睡眠时间和糖尿病肾病尿蛋白进展风险的前瞻性队列研究

郭正勇 赵观进 张慧泽 江波 张宇 许洪涛

南京梅山医院肾内科（南京210039）

随着糖尿病的发病率增加，糖尿病肾病（diabetic kidney disease，DKD）患病率也逐渐上升，由DKD 导致的终末期肾病（end stage renal disease ESRD）已成为我国慢性肾衰竭的主要病因之一［1］。糖尿病患者合并肾脏损害后，病变不可逆转，因此对DKD 危险因素实施早期干预非常重要。目前公认血压、肥胖、蛋白尿、血糖、血脂、营养状况与DKD 进展有关［2］，虽然采取了很多干预措施，但每年仍有很多DKD 患者进入肾脏替代治疗，因此，寻找影响DKD 进展的其他危险因素并加以干预显得尤为重要。

失眠是一种常见的睡眠障碍，长期失眠会给人的生理和心理带来严重的负面影响，有研究［3-4］显示每天睡眠时间短于6 h，高血压患病率增加20%，糖尿病患病率增加34%、心血管疾病患病率增加45%，并且增加死亡风险。睡眠不足是否会加重慢性肾脏病进展，尚不明确。本研究旨在探讨不同睡眠时间与早期DKD 尿蛋白进展风险的关联，为延缓DKD 进展寻找新的干预靶点。

1 对象与方法

1.1 研究对象收集2015年6月至2017年10月本院肾内科门诊就诊的早期DKD 患者作为研究对象。入选标准：（1）按照2014年ADA 糖尿病医学诊疗标准［5］确诊的2 型糖尿病患者；（2）有糖尿病视网膜病变；（3）3 个月内至少2 次随机晨尿微量白蛋白/肌酐比值（albumin/creatinine ratio，ACR）0～300 mg/g；（4）估算肾小球滤过率（eGFR）≥90 mL/（min·1.73 m2）。排除标准：（1）非糖尿病肾病患者；（2）急性肾损伤患者；（3）存在活动性感染或出血倾向者；（4）恶性肿瘤患者；（5）严重睡眠呼吸暂停综合征患者。共调查857 例DKD 患者，剔除不符合入选标准69 例和失访者23 例，共有765 例早期DKD 患者纳入本研究。

1.2 研究方法收集每例患者进入队列时的基线情况，采用统一的调查问卷，调查内容主要包括基线资料、体格检查、实验室检查指标，其中基线资料包括社会人口学信息、健康相关行为、既往病史等内容；体格检查主要包括身高、体质量、血压等，根据身高、体质量计算体质量指数（BMI）；实验室检测指标有血肌酐、血糖、三酰甘油、胆固醇、糖化血红蛋白、尿蛋白、尿肌酐等指标。根据测定尿白蛋白、尿肌酐浓度计算尿ACR 比值。eGFR 计算应用简化MDRD 公式：eGFR［mL/（min·1.73 m2）］＝186×（Scr/88.4）-1.154×（年龄）-0.203×（0.742 女性）［6］。每年对上述临床及实验室指标进行检测。本研究方案经医学伦理委员会批准，所有受试者均签署书面知情同意书。

1.3 指标定义及分组（1）早期DKD 定义：改善全球肾脏疾病预后（Kidney Disease：Improving Global Outcomes，KDIGO）指南［7］建议，根据白蛋白尿分期（A1 期：ACR ＜30 mg/g，A2 期：ACR 30～300 mg/g，A3 期：ACR ＞300 mg/g），将DKDA1、A2 期定义为早期DKD。（2）睡眠时间的测定及分组：采用运动手环（型号：华为荣耀智能5i）监测患者夜间睡眠时间，统计3 个月每天夜间睡眠时间，取平均值，根据不同睡眠时间将患者分为睡眠时间不足组（＜6 h/d）、睡眠时间正常组（6～8 h/d）、睡眠时间过长组（＞8 h/d）［8-9］。（3）吸烟：连续6 个月以上，每周至少抽1 支烟，或累计吸烟超过100支者。（4）饮酒：连续6 个月以上，平均每月饮酒1 次以上。（5）每日运动水平：运动手环监测每日运动步数，统计3 个月每天运动步数，取平均值，＜6 000 步为低水平运动，≥6 000 步为高水平运动。

1.4 判断DKD 尿蛋白进展标准［10］（1）A1 期进展为A2 期；（2）A2 期进展为A3 期；（3）A2 期患者尿ACR 值升高，虽未达到A3 期标准，但高于基线值2 倍以上。

1.5 统计学方法采用SPSS 19.0 软件包进行统计分析。符合正态分布的计量资料以（）表示，组间差异比较采用方差分析；计数资料采用例数和百分比表示，组间差异比较采用χ2检验。随访时间从首次基线调查开始，退出时间为确定DKD进展、或失访或随访截至时间（2020年10月）。使用Cox 比例风险模型分析不同睡眠时间与早期DKD患者尿蛋白进展风险的风险比（HR）及95%CI，并对可能影响DKD 进展的因素进行逐步调整：模型1 未调整混杂因素；模型2 调整年龄、性别；模型3 在模型2 基础上调整BMI、吸烟、饮酒、每日运动水平、高血压、高血脂、冠心病、脑卒中病史。根据性别、年龄、BMI、运动水平、吸烟状态、饮酒状态进行分层分析，探索不同睡眠时间与DKD尿蛋白进展的关联。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象基线资料765 例DKD 队列人群中，其中男314 例，女451 例，年龄（59.1 ± 6.2）岁。不同睡眠时间分组在性别、年龄、BMI、吸烟、饮酒、体力活动、血压和疾病史的差异均有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

表1 不同睡眠时间DKD 患者的基线资料比较Tab.1 Comparison of baseline characteristics of study population based on sleep duration ±s

表1 不同睡眠时间DKD 患者的基线资料比较Tab.1 Comparison of baseline characteristics of study population based on sleep duration ±s

项目年龄（岁）女性［例（%）］BMI（kg/m2）吸烟［例（%）］饮酒［例（%）］运动水平（步）收缩压（mmHg）舒张压（mmHg）冠心病［例（%）］脑梗死［例（%）］总胆固醇（mmol/L）甘油三酯（mmol/L）低密度脂蛋白（mmol/L）高密度脂蛋白（mmol/L）糖化血红蛋白（%）尿ACR（mg/g）eGFR［mL/（min·1.73 m2）］睡眠不足组（n=153）61.2±6.6 96（62.7）25.8±3.3 30（19.6）26（17.0）5 652.5±550.4 137.5±15.6 76.3±8.8 14（9.2）16（10.5）4.23±1.13 4.35±0.83 2.18±0.50 1.50±0.21 8.06±0.66 288.25±35.18 110.3±9.8睡眠正常组（n=560）58.7±5.8 323（57.6）25.6±3.6 127（22.7）128（22.9）6 162.7±517.8 131.8±14.8 76.5±8.6 43（7.7）54（9.6）4.18±0.96 4.19±0.76 2.13±0.48 1.52±0.23 7.82±0.67 126.54±20.43 104.5±9.1睡眠过长组（n=52）57.5±6.3 32（61.5）25.3±3.4 11（21.2）10（19.2）5 898.3±520.5 133.6±12.8 75.6±8.5 4（7.7）6（11.5）4.15±1.14 4.22±0.86 2.16±0.52 1.48±0.18 7.87±0.95 118.61±21.56 106.2±8.8 P 值＜0.001＜0.001 0.017 0.035＜0.001 0.036＜0.001 0.002＜0.001＜0.001 0.412＜0.001 0.568 0.265＜0.001＜0.001 0.673

2.2 不同睡眠时间与DKD 进展风险关联的Cox比例风险回归模型分析DKD 尿蛋白进展者共123 例，总进展发生率为16.1%。睡眠不足组、睡眠正常组、睡眠过长组进展发生率分别为29.4%（45/153）、12.5%（70/560）、15.4%（8/52）。未调整混杂因素情况下，Cox 回归分析结果显示（模型1），以睡眠时间正常组为参照，睡眠时间不足、睡眠时间过长组的DKD 尿蛋白进展风险HR（95%CI）分别为2.35（1.86～2.97）、1.23（0.93～1.63）。在调整相关影响因素后，Cox 回归分析结果显示（模型3），睡眠时间不足、睡眠时间过长的DKD 尿蛋白进展风险HR（95%CI）分别为1.82（1.14～2.91）、1.04（0.75～1.44）。见表2。

表2 不同睡眠时间与DKD 进展风险的Cox 比例风险回归分析Tab.2 Cox regression analysis for association between sleep duration and increased proteinuria

2.3 不同睡眠时间与DKD 进展风险关联的Cox比例风险回归模型分层分析分层分析显示，睡眠时间在不同性别、年龄（＜65 和≥65 岁）、BMI（＜24 和≥24 kg/m2）、体力活动（＜6 000 和≥6 000步）、吸烟（是和否）、饮酒（是和否）状态中，与DKD进展关联差异无统计学意义（P＞0.05）。在女性患者中，与睡眠时间正常相比，睡眠时间不足、睡眠时间过长患者DKD 进展风险分别增加54%（HR＝1.54，95%CI：1.18～2.01）和22%（HR＝1.22，95%CI：0.99～1.50）；在老年患者中，与睡眠时间正常相比，睡眠时间不足、睡眠时间过长患者DKD进展风险分别增加64%（HR＝1.64，95%CI：1.22～2.20）和16%（HR＝1.16，95%CI：0.92～1.46）%；在体力活动＜6 000 步、吸烟患者中，与睡眠时间正常相比，睡眠时间不足患者DKD 进展风险分别增加58%（HR＝1.58，95%CI：1.26～1.98）、62%（HR＝1.62，95%CI：1.18～2.22）。见表3。

表3 不同睡眠时间与DKD 患者尿蛋白进展风险的Cox 回归分层分析Tab.3 Stratified analysis for association between sleep duration and increased proteinuria

2.4 危险因素分析将不同睡眠时间分组作为等级变量建立模型3，结果显示，睡眠不足组无尿蛋白进展生存率明显低于睡眠正常组，差异有统计学意义（P＜0.05）。而睡眠时间过长与睡眠正常患者尿蛋白进展差异无统计学意义（P＞0.05），Kaplan-Meier 曲线见图1。

图1 不同睡眠时间水平DKD 患者Kaplan-Meier 曲线Fig.1 Kaplan-Meier survival curves of DKD patients with different sleep duration

3 讨论

睡眠是人体最基本的生理功能之一，睡眠时间不足现象较普遍，研究显示，睡眠不足增加心脑血管疾病、2 型糖尿病、肥胖、骨质疏松症等慢性病疾病的发病风险［11］，睡眠时间长短对CKD 发病率和进展风险是否存在影响，国内外研究结果尚不一致，CHEUNGPASITPORN 等［12］荟萃分析发现，睡眠时间不足CKD 患者发病风险增加51%，校正混杂因素后其发病风险增加47%。MCMULLAN 等［13］研究显示，睡眠不足5 h CKD进展OR=1.79（95%CI：1.06～3.03）。而KIM 等［14］横断面研究显示睡眠时间短与CKD 无相关性。LI 等［15］东风-同济队列研究显示，在中国中老年人群中，睡眠时间过长增加肾功能下降的风险，是肾功能下降的独立危险因素。本研究结果显示，睡眠不足DKD 患者尿蛋白进展发生率为29.4%（45/153），在调整相关影响因素后，进展风险HR= 1.82（95%CI：1.14～2.91），高于睡眠时间正常人群，与MCMULLAN 等［13］研究结果基本一致，而睡眠时间过长与尿蛋白进展风险无关联。

DKD 的发病风险与进展风险的危险因素不尽一致，DKD 的发生与遗传因素、代谢紊乱、血流动力学改变、炎症反应、氧化应激等诸多因素有关［16］。而作为评价肾脏病进展的两项指标GFR与ACR，其危险因素也不尽一致，RETNAKARAN 等［17］研究显示，女性、高龄、胰岛素敏感性增加、存在感觉神经病变是DKD 患者GFR 降低的独立危险因素；而ACR 增加的独立危险因素是：男性、高脂血症、高糖化血红蛋白水平、吸烟史、存在视网膜病变。本研究分层分析显示睡眠时间不足在女性、年龄≥65 岁、少运动量、吸烟患者中与DKD 尿蛋白进展风险关联强度更大，与既往研究结果［18］一致。

睡眠不足导致DKD尿蛋白进展机制尚不明确，但研究发现睡眠时间不足增加了高血压发病风险，其对高血压的影响可能与交感神经和肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）过度活动有关［19］，而RAAS 过度兴奋是DKD 特征性表现，是蛋白尿进展的重要机制之一。还有研究［20］显示，睡眠时间不足导致肥胖发生风险增加，增加胰岛素抵抗，肥胖和胰岛素抵抗通过诱发和加重氧化应激-炎症反应状态，从而加重DKD 尿蛋白进展［21-22］。上述是睡眠不足导致DKD 尿蛋白进展的可能间接因素，其直接原因尚不明确，有待进一步深入研究。

本研究以DKD 患者为研究对象，避免了原发病不同所致的结果偏倚，另外患者使用运动手环记录睡眠时间，准确性较高。同时也存在一定局限性，睡眠时间是夜间时间，未考虑到午休时间及睡眠质量对其风险影响；其次，随访时间较短，随访人数较少，可能存在一定偏倚。

综上所述，睡眠不足可能是早期DKD 尿蛋白进展的危险因素，可将改善睡眠作为延缓DKD 进展的新靶点。