中年及老年中国成年人睡眠时长变化轨迹与肌肉减少症之间的关联

《Experimental Eye Research》：Associations between sleep duration trajectories and sarcopenia among middle-aged and older Chinese adults

　　本研究基于CHARLS队列数据，采用组别轨迹模型分析45-80岁中国中老年人睡眠模式历时变化，发现持久长、短睡眠者肌少症风险分别增加1.83倍和1.76倍，而高正常睡眠风险最低，提示动态监测睡眠轨迹对预防肌少症至关重要。

　　

万利登|常青李|赵晓江

中国兴义民族师范学院体育学院，兴义

摘要

背景

现有文献广泛探讨了单次测量睡眠时长与肌肉减少症（sarcopenia）之间的关系。然而，睡眠时长变化轨迹与肌肉减少症之间的潜在联系尚未得到充分研究。本研究旨在评估中国中老年人群中睡眠时长变化轨迹与肌肉减少症之间的关系。

方法

本研究分析了来自“中国健康与退休纵向研究”（CHARLS）的6305名45至80岁参与者。利用2011年至2015年间收集的睡眠时长数据，通过基于组的轨迹建模（GBTM）方法绘制了睡眠时长变化轨迹。2015年的数据用于评估肌肉减少症的情况。随后，应用多元逻辑回归模型探讨了不同睡眠时长变化轨迹与肌肉减少症风险之间的关联。

结果

研究发现了四种不同的睡眠时长变化轨迹：第1类表现为持续较长的睡眠时长（n=1391，22.06%）；第2类表现为持续处于较高正常范围内的睡眠时长（n=2129，33.77%）；第3类表现为持续处于较低正常范围内的睡眠时长（n=1401，22.22%）；第4类表现为持续较短的睡眠时长（n=1384，21.95%）。在模型0中，与持续处于较高正常范围内的睡眠时长相比，持续较长的睡眠时长（OR：1.83，95% CI：1.50–2.24；p<0.001）和持续较短的睡眠时长（OR：1.76，95% CI：1.44–2.15；p<0.001）均与更高的肌肉减少症风险显著相关。此外，分层分析结果总体上支持了主要研究结论。

结论

与持续处于较高正常范围内的睡眠时长相比，持续较长的睡眠时长和较短的睡眠时长变化轨迹都与较高的肌肉减少症风险相关。这些发现强调了监测睡眠时长随时间变化的重要性。