心脏代谢健康与客观测量的自由生活睡眠参数之间的关系:一项在非洲农村环境中的试点研究

目标

调查非洲农村139名成年人(≥40岁，女性)客观测量的自由生活睡眠数量和质量与心脏代谢健康之间的关系:n= 99，男性:n= 40)。腕戴式三轴加速度计数据在9天内收集。从有效的每分钟数据中提取睡眠数量和质量以及身体活动的测量值。自我报告的数据包括行为、健康和社会人口变量。生物学数据包括身体成分、静息血压、空腹血糖、胰岛素和血脂。以胰岛素抵抗(IR)和心脏代谢(CM)风险作为因变量，调整社会人口统计学、行为和生物学因素，构建Logistic回归模型。

结果

女性夜间睡眠时间较长(p= 0.054)，男性睡眠质量较好(p≤0.017)。少数参与者睡眠时间> 9小时/晚(4-5%)，46-50%的参与者睡眠时间< 7小时/晚。女性患IR和CM的风险较高(p≤0.006)。在调整后的模型中，睡眠变量与IR (p< 0.05)。睡眠时间与CM风险呈非线性相关(p≤0.0398)，与IR (p≤0.0444)。睡眠质量与CM风险和IR呈线性相关(p≤0.0201)。在一些模型中，睡眠量和睡眠质量测量与IR同时显著相关(p≤0.044)。

睡眠健康与代谢健康密切相关，有几种机制将睡眠健康不良与胰岛素抵抗和代谢综合征联系起来(Smiley等)。2019）.尽管有大量来自工业化环境的文献(Anothaisintawee等)。2016)，缺乏来自非洲环境的数据，特别是自由生活的客观睡眠测量(Cole等)。2017）.在南非，主要在城市环境中，自我报告的长睡眠时间与较差的心脏代谢健康有关(Rae等人)。2018;Rae等人。2020）.考虑到南非缺乏客观测量的自由生活睡眠参数，本研究的目的是在横断面调查中使用腕动仪来调查非洲农村环境中睡眠参数与心脏代谢健康之间的关系，从而扩展自我报告睡眠持续时间和心脏代谢健康的研究结果(Rae等)。2018;Rae等人。2020;Mashinya等人。2018）.

方法

Dikgale健康和人口监测系统站点(DHDSS)样本

从DHDSS网站(2016年4月至2017年10月)招募了167名成年人作为方便样本(Alberts等)。2015）.这些参与者构成了更大的研究队列(≥40年)的一部分(Mashinya et al.)。2018;阿里等人。2018）.训练有素的现场工作人员通过翻译成当地方言的调查问卷(Sepedi)、人体测量、振荡血压测量、超声扫描和静脉穿刺收集参与者的自我报告和测量数据(Mashinya等)。2018;阿里等人。2018）.我们计算身体质量指数(BMI, kg/m)²)和锥度指数(CI) (Valdez et al.;1993）.问卷数据包括行为、健康和社会人口变量(Mashinya et al.)。2018;阿里等人。2018）.9天，自由生活，收集腕上加速度计数据(Cook等)。2020）.超声扫描并没有被考虑在这个分析中。

血液样本采集和分析

一名注册护士采集空腹血样。样品集中分析;程序和计算在其他地方有详细描述(Ali等)。2018）.胰岛素抵抗的稳态模型评估(HOMA-IR)是根据空腹血糖和胰岛素来计算的(Matthews等。1985）.

代谢综合征标准

根据统一的联合临时声明(JIS)定义(Alberti等)。2009)，代谢综合征(MetS)的存在需要以下三个组成部分，腰围不是先决条件:腰围升高(WC):女性≥92厘米，男性≥86厘米;甘油三酯(TG)升高:≥1.7 mmol/l;降低高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C):男性< 1.0 mmol/l，女性< 1.3 mmol/l;静息血压升高≥130/85 mmHg或正在接受高血压治疗;空腹血糖升高(GC)≥5.6 mmol/l或正在接受糖尿病治疗。本研究选择了特定人群的WC切点(Motala et al.)。2011）.

使用JIS对MetS定义的五个标准(JIS-MetS)，我们计算了HDL-C、TG、GC、WC和MAP(平均动脉压)的性别特异性z分数，并将其相加形成MetSz分数(MetSz) (Lee等)。2019）.

加速度计数据收集和数据简化

参与者在9天的时间里佩戴了一个轻巧的腕带三轴加速度计(ActiGraph wGT3X-BT, ActiGraph, LLC, Pensacola, FL, 2013) (Whitaker等人)。2018;米格尔斯等人。2017;斯莱特等人。2015;Full等人。2018）.体力活动(PA)和睡眠参数的准备、初始化、挂载、数据处理和提取在其他地方有详细描述(Cook等)。2020）.

向量大小(VM)和步行定义的PA变量分别定义为计数/天和步数/天(Wennman等)。2019）.睡眠指数包括总睡眠时间(TST)、夜间睡眠时间(NST)、睡眠效率(SE)、睡眠后醒来(WASO)、睡眠期间活动计数(AC)、睡眠碎片指数(SFI)和每天的睡眠变化(个人总睡眠时间SD) (Ancoli-Israel等)。2015;Chung等人。2016;高和李2018）.夜间时间为18时01分至05时59分。充足的睡眠时间和质量定义为7-9小时(Hirshkowitz等)。2015)和≥85% (Fung et al.;2013),分别。

统计分析

描述性统计包括均值(一个标准差)、中位数(四分位数间范围)、方差(最大值、最小值)和频率。分类变量之间的关系通过费雪精确检验检验。对于连续数据，独立t和Levene的测试检查了性别和风险群体之间的差异。必要时采用非参数检验。采用线性回归检验双变量关系。

根据JIS定义(Alberti et al.)，构建强制进入二元逻辑回归模型来检验MetS风险(低/高)之间的关系。2009)，睡眠量和睡眠质量变量的分位数(Q1 =低/Q2/Q3 =高)。还建立了模型来检查MetS风险与睡眠数量和质量类别之间的关系(Hirshkowitz等)。2015;Fung等人。2013）.模型根据社会人口统计学(年龄、社会经济地位)、行为(水果和蔬菜摄入量、含糖饮料、烟酒使用、体育活动)和生物学(性别、艾滋病毒状况)变量进行了调整。CI未作为自变量纳入，因为WC是JIS风险定义的一部分。

构建强制进入有序逻辑回归模型来检验HOMA-IR水平(三位数)与睡眠量和睡眠质量变量的三位数之间的关系。我们构建了额外的模型来检验HOMA-IR分位数与睡眠数量和质量类别之间的关系(Hirshkowitz等)。2015;Fung等人。2013）.根据社会人口统计学(年龄、社会经济地位)、行为(水果和蔬菜摄入量、含糖饮料、烟酒使用、体育活动)和生物学(性别、CI、艾滋病毒状况)变量对模型进行了调整。

所有协变量均以分位数输入。回归系数以比值比(OR±95%置信区间)表示。

拟合优度标准包括赤池信息准则(AIC)(所有模型)、伪R²(所有模型)、Hosmer-Lemeshow检验(二元逻辑)和曲线下面积(AUC)(二元逻辑)。多重共线性评估采用方差膨胀因子(VIF)和容忍度。

因果对二元和有序逻辑回归模型进行对比，以检验线性和非线性趋势，并对组间进行两两比较(Bonferroni校正)。

使用合适的统计软件(Stata/SE for Windows: Release 15.1)对数据进行分析。大学城，德克萨斯州:StataCorp LP, 2020)。所有推论统计量的显著性设为p< 0.05。

在167个原始加速度计数据文件中，157个具有至少一个工作日和一个周末的有效数据。一旦结合问卷调查和生物数据，139名参与者有完整的数据。

女性饮用更多的含糖饮料(SSB)，睡眠质量较差，体力活动更多，胰岛素耐受性更强(表1)1，p≤0.07)。男性更瘦，使用更多的酒精和烟草产品，并且人与卧室的密度更低。p≤0.040)。JIS高风险组具有较高的社会经济地位(SES)，较低的HIV+患病率，大多肥胖，胰岛素耐受性更强，并且可能有伴侣关系(表1)1，p≤0.040)。

在双变量分析中，性别、SES、CI、WC、BMI、SSB和WASO与HOMA-IR显著相关(p≤0.05)。SES、BMI、CI、WC和HIV状态与MetSz (p≤0.027)。

所有模型均具有显著性(图2)。1f,无花果。2a-f，参见附加文件1Fig. S1A-B，p≤0.00191)，无多重共线性(VIF < 1.5，容差> 0.75)。二元逻辑回归模型(图1)1得了,无花果。2a-c，附加文件1:图S1A)显示出良好的拟合(Hosmer-Lemeshow:p≥0.2223;AUC: 0.808 - -0.877)。图3的完整模型(OR±95%置信区间)。1f,无花果。2a-f和附加文件1:图S1A-B见附加文件2．

在二元逻辑回归模型中(图2)。1a-c，附加文件1:图S1A)男性患JIS-MetS高风险的几率明显较低(OR≈0.15，p≤0.006)，在NST和SFI模型中HIV+状态也类似(OR = 0.25，p≤0.0035)。一旦对肥胖(CI)进行调整，性别不再是一个重要因素(p≥0.097)。然而，在大多数模型中，HIV+状态仍然是一个重要因素(OR≈0.26)。p≤0.048)。1a - c)。

JIS-MetS风险与NST之间存在显著的非线性趋势(u型)。p= 0.0196)。1a)，例如对于NST Q2, JIS-MetS的高风险可能性降低80%。NST Q1和Q2之间的频率也有显著差异(p= 0.021)。1一个)。

JIS-MetS风险与SFI之间存在显著的正线性趋势(p= 0.0001)。1c). SFI Q3发生高风险JIS-MetS的几率很高(OR = 69.81, 8.44;577.63)，但置信区间较宽。Q3的频率与Q1和Q2之间存在显著差异(p< 0.001)。1c)。

在NST中，同时使用酒精和烟草产品的人患JIS-MetS高风险的几率要高得多(OR = 4.51)。p= 0.034)和SFI (OR = 6.55，p= 0.023)模型(图。1a - c)。

在有序逻辑回归模型(图1)中。1附加文件1(图S1B)，处于VM Q2水平，显著降低处于HOMA-IR Q3的几率，其因子为≈0.31 (p≤0.039)。相比之下，对于CI Q2和Q3水平，处于HOMA-IR Q3的几率显着增加;Q2 OR≈2.9,Q3 OR≈3.8 (p≤0.045)(图。1附加文件1:图S1B)。

TST与HOMA-IR之间有显著的线性趋势(p= 0.0444)(图。1d)。与TST Q1和Q2相比，处于TST Q3(最长睡眠时间)的人处于最高HOMA-IR水平(Q3)的几率增加了2.84倍(p= 0.044)(图。1d)。

SE与WASO、HOMA-IR (p≤0.007)。1e)。高SE (Q3)导致HOMA-IR Q3的可能性降低85% (p= 0.001)。WASO Q2和Q3显著增加了HOMA-IR Q3的几率;OR = 3.17, OR = 6.75 (p≤0.019)。

SFI和AC与HOMA-IR水平升高显著相关(p≤0.0201)。1f)。处于SFI Q2和Q3显著增加HOMA-IR Q3的几率，OR = 4.67 (p= 0.004)， OR = 10.91 (p< 0.001)。对于AC Q3，进入HOMA-IR Q3的几率为3.01 (p= 0.020)。1f)。

在TST、NST、SE、WASO和AC模型中(图2)。1d-e)， SSB Q2和Q3，使HOMA-IR Q3的可能性增加了3.51至4.77倍，但没有达到统计学意义(p= 0.068到p= 0.098)。

睡眠量和睡眠质量指标在TST、SE和SFI模型中同时显著地表现出来(图2)。1d-f) (p≤0.044)。

根据睡眠健康指南表达睡眠数量和质量参数，我们发现与JIS-MetS风险存在显著的非线性关联(p≤0.0308)(图。2f)。TST和NST的睡眠类别与JIS-MetS风险之间的关系呈u形，在睡眠7-9小时时达到最低点(图2)。2a - b)。

在二元逻辑回归模型中(图2)。2a-c)男性发生JIS-MetS高风险的几率显著降低(OR≈0.14;p= 0.004)， HIV+ (OR≈0.26，p≤0.0034)。一旦对肥胖(CI)进行调整，性别不再是一个重要因素(p≥0.121)。然而，在大多数模型中，HIV+状态仍然是一个重要因素(OR≈0.23)。p≤0.045)(图。2a - c)。

在有序逻辑回归模型(图1)中。2d-f)体力活动(VM Q2)显著降低HOMA-IR Q3的几率，其因子约为0.26 (p≤0.010)。对于CI Q2和Q3水平，处于HOMA-IR Q3的几率显著增加(Q2 OR≈3.16,Q3 OR≈3.89，p≤0.022)。对于SE≥85%的患者，出现HOMA-IR Q3的可能性降低76% (p= 0.010)。在SE≥85%类别中，明显更多的参与者被归类为低HOMA-IR (Q1)。2d)。

在TST、NST和SE模型中(图2)。2d和f)， SSB Q2增加HOMA-IR Q3的几率为3.24至3.65倍，但没有达到统计学意义(p= 0.074)。

据作者所知，这项分析的新颖之处在于，这是首次在南非农村进行的自由生活、活动记录仪测量的睡眠和心脏代谢健康研究。

该分析的主要发现是，首先，睡眠质量和睡眠量测量与HOMA-IR独立相关，在较小程度上与JIS-MetS相关。其次，我们发现了睡眠数量和心脏代谢风险之间的线性和非线性(u形)关系。第三，除了睡眠可变性外，所有睡眠质量测量都与HOMA-IR一致。

在撒哈拉以南非洲农村地区，jis定义的met水平为12.0% (95%CI: 4.0;23.4)，这大大低于我们的样本(35.3%)，这可能是由于中心肥胖水平的差异、流行病学转变的不同阶段以及预防方案实施的差异(jasper Faijer-Westerink et al.)。2020）.然而，在南非农村地区报告的≥45岁年龄组的平均患病率(男性:17.9%;女性42.2%)(Motala et al.;2011)与我们的结果相似(男性:22.5%;女性:40.4%)。

我们的研究结果与黑人城市女性睡眠时间与HOMA-IR之间的线性关系一致，尽管我们发现与自我报告测量相比，更多的女性睡眠时间较短(Rae等人)。2018）.METS小组最近的一项研究发现，南非城市黑人样本的睡眠时间较长(Rae等人)。2020）.自我报告睡眠的准确性，以及如何在不同的南非人群中解释睡眠问题是未知的(Rae等人)。2018;Rae等人。2020）.

未经调整的睡眠量在两性之间没有显著差异，这与自我报告的测量结果相反(Rae等)。2018）.女性的睡眠质量较差，尽管性别在大多数HOMA-IR模型中没有达到显著性。女性睡眠质量差可能是由环境和社会因素决定的(Cook等)。2020）.

一些人推测，较差的睡眠质量可能是南非人自我报告的睡眠时间较长的原因，因此与长时间睡眠相关的心脏代谢健康较差(Rae等人)。2018;Rae等人。2020）.我们的研究结果表明，零碎的、糟糕的睡眠质量，与睡眠时间无关，可能比睡眠时间更重要。在青少年中，独立于睡眠时间的客观测量的睡眠质量与心脏代谢风险相关，因此增加睡眠时间和更好的睡眠质量与更好的心脏代谢健康相关(Feliciano et al.)。2018）.未来的分析需要探索睡眠数量和质量之间的相互作用以及心脏代谢健康之间的影响(Lu等)。2020）.

客观测量的睡眠量和睡眠质量的睡眠变异性较高已被证明与较不利的心脏代谢健康有关(Baron等人)。2017）.相反，我们发现总睡眠时间的睡眠变异性与心脏代谢健康之间没有关联。与工业化的城市成人样本相比，我们农村研究的睡眠变异性中位数高出22分钟;分别为87分钟和65分钟(DeSantis等)。2019）.

未来对这一农村群体的睡眠和心脏代谢健康的调查将需要构建一个复合睡眠健康评分，而不是仅仅依赖于单个睡眠维度(DeSantis等)。2019）.

与一些自我报告的PA研究相反(Rae等人)。2018)，我们发现PA体积与HOMA-IR显著且独立相关，但与其他自我报告研究(Rae等)的JIS-MetS风险无关。2020）.有趣的是，其他生活方式因素，如同时使用酒精和烟草，以及SSB的消耗与心脏代谢健康状况不佳独立相关。同时使用酒精和烟草会通过血脂异常和腹部肥胖导致较差的心脏代谢健康(Slagter等)。2014）.虽然与SSB的关联还没有完全达到统计学意义，但有证据表明，即使在农村环境中，SSB的摄入也与胰岛素抵抗、内脏肥胖、血脂异常和炎症等不良的心脏代谢健康有关(Vorster等)。2014）.

我们发现，在南非农村样本中，客观测量的睡眠质量指数与HOMA-IR显著相关。未来对这一人群的研究应包括综合睡眠健康指数，以及影响睡眠健康的环境和社会因素的详细数据。这项研究表明，与睡眠时间无关的睡眠质量差可能是胰岛素抵抗的一个重要危险因素。识别和解决影响睡眠质量的因素应被视为旨在解决农村人口心脏代谢健康的策略和干预措施的组成部分。

限制

由于本研究的样本量较小，且采用的是横断面抽样，方便抽样，因此研究结果不能一概而论，也不能说明因果关系。

本研究中分析的数据集可应通讯作者的合理要求提供。

体重指数:

身体质量指数

置信区间:

圆锥度指数

DHDSS:

迪克盖尔健康和人口监测系统

GC:

葡萄糖

高密度脂蛋白胆固醇:

高密度脂蛋白胆固醇

艾滋病毒:

人类免疫缺陷病毒

HOMA-IR:

胰岛素抵抗的稳态模型评估

JIS:

联合临时声明

密度:

低密度脂蛋白胆固醇

地图:

平均动脉压

大都会:

代谢综合征

MetSz:

代谢综合征z-score

望远镜:

夜间睡眠时间

PA:

体育活动

SE:

睡眠效率

SES:

社会经济地位

你以后:

睡眠碎片指数

单边带:

含糖饮料

TC:

总胆固醇

TG:

甘油三酸酯

结核菌素:

总睡眠时间

虚拟机:

向量的大小

沃:

入睡后醒来

厕所:

腰围

作者要感谢迪克盖尔人口与健康监测系统站点的社区、参与者和现场工作人员。

AWI-Gen合作中心由国家人类基因组研究所(NHGRI)、主任办公室(OD)、尤尼斯·肯尼迪·施莱弗国家儿童健康与人类发展研究所(NICHD)、国家环境卫生科学研究所(NIEHS)、艾滋病研究办公室(OAR)和国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所(NIDDK)资助，资助编号为U54HG006938及其补充。作为h3非洲联盟的一部分。额外的资金来自南非科学和技术部(奖励号为DST/CON 0056/2014)和非洲慢性病研究伙伴关系(APCDR)。本研究的加速度计部分由南非国家研究基金会评级研究人员竞争计划资助，奖励号为CPRR14080687621。

作者及单位

1. 林波波大学(turlop校区)体育活动流行病学实验室(EDST)，南非林波波省Sovenga邮政信箱X1106，邮编0727

   伊恩·库克

2. 南非林波波省索文加林波波大学(Turfloop校区)病理与医学学系

   Matlawa Mohlabe & Herbert Mabalane Makgopa

贡献

IC是本文所依据的加速度计数据的主要研究者，他发起了研究并获得了资助，参与撰写和编辑了研究计划，监督数据录入，分析数据并撰写了初稿。MM参与撰写和编辑研究计划，收集现场数据，监督现场工作，进行数据录入，对稿件进行评论。HMM对手稿进行了评论和贡献。作者们阅读并批准了最后的手稿。

相应的作者

对应到伊恩·库克．

伦理批准并同意参与

林波波大学Medunsa研究和伦理委员会(MREC/HS/195/2014:CR)批准了AWI-Gen第1期调查数据和加速度计数据收集的伦理批准。被招募到最初研究中的参与者被告知研究目标、预期结果、益处以及与之相关的风险。在访谈和测量之前获得参与者的书面知情同意。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者声明没有利益冲突。

出版商的注意

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