心脏代谢指数与肾小球滤过率对睡眠障碍的联合影响：美国成人全国队列研究

《Journal of Health, Population and Nutrition》：Association of cardiometabolic index and glomerular filtration rate with sleep disorders: NHANES 2005–2020

　　本研究基于美国国家健康与营养调查（NHANES）2005-2020年数据，首次系统探讨心脏代谢指数（CMI）和肾小球滤过率（GFR）与睡眠障碍的关联。研究发现CMI每增加1单位，睡眠障碍风险上升12%（OR 1.12）；GFR每增加1单位，风险降低3%（OR 0.97）。该研究为通过改善腹部肥胖、血脂代谢和肾功能来干预睡眠障碍提供了新的流行病学证据。

　　

睡眠占据人类生命的三分之一，其质量对整体健康具有深远影响。然而，随着现代社会生活节奏加快，睡眠障碍在美国成人中日益普遍，表现为睡眠时间不规律、慢性睡眠不足和社会时差等，已成为严峻的公共卫生问题。这些睡眠问题不仅会削弱免疫功能、引发激素紊乱，还可能增加感染风险，并促进慢性疾病和神经精神疾病的发生。因此，深入探究睡眠障碍的影响因素显得尤为重要。

既往研究提示，心脏代谢健康与睡眠质量存在密切联系。例如，基于NHANES和中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的数据显示，甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数与睡眠障碍相关。另一项研究则发现内脏肥胖指数与美国成人睡眠障碍风险显著相关。然而，这些单一指标的分析难以全面反映心脏代谢异常的多面性及其与睡眠病理的潜在关联。心脏代谢指数（CMI）作为一个综合了血脂指标和内脏脂肪指标的新兴指标，已被证实与心血管疾病患病率显著相关，能更全面地评估心脏代谢健康状况。因此，探讨CMI与睡眠障碍的关系可能提供更整体的评估视角。

另一方面，肾小球滤过率（GFR）是肾功能的关键标志物。在慢性肾脏病（CKD）患者中，GFR的下降往往伴随着失眠、不宁腿综合征和睡眠呼吸暂停的高发生率。同时，患有阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的患者更常出现GFR降低和CKD风险增加。一项孟德尔随机化研究的结果也表明，睡眠时间短与GFR下降有关。这些发现均揭示了睡眠障碍与肾功能不全之间的紧密联系。

尽管已有这些进展，关键的知识缺口依然存在。先前的研究主要关注睡眠障碍对心血管代谢和肾功能的影响，而关于CMI和GFR在睡眠障碍中潜在作用的研究尚属空白。为此，颜小辉等人的研究团队在《Journal of Health, Population and Nutrition》上发表了最新研究，利用美国国家健康与营养调查（NHANES）的大样本数据，首次深入分析了CMI、GFR与睡眠障碍之间的关联，旨在为临床实践提供理论依据和指导。

为开展此项研究，研究人员利用了NHANES 2005年至2020年3月（新冠疫情前）的数据，纳入了年龄≥20岁且拥有完整睡眠问卷、人体测量（腰围、身高）和生化指标（甘油三酯TG、高密度脂蛋白胆固醇HDL-C、肌酐）数据的36,787名美国成年人。CMI的计算公式为（腰围/身高）×（TG/HDL-C），GFR则采用肾脏病膳食改良（MDRD）公式进行估算。睡眠障碍的评估依据的问题是“您是否曾告知医生或其他健康专业人士您有睡眠困难？”，回答“是”者被定义为存在睡眠障碍。研究采用多变量逻辑回归模型评估CMI和GFR与睡眠障碍的关联，并进行了详尽的亚组分析以探讨不同人群中的效应差异。

研究结果显示，在36,787名参与者中（平均年龄49.3±17.6岁，51.3%为女性），有5,486人（14.91%）报告存在睡眠障碍。与无睡眠障碍组相比，睡眠障碍组的CMI水平更高（2.5±3.2 vs. 2.1±2.8），而GFR水平更低（82.0±24.5 vs. 87.4±25.1）。在多变量调整后，CMI与睡眠障碍呈正相关，CMI每增加1单位，睡眠障碍发生风险增加12%（OR 1.12, 95% CI 1.08-1.15）。与之相反，GFR与睡眠障碍呈负相关，GFR每增加1单位，睡眠障碍发生风险降低3%（OR 0.97, 95% CI 0.94-1.00）。曲线拟合分析进一步证实了CMI与睡眠障碍之间的正向线性关系，以及GFR与睡眠障碍之间的负向线性关系，这些关联在调整了性别、年龄、种族、高血压、糖尿病、肾脏病、吸烟、饮酒和PHQ-9抑郁评分后依然稳健。

亚组分析揭示了这些关联在不同人群中的异质性。CMI与睡眠障碍的正相关在男性（OR 1.17）、年龄<49岁者（OR 1.11）、非西班牙裔黑人（OR 1.16）、以及患有高血压、糖尿病、肾脏病的人群中更为显著。而GFR与睡眠障碍的负相关则在女性（OR 0.95）、年龄<49岁者（OR 0.92）、其他种族人群以及无高血压者中更为突出。值得注意的是，在非西班牙裔白人中，GFR反而显示出与睡眠障碍微弱的正相关（OR 1.04），这提示可能存在种族特异性的因素或医疗可及性导致的诊断偏倚。

Characteristics of participants

基线特征分析显示，睡眠障碍组在性别分布、年龄、高血压、糖尿病、肾脏病、吸烟状况、饮酒状况以及PHQ-9抑郁评分方面均与无睡眠障碍组存在显著差异（P<0.001）。睡眠障碍组的平均体重指数（BMI）也显著更高（31.9±8.0 vs. 28.7±6.5）。

Associations between CMI,GFR and sleep disorders

逻辑回归分析明确显示，CMI作为连续变量与睡眠障碍风险呈正相关（调整后OR 1.12）。当CMI按四分位数分组时，与Q1组相比，Q4组发生睡眠障碍的风险显著升高（调整后OR 1.35）。GFR作为连续变量则与睡眠障碍风险呈负相关（调整后OR 0.97）。GFR的Q4组与Q1组相比，睡眠障碍风险显著降低（调整后OR 0.88）。方差膨胀因子（VIF）分析表明CMI、GFR和BMI之间不存在多重共线性问题。

Subgroup analysis of CMI,GFR and sleep disorders

亚组分析结果强调了性别、年龄、种族和共病状态对CMI和GFR与睡眠障碍关联的显著修饰作用。例如，CMI对睡眠障碍的影响在男性中强于女性，而GFR的保护作用在女性中更为明显。在年轻人群（<49岁）中，这两种关联也都更为突出。

本研究结论指出，较高的CMI水平和较低的GFR水平均独立与美国成人睡眠障碍风险相关。这意味着，针对腹部肥胖、血脂水平以及肾功能的干预措施，可能对预防和管理睡眠障碍具有潜在价值。研究人员在讨论中提出了几种可能的生物学机制来解释这些关联。CMI所代表的腹部肥胖和血脂异常可能通过促进炎症因子（如白细胞介素-6、肿瘤坏死因子-α）释放、诱发胰岛素抵抗、影响血液粘度和脑部微循环，进而干扰睡眠-觉醒调节中枢的功能。而GFR下降所代表的肾功能受损，则可能导致尿毒症毒素蓄积，改变大脑神经化学环境，钙磷代谢紊乱和继发性甲状旁腺功能亢进也可能影响神经系统功能，从而引发睡眠障碍。

该研究的主要优势在于其大样本、全国代表性以及针对多种混杂因素的充分调整。然而，其局限性包括睡眠障碍数据来源于自我报告而非客观测量，研究设计为横断面无法推断因果关系，以及CMI和GFR仅为单次测量未能反映其动态变化。未来研究需要通过纵向设计、客观睡眠监测和重复测量来验证这些发现。

总之，这项开创性的队列研究首次揭示了CMI和GFR作为心脏代谢和肾功能的重要指标，与睡眠障碍之间存在独立且显著的关联。这些发现不仅拓展了我们对睡眠障碍生理病理机制的理解，也为临床实践中识别睡眠障碍高风险人群和开发新的干预策略（如通过生活方式调整改善腹部肥胖和血脂，监测和管理肾功能）提供了重要的流行病学证据。未来的研究需要进一步阐明CMI与GFR之间潜在的相互作用及其共同影响睡眠障碍的具体机制。