表明，锻炼干预与睡眠多个方面的改善有关，包括睡眠质量、睡眠效率和睡眠潜伏期（8, 9）。

**先前的研究广泛探讨了运动与睡眠之间的关系，包括运动强度的影响。**总体而言，运动强度的影响似乎复杂且取决于具体情况，如人群特征、运动时间和基线睡眠状况。中等强度的运动通常与睡眠连续性的改善相关，而高强度运动的结果则不一致。一些研究报告了有益效果，而另一些研究则指出在特定条件下可能影响睡眠连续性。**最近的证据进一步强调了这种变异性。**在一项针对女性夜班医护人员的随机交叉研究中，吴等人（Wu et al.）发现，中等强度的持续运动保持了睡眠结构，而高强度的间歇性运动则增加了睡眠片段化和入睡后唤醒次数（WASO）（10）。这些发现表明，运动强度的影响可能因昼夜节律和环境及人群特征而异。**然而，大多数先前的研究关注主观睡眠结果或呼吸暂停严重程度的降低，而忽视了睡眠连续性的客观指标（如睡眠片段化），尽管后者具有临床相关性（7, 11）。**此外，越来越多地认识到性别在睡眠调节和觉醒动态方面的差异，特别是在衰老和激素变化方面。**但在OSA患者中，运动强度与睡眠片段化之间的关系是否因性别而异仍不清楚。**

因此，本研究的目的是调查体力活动与多导睡眠图所显示的睡眠参数之间的关联，特别关注睡眠片段化。我们进一步探讨了高强度体育活动是否独立地与睡眠片段化的减少有关，以及这些关联是否因性别而异。

**2. 方法**
**2.1. 研究设计和参与者**
这项回顾性横断面研究包括2025年9月至2026年1月期间因疑似睡眠障碍前往三星医疗中心（Samsung Medical Center）睡眠诊所并接受夜间多导睡眠图检查的连续成人。**最初共有350名参与者接受筛选。**如果参与者有严重影响睡眠结构的严重神经系统疾病（n = 1）、以每小时≥5次中枢性呼吸暂停事件定义的主要中枢性睡眠呼吸暂停（n = 6）、多导睡眠图记录技术不足或体力活动问卷数据不完整，则被排除。经这些排除标准后，最终共有343名参与者纳入分析。**OSA根据AHI（每小时≥5次呼吸暂停事件）定义。AHI<5的参与者被归为非OSA组。**从电子病历和标准化问卷中获取了包括年龄、性别、体重指数（BMI）、吸烟状况、酒精摄入、催眠药物使用、糖尿病、高血压和心血管疾病在内的 demographic 和临床变量。**由于研究的回顾性质，三星医疗中心的机构审查委员会批准了该研究方案，因此免除了书面知情同意的要求。**

**2.2. 多导睡眠图**
所有参与者均接受了包含脑电图（electroencephalography，EEG）、眼电图（electrooculography，EOG）、颏肌电图（electromyography，EMG）、心电图（electrocardiography，ECG）、鼻压传感器、热敏电阻气流传感器、呼吸感应容积描记法（respiratory inductance plethysmography）和脉搏血氧饱和度监测（pulse oximetry）的标准多导睡眠图检查。**根据美国睡眠医学学会（American Academy of Sleep Medicine，AASM）的评分手册（12）对睡眠阶段和呼吸事件进行评分。**呼吸暂停定义为至少持续10秒的气流减少90%，低通气定义为至少持续10秒的气流减少30%并伴有≥3%的氧饱和度下降或觉醒。**AHI计算为每小时睡眠中的呼吸暂停和低通气事件次数。**觉醒定义为脑电图频率的突然变化，持续至少3秒，觉醒指数（AI）作为睡眠片段化的主要指标，计算为每小时睡眠中的觉醒次数。**此外，根据与呼吸事件的时间关系，将觉醒进一步分为呼吸性和非呼吸性成分。**呼吸性觉醒定义为发生在呼吸暂停或低通气事件附近的觉醒，符合AASM的评分标准。**非呼吸性觉醒包括不符合AASM标准的时间上与呼吸紊乱无关的自发性和运动相关的觉醒。**相应指标计算为每小时睡眠中每种类型的觉醒次数。**

**2.3. 体力活动评估**
使用国际体力活动问卷简版（IPAQ-SF）评估习惯性体力活动，这是一种广泛用于流行病学研究的经过验证的工具。**该问卷记录了典型一周内步行、中等强度活动和高强度活动的频率和持续时间。**中等强度活动定义为使呼吸或心率显著增加的活动，而高强度活动定义为使呼吸或心率显著增加的活动，根据IPAQ-SF的标准分类活动强度（基于自我报告的劳累水平）。**每周活动量根据IPAQ-SF评分协议计算为MET分钟（MET-minutes）。**主要暴露因素是参与高强度体育活动（有 vs 无）。**在次要分析中，还使用对数变换后的MET分钟（log-transformed MET-minutes）将高强度活动作为连续变量模型。**

**2.4. 统计分析**
进行统计分析以评估体力活动与多导睡眠图所得睡眠结果之间的关联。**连续变量以平均值±标准差表示，分类变量以数量和百分比表示。**根据性别和OSA状态比较基线特征，使用标准化平均差异来评估组间差异的大小。**使用线性回归模型在OSA患者中分析体力活动与睡眠结果之间的关联。**主要结果包括觉醒指数、睡眠效率、WASO和总睡眠时间。**分析按性别分层，并使用性别与高强度体力活动之间的交互项进行效应调整。**多元模型调整了年龄、BMI、AHI、失眠严重程度指数、吸烟状况、酒精摄入、催眠药物使用、糖尿病、高血压和心血管疾病等因素。**在额外分析中，将觉醒指数进一步分解为呼吸性和非呼吸性成分，并分别建立模型以探索其与高强度体力活动的关联是否因觉醒类型而异。**首先使用标准化残差和杠杆统计量（leverage statistics）排除有影响的观察值，然后使用替代暴露定义重新估计模型。**报告具有95%置信区间的回归系数，双侧p值<0.05被认为具有统计学意义。**

**3. 结果**
**3.1. 参与者特征**
最终共有343名参与者纳入分析（表1）。**在两组中，OSA患者的年龄较大，BMI较高。**在女性中，OSA组的平均年龄为64.4 ± 12.8岁，而非OSA组为51.6 ± 15.5岁，相应的BMI值分别为24.3 ± 3.9 kg/m2和21.5 ± 3.2 kg/m2。**男性中也观察到类似模式（年龄：57.9 ± 14.3岁 vs 43.1 ± 21.1岁；BMI：26.0 ± 3.9 kg/m2 vs 21.5 ± 3.7 kg/m2）。**

**表1. 按性别和OSA状态分层的参与者基线特征**
| 变量 | 女性（n=96） | 男性（n=54） |差值（SMD） |
|---------------|---------|-----------|---------|
| 年龄（岁） | 64.4 ± 12.8 | 51.6 ± 15.5 | 0.90 |
| BMI（kg/m2） | 24.3 ± 3.9 | 21.5 ± 3.2 | 0.77 |
| 糖尿病（%） | 8（8.3%） | 2（3.7%） | 0.196 |
| 高血压（%） | 22（22.9%） | 4（7.4%） | 0.443 |
| 心血管疾病（%） | 5（5.2%） | 0（0%） | 0.331 |
| 吸烟（%） | 8（8.8%） | 4（7.4%） | 0.262 |
| 催眠药物使用（%） | 33（34.4%） | 31（57.4%） | 0.475 |
| 多导睡眠图AHI（/h） | 20.9 ± 14.6 | 22.2 ± 1.5 | 1.794 |
| ISI（%） | 12.1 ± 6.6 | 13.5 ± 6.2 | 0.221 |
| 睡眠效率（%） | 79.2 ± 13.9 | 81.6 ± 14.8 | 0.172 |
| 总睡眠时间（分钟） | 338.8 ± 68.5 | 354.7 ± 69.5 | 0.230 |
| WASO（分钟） | 74.4 ± 51.3 | 66.5 ± 62.7 | 0.138 |
| 觉醒指数（/h） | 20.9 ± 10.4 | 17.2 ± 9.7 | 0.368 |
| 强度分级的体力活动（n%） | 82（64.6%） | 24（64.8%） | 1.000 |
| 中等强度活动（%） | 45（35.4%） | 16（44.4%） | 0.360 |
| 高强度活动（%） | 10（8.3%） | 8（11.1%） | 0.217 |
| WASO（分钟） | 74.4 ± 51.3 | 66.5 ± 62.7 | 0.138 |
| 觉醒指数（/h） | 20.9 ± 10.4 | 17.2 ± 9.7 | 0.368 |

**如预期，**OSA组的AHI显著高于两组。**OSA患者的觉醒指数也较高，尤其是在男性中。**相比之下，其他睡眠参数（包括睡眠效率、总睡眠时间和WASO）在两组间差异较小。**参与高强度体育活动的比例相对较低，OSA女性中有8.3%，男性中有15.6%。**

**3.2. 高强度体力活动与睡眠结果之间的关联**
在OSA患者中，高强度体力活动与睡眠参数存在性别特异性关联（表2和图1）。**在女性中，高强度活动与睡眠连续性的改善显著相关，包括更高的睡眠效率、较低的WASO、更长的总睡眠时间和更短的睡眠潜伏期（表2）。**而在男性中，关联减弱，睡眠效率和WASO有轻微改善，但觉醒指数没有显著关联。****高强度体力活动与OSA患者多导睡眠图睡眠结果之间的关联**

**睡眠参数**
女性OSA（n=96）
男性OSA（n=173）

**睡眠效率（%）**
10.07 (4.52, 15.61)
5.10 (1.14, 9.06)

**WASO（分钟）**
-9.13 (-14.36, -3.89)
-4.95 (-8.89, -1.01)

**总睡眠时间（分钟）**
33.41 (3.91, 62.92)
17.53 (-2.11, 37.16)

**睡眠潜伏期（分钟）**
-7.61 (-14.73, -0.48)
-3.65 (-9.56, 2.25)

**觉醒指数（/小时）**
-5.64 (-10.44, -0.83)
1.37 (-2.00, 4.75)

**数值代表**来自多变量线性回归模型的β系数（95%置信区间）。模型已根据年龄、体重指数、呼吸暂停-低通气指数、失眠严重程度指数、吸烟状况、酒精摄入量、使用催眠药物、糖尿病、高血压和心血管疾病进行了调整。

**缩写**：WASO，睡眠开始后的觉醒时间。

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**图1. OSA患者中高强度体力活动与觉醒指数之间的关联**
根据性别分层，调整后的平均觉醒指数差异显示了高强度体力活动的效果。数值来自已根据年龄、体重指数、呼吸暂停-低通气指数、失眠严重程度指数、吸烟状况、酒精摄入量、使用催眠药物、糖尿病、高血压和心血管疾病进行调整的多变量线性回归模型。误差条代表95%置信区间。

**强度特异性分析进一步表明**，这些关联主要由高强度体力活动驱动，而步行和中等强度的活动与睡眠结果的关联有限或不一致（表3）。这些性别特异性模式在调整后的平均比较中进一步得到体现（图2）。与这些发现一致的是，性别与高强度体力活动之间存在显著的交互作用（交互作用β = 7.00，95% CI 1.69至12.61，p = 0.015；表4），而其他睡眠参数未观察到显著交互作用。

**表3. OSA患者中体力活动与多导睡眠图结果的强度特异性关联**
**结果** | **暴露** | **女性β（95% CI）** | **男性β（95% CI）**
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 睡眠效率（%）** | 步行 | -0.52 (-1.22, 0.18) | 0.15 | 0.83 (0.19, 1.47) | 0.01 | 0.01 |
| 中等强度 | -0.49 (-1.35, 0.37) | 0.27 | 0.07 (-0.57, 0.71) | 0.82 | 1.34 (0.59, 2.09) | <0.001 | 0.58 (-0.04, 1.20) | 0.06 |
| 高强度 | -4.75 (-7.96, -1.54) | 0.005 | -2.53 (-4.89, -0.17) | 0.04 | -2.86 (-6.56, 0.84) | 0.13 | 0.42 | -0.98 (-1.98, 0.02) | -0.53 |
| 总睡眠时间（分钟）** | 步行 | -0.82 (-5.24, 3.60) | 0.71 | -0.82 (-5.24, 3.60) | 0.64 | 1.13 (-0.12, 2.38) | -0.98 (-1.98, 0.02) | 0.62 | -0.98 (-1.98, 0.02) |
| 睡眠潜伏期（分钟）** | 步行 | 0.62 (-0.59, 1.83) | 0.31 | 0.09 (-0.83, 1.01) | 0.85 | 1.13 (-0.12, 2.38) | -0.08 | -0.53 | -0.80 (-1.37, -0.23) |
| 觉醒指数（/小时）** | 步行 | 0.42 (-0.18, 1.02) | 0.17 | -0.07 (-0.56, 0.42) | 0.78 | 0.29 (-0.20, 0.78) | 0.25 | -0.80 (-1.37, -0.23) | 0.008 |

**所有模型均根据年龄、体重指数、呼吸暂停-低通气指数、失眠严重程度指数、吸烟状况、酒精摄入量、使用催眠药物、糖尿病、高血压和心血管疾病进行了调整。**

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**图2. OSA患者中高强度体力活动与睡眠结果的性别特异性关联**
根据性别分层，调整后的高强度体力活动与多导睡眠图睡眠参数之间的关联。模型已根据年龄、体重指数、呼吸暂停-低通气指数、失眠严重程度指数、吸烟状况、酒精摄入量、使用催眠药物、糖尿病、高血压和心血管疾病进行了调整。β系数和95%置信区间已展示。

**表4. OSA患者中高强度体力活动与睡眠结果之间性别交互作用分析**
**交互作用β** | **95% CI** | **p值**
| --- | --- | --- | --- |
| 睡眠效率（%）** | -5.98 | -12.48, 0.52 | 0.07 | 17.94 | -8.82, 44.69 | 0.19 |
| 总睡眠时间（分钟）** | -17.79 | -51.61, 16.03 | 0.30 | 4.41 | -4.25, 13.08 | 0.31 |
| 睡眠潜伏期（分钟）** | 7.00 | 1.69, 12.61 | 0.01 | 4.41 | -4.25, 13.08 | 0.31 |
| 觉醒指数（/小时）** | 1.69 | 1.69, 12.61 | 0.015 | |

**多变量线性回归模型中包括了性别与高强度体力活动之间的交互作用项。**
数值代表交互作用β系数（95%置信区间），表明男性和女性之间的关联存在差异。

**在多变量调整后的模型中，高强度活动与女性患者的觉醒指数之间的关联仍然显著（表5），并显示出剂量-反应关系。**
相反，在所有模型中均未观察到男性患者中的显著关联。

**3.3 敏感性分析**
敏感性分析得出了一致的结果。高强度体力活动与女性患者的较低觉醒指数相关（β = -5.64，p = 0.094），而在男性患者中未观察到关联（β = 1.00，p = 0.528）。尽管在敏感性分析中统计显著性降低，但女性患者中关联的方向和幅度与主要发现一致。

**4. 讨论**
本研究表明，高强度体力活动与阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者的睡眠片段化减少相关，尤其在女性患者中效果更为明显。即使在调整了呼吸暂停严重程度和其他临床协变量后，这种关联仍然显著，表明其效果不仅限于减少呼吸事件。我们的发现的一个重要含义是，睡眠片段化是OSA的一个临床上具有重要意义且可能可改变的维度。虽然传统上使用AHI来定义疾病严重程度，但它并不能完全反映睡眠中断的负担。先前的研究表明，睡眠片段化指数与神经认知障碍和日间功能障碍的关联性比单纯呼吸事件频率更密切。在这种情况下，我们的发现表明，高强度体力活动可能更倾向于影响睡眠稳定性，而不是呼吸事件的发生。这可能是OSA的一个临床相关方面，与以患者为中心的结果密切相关。

我们的结果进一步强调了运动强度在调节睡眠结果中的重要性。虽然先前的研究主要关注总体体力活动或中等强度运动，但本研究表明，高强度运动可能对睡眠连续性有更大的影响。低强度体力活动与觉醒指数的关联有限或不一致，而高强度运动则表现出性别特异性的、剂量依赖性的关系，尤其是在女性患者中。这些发现表明，可能需要一定的生理刺激才能影响睡眠片段化。这种效应可能与睡眠稳态和自主调节有关。在一般人群中，身体不活动非常普遍，只有大约四分之一的成年人达到推荐的有氧和肌肉增强活动水平。在常规临床实践中，实际参与规律运动的情况往往更低。对于OSA患者来说，这种差距可能更为明显，因为疲劳、过度日间嗜睡和体力能力下降可能限制了他们的运动参与。这些因素可能导致一个恶性循环，即不活动加剧睡眠紊乱和日间功能下降。在这种情况下，我们的发现提供了临床证据，表明不仅体力活动本身，尤其是高强度体力活动，可能在改善睡眠连续性方面发挥重要作用。

一个重要且具有临床意义的观察是这种关联的性别特异性。高强度体力活动与降低觉醒指数的有益关系主要在女性患者中观察到，而在男性患者中未观察到显著关联。Several因素可能导致这种差异。在这种情况下，基线睡眠不稳定的个体可能从行为干预（如运动）中获益更多。

尽管我们的分析已经根据年龄进行了调整，但仍无法排除残余混杂因素。我们的队列中女性参与者比男性参与者年龄更大，因此应谨慎解读观察到的性别特异性关联，因为它们可能部分反映了与年龄相关或激素因素而不是单纯性别因素的影响。此外，研究人群的BMI相对较低，表明主要为非肥胖型OSA患者，这可能限制了我们的发现对更肥胖人群的普遍性。最后，非OSA组中男性参与者数量较少，可能限制了亚组比较的稳健性，并影响了估计关联的准确性。为了更好地理解潜在机制，我们将觉醒分为呼吸性和非呼吸性成分。在女性OSA患者中，高强度体力活动与非呼吸性觉醒减少相关。而在男性患者中，未观察到显著关联。这些关联在主观睡眠测量中也不一致，包括失眠严重程度、日间嗜睡和感知睡眠质量（补充表S1）。此外，中介分析表明，抑郁症状并未显著介导高强度体力活动与觉醒指数之间的关联（补充表S2），表明观察到的关系主要是由直接机制驱动的，而非涉及抑郁症状的途径。

**3.3. 敏感性分析**
敏感性分析得出了一致的结果。高强度体力活动与女性患者的较低觉醒指数相关（β = -5.64，p = 0.094），而在男性患者中未观察到关联（β = 1.00，p = 0.528）。尽管在敏感性分析中统计显著性降低，但女性患者中关联的方向和幅度与主要发现一致。

**4. 讨论**
本研究表明，高强度体力活动与阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者的睡眠片段化减少相关，尤其是在女性患者中效果更为明显。即使在调整了呼吸暂停严重程度和其他临床协变量后，这种关联仍然显著，表明其效果超出了减少呼吸事件的范围。我们的发现的一个重要含义是，睡眠片段化是OSA的一个具有临床意义且可能可改变的维度。尽管传统上使用AHI来定义疾病严重程度，但它并不能完全反映睡眠中断的负担。先前的研究表明，睡眠片段化指数与神经认知障碍和日间功能障碍的关联比呼吸事件频率更密切。在这种情况下，我们的发现表明，高强度体力活动可能更倾向于影响睡眠稳定性，而不是呼吸事件的发生。这可能是OSA的一个临床相关方面，与以患者为中心的结果密切相关。

我们的结果进一步强调了运动强度在调节睡眠结果中的重要性。虽然先前的研究主要关注总体体力活动或中等强度运动，但本研究表明，高强度运动可能对睡眠连续性有更大的影响。低强度体力活动与觉醒指数的关联有限或不一致，而高强度运动则表现出性别特异性的、剂量依赖性的关系，尤其是在女性患者中。这些发现表明，可能需要一定水平的生理刺激来影响睡眠片段化。这种效应可能与睡眠稳态和自主调节有关。在一般人群中，身体不活动非常普遍，只有大约四分之一的成年人达到推荐的有氧和肌肉增强活动水平。在常规临床实践中，实际参与规律运动的情况往往更低。对于OSA患者来说，这种差距可能更为明显，因为疲劳、过度日间嗜睡和体力能力下降可能限制了他们的运动参与。这些因素可能导致一个恶性循环，即不活动加剧睡眠紊乱和日间功能下降。在这种情况下，我们的发现提供了临床证据，表明不仅体力活动本身，特别是高强度体力活动，可能在改善睡眠连续性方面发挥重要作用。

一个重要的且具有临床意义的观察是这种关联的性别特异性。高强度体力活动与降低觉醒指数的有益关系主要在女性患者中观察到，而在男性患者中未观察到显著关联。几种因素可能导致这种差异。在这种情况下，基线睡眠不稳定的个体可能从行为干预（如运动）中获益更多。尽管我们的分析已经根据年龄进行了调整，但仍不能排除残余混杂因素。我们队列中的女性参与者年龄大于男性参与者，因此应谨慎解读观察到的性别特异性关联，因为它们可能部分反映了与年龄相关或激素因素的影响。此外，研究人群的BMI相对较低，表明主要为非肥胖型OSA患者，这可能限制了我们的发现对更肥胖人群的普遍性。最后，非OSA组中男性参与者数量较少，可能限制了亚组比较的稳健性，并影响了估计关联的准确性。为了更好地理解潜在机制，我们将觉醒进一步分解为呼吸性和非呼吸性成分。高强度体力活动与非呼吸性觉醒减少相关，尤其是在女性患者中。未观察到呼吸性觉醒的显著关联，这些发现应谨慎解读。虽然这种模式可能与内在睡眠稳定性的差异有关，但潜在机制仍不确定，无法从这项横断面分析中确定。这些发现表明，除了呼吸事件之外，其他因素也可能导致OSA的睡眠片段化。需要进一步的研究来明确潜在机制。

先前使用心肺运动测试的研究表明，OSA患者的运动能力受损，表明潜在的生理能力和氧合状态可能影响体力活动与睡眠参数之间的关系。高强度体力活动可能通过增加代谢需求和积累促进睡眠的物质（如腺苷）来增强睡眠稳态。这可能有助于更深更巩固的睡眠。此外，运动已被证明可以改善自主平衡并减少交感神经过度活跃，这与OSA中的觉醒不稳定性密切相关。此外，运动可能影响液体重新分布和上呼吸道力学，从而影响OSA的病理生理学。因此，不能排除与低氧负荷相关的残余混杂因素，对研究结果应谨慎解读。第四，高强度活动的相对较低发生率，尤其是在女性中，可能限制了统计功效，并增加了选择偏差的可能性。第五，组间规模的不平衡，特别是非OSA组中男性参与者的数量较少，可能影响了亚组比较的准确性。最后，尽管对多个协变量进行了调整，但仍无法排除与年龄、更年期状态或未测量行为因素相关的残余混杂因素。

尽管存在这些局限性，本研究仍具有显著的优势。多导睡眠图的应用使得对睡眠片段化的客观和详细评估成为可能，而针对活动强度和性别的分层分析有助于识别在总体分析中可能不明显的模式。进一步细分觉醒亚型为了解体力活动如何影响睡眠稳定性提供了机制上的见解。

总之，高强度体力活动与OSA患者的睡眠片段化程度降低有关，尤其是在女性中。这种关联主要归因于非呼吸性觉醒事件的减少。这表明，除了减少呼吸事件外，锻炼可能通过其他机制改善内在的睡眠稳定性。这些发现表明，锻炼强度可能是调节OSA相关睡眠片段化的可改变因素。

**作者贡献声明：**
- Pamela Song：可视化、形式分析、数据管理
- Sung-A Kong：写作 – 审阅与编辑、方法论、研究
- Hea Ree Park：可视化、形式分析、数据管理
- Heewon Bae：写作 – 初稿撰写、方法论、研究
- Eun Yeon Joo：写作 – 审阅与编辑、监督、资金获取、概念化

**披露声明：**
作者声明没有利益冲突。

**伦理批准和知情同意：**
本研究获得了三星医疗中心伦理审查委员会（IRB编号2023-05-02）的批准。由于研究的回顾性性质以及使用了去标识化数据，伦理审查委员会免除了知情同意的要求。

**数据可用性声明：**
支持本研究结果的数据可根据合理请求向通讯作者索取。所有共享的数据将按照机构政策进行去标识化，以保护参与者的隐私。

**关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明：**
我们使用了OpenAI的ChatGPT来改进手稿的英文表达。

**财务披露：**
作者没有需要披露的财务关系。

**资金支持：**
本研究得到了三星医疗中心（OTC1190671）的资助。