基于分位数回归的睡眠时长对卒中发病风险的影响研究*

2022-03-17 02:02杨云娟郑昆文
中国卫生统计 2022年1期
关键词:位数回归系数心肌梗死

戴 璟 王 鑫 张 雪 杨云娟 郑昆文

【提 要】 目的 分析睡眠时长对卒中发病风险的影响以及在不同风险人群中的影响效应。方法 利用中国营养与健康调查2015年数据,通过WLS回归和分位数回归分析睡眠时长对卒中发病风险的影响。结果 共纳入研究对象9566人,WLS回归显示睡眠时长不足和过多会分别增加2.7%和2.4%的卒中发病风险;分位数回归显示随着分位数的提高,睡眠时长对卒中发病风险的影响效应也逐渐增大;在低分位数上,睡眠时长不足对卒中发病风险的回归系数都高于睡眠时长过多,在高分位数上,两者的回归系数相同(Q80:β1=β4=3.5,Q90:β1=β4=11.4)。睡眠时长不足和过多分别会对男性增加1.7%和2.1%的卒中发病风险,对女性增加3.6%和2.6%的卒中发病风险,且随着分位数的提高,睡眠不足和睡眠过多对卒中发病风险的影响在男性和女性间的差异逐渐增大。结论 每天睡眠时间低于6小时或高于9小时均会增加卒中发病风险,且卒中高危人群发病风险增加高于中低危人群,对女性卒中发病风险的影响高于男性。建议在卒中干预管理中完善睡眠时间的教育,尤其在女性和高危人群管理中,倡导每天7~8小时的睡眠时长。

卒中具有发病率、致残率、死亡率和复发率高的特点,2016 年全球疾病负担(global burden of disease,GBD)数据显示,卒中是造成我国居民寿命年损失的首位病因[1],在医疗资源有限的情况下,关注卒中的危险因素,进行早期预防干预管理对于提高我国居民的寿命,降低社会、家庭的疾病和经济负担具有重要意义[2]。随着经济的快速发展和人们生活水平的提高,生活压力也不断增加,疾病的模式和构成也发生了显著变化,除了常规的卒中危险因素外,睡眠状况也被认为是影响卒中发病的重要因素之一。睡眠时长影响卒中风险的机制是多系统、复杂的,主要是通过影响脑卒中的传统危险因素(如高血压、糖尿病、血脂异常和肥胖)来增加卒中风险[3]。目前我国成年人中普遍存在睡眠时间不足和睡眠过多问题[4],一项针对我国15省65岁及以上老年人睡眠状况的研究表明睡眠不足和过多的比例分别占19.7%和24.1%[5]。多项国内外的横截面和队列研究证实了睡眠时间过短或过长都会增加卒中风险[6-9],但也有研究结果认为睡眠状况和时长与卒中风险间无显著相关性[10-11],睡眠时长对卒中发病风险的影响至今尚未得到一致结论。明确睡眠时长和卒中发病风险间的关系对于提高居民生命质量,预防卒中具有重要意义。

在回顾已有研究后发现,较多学者采用logistic回归和Cox比例回归模型研究睡眠时长对卒中风险的影响,此类方法预测了将是否患卒中作为结局变量时睡眠时长的影响情况,没有衡量出睡眠时长在不同程度卒中发病风险中的联系与区别。因此本研究在WLS回归分析睡眠时长与卒中发病风险的相关性基础上,采用分位数回归分析睡眠时长在不同程度卒中发病风险中的影响效应,更加细致全面地研究自变量和因变量之间的关系,对于不同卒中发病风险人群的睡眠给予建议,分析结果也更具有稳健性[12]。

对象与方法

1.数据来源

本研究的数据来源于中国营养健康调查(China health and nutrition surveys,CHNS),该调查采用多阶段分层整群随机抽样方法调查全国12个省份或直辖市的城市和农村地区人口的营养和健康状况。本研究采用最新的2015年调查数据。

2.研究对象

研究对象的纳入标准:(1)35周岁以上;(2)无卒中病史;(3)现场至少测量了三次收缩压,且三次测量的收缩压间无较大差异。排除标准:(1)性别、年龄、身高、体重、收缩压、睡眠时长、吸烟情况、患心肌梗死情况、患糖尿病情况等关键指标存在缺失值;(2)存在明显异常值(如睡眠时长大于15小时或小于3小时,体重高于130kg或低于30kg,体重指数>50kg/m2);(3)孕妇或哺乳期妇女。

3.变量与定义

本研究的因变量为卒中发病风险,通过中国心血管病预防指南推荐的国人缺血性心血管病(ischemic cardiovascular diseases,ICVD)10年发病风险评估量表[13]测得,由于CHNS未披露2015年研究对象的总胆固醇数据,本研究将心肌梗死作为总胆固醇的替代变量。心肌梗死和卒中的病理生理学过程相似,心肌梗死会诱导脑血管疾病的发生[14],且在Essen卒中风险量表中,心肌梗死为评价指标之一。第一步,根据量表对年龄、体重指数、收缩压、吸烟情况、患心肌梗死情况、患糖尿病情况赋予得分。(1)年龄:从35周岁开始,每五岁为一个年龄组,依次赋予0~12分;(2)体重指数:体重指数(kg/m2)=体重(kg)/身高2(m2),<24kg/m2得0分,24~28kg/m2得1分,>28kg/m2得2分;(3)收缩压:取三次测量的平均值,<120mmHg得-2分,120~129mmHg得0分,130~139mmHg得1分,140~159mmHg得2分,160~179mmHg女性得3分,男性得5分,≥180mmHg女性得4分,男性得8分;(4)吸烟:定义为每天至少吸1支,且连续吸烟≥1年,不吸烟者得0分,吸烟女性得1分,吸烟男性得2分;(5)心肌梗死:有心肌梗死病史者得1分,否则得0分;(6)糖尿病:无糖尿病病史者得0分,有糖尿病病史的女性得2分,男性得1分。第二步,将所有危险因素得分相加得总分,根据总分在量表中查找对应的卒中发病风险。

本研究的自变量为睡眠时长,选取“每天睡眠时长”为具体指标,并根据国际通用的指标对睡眠时长进行分类[15],能够有代表性地反映居民的睡眠状态,≤6小时的睡眠时长定义为睡眠时长不足,7~8小时定义为睡眠时长正常,≥9小时定义为睡眠时长过多。由于大多数影响卒中发病的因素都纳入了因变量的评估,故在本研究中不再设置控制变量。

4.统计分析

采用Stata 15.0统计学软件进行数据分析,分类变量资料用频数和构成比描述,正态分布的数值变量资料用均数和标准差描述,偏态分布的数值变量资料用中位数描述,单因素分析采用卡方检验和中位数差异检验。运用加权最小二乘法(weighted least squares,WLS)估计睡眠时长对卒中发病风险的平均效应,基于bootstrap密集算法进行100次迭代后的分位数回归估计结果研究睡眠时长对低危、中危和高危卒中发病风险影响的分布状况,P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1.基本情况

经过数据的合并和清理,最终纳入的研究对象有9566人,男性4370人(45.68%),女性5196人(54.32%),平均年龄(56.68±11.91)岁。因变量的密度图显示(图1),卒中发病风险呈现正偏态分布,传统的均值回归模型无法全面刻画其分布状况,而分位数回归可以通过考察不同分位点的回归曲线,更全面地揭示自变量与因变量之间的关系,更具有稳健性[12]。表1所示的描述性统计显示,睡眠时长正常的人数占69.30%,睡眠时间不足和过多的人数占13.23%和17.47%,呈现“倒U”型分布,且在男女间的分布差异无统计学意义(χ2=1.48,P=0.477)。卒中发病风险的中位数为2.80%,其中男性为2.90%,女性为1.80%,性别间差异有统计学意义(χ2=473.99,P<0.001)。睡眠时长和卒中发病风险的单因素分析显示,睡眠时长不足、正常、过多的卒中发病风险中位数分别为3.90%、2.10%和2.90%,睡眠时长与卒中发病风险间差异有统计学意义(χ2=141.97,P<0.001),可见睡眠时长可能会影响卒中的发病风险。

图1 卒中发病风险的密度图

表1 睡眠时长和卒中发病风险的描述性统计

2.WLS回归和分位数回归

考虑到截面数据存在的异方差性,本研究采用WLS回归估计睡眠时长对卒中发病风险的平均效应;基于因变量的分布状况,本研究在不同分位数水平进行分位数回归,WLS回归和分位数回归结果如图2和表2所示。图2中的灰色区域表示分位数回归系数的95%置信区间,实线表示分位数回归系数,虚线表示WLS回归系数。图2显示,随着分位数的提高,睡眠时长不足和睡眠时长过多对卒中发病风险的影响效应都逐渐增大,说明非正常睡眠时长对高危人群卒中发病风险的影响要高于中低危人群。

图2 睡眠时长对卒中发病风险的分位数回归系数变化

表2显示,相比于正常睡眠时长,睡眠时长不足和过多分别会增加2.7%和2.4%的卒中发病风险(β1=2.7,SD=0.216;β4=2.4,SD=0.205)。在10分位到70分位上,睡眠时长不足对卒中发病风险的回归系数都高于睡眠时长过多,在80分位和90分位上,两者的回归系数相同(Q80:β1=β4=3.5,Q90:β1=β4=11.4),但睡眠时长不足的标准误较大。这说明睡眠时长不足和过多都会影响高危人群的卒中发病风险,但中低危人群的卒中发病风险更容易受到睡眠时长不足的影响。我们还可以从表2的WLS回归结果看出,睡眠不足和睡眠过多会分别增加男性1.7%和2.1%的卒中发病风险(β2=1.7,SD=0.292;β5=2.1,SD=0.275),女性3.6%和2.6%的卒中发病风险(β3=3.6,SD=0.311;β6=2.6,SD=0.298),女性的卒中发病风险受到睡眠时长的影响更大。同时,分位数回归结果显示,随着分位数的提高,睡眠不足和睡眠过多对卒中发病风险的影响在男性和女性间的差异逐渐增大。例如,在10到30分位上,睡眠时长不足增加男性的卒中发病风险和女性仅相差0.1%;但在80和90分位上,睡眠时长不足增加男性的卒中发病风险和女性相差6.4%和8.7%。由此可见,在不同的人群中,高危女性的卒中发病风险受到睡眠时长的影响最大。

表2 WLS回归和分位数回归结果

讨 论

本研究结果表明睡眠时长不足和过多均会增加卒中发病风险,与大部分流行病学研究结果[4-7]保持一致。现有临床观察结果表明睡眠时长不足和过多会通过影响内分泌及代谢功能、交感神经兴奋性、皮质醇水平等机制引起高血压、糖尿病、血脂异常等疾病直接或间接地引发卒中[16],还会影响卒中转归[17]。正常睡眠时间对于预防和辅助治疗卒中具有一定作用,健康中国2030行动也将“成人每日平均睡眠时间为7~8小时”纳入倡导性指标[18],因此本研究建议在卒中一级二级预防的健康教育中完善睡眠时间教育,倡导居民养成健康的作息时间以提高居民的生命质量,降低卒中发病风险。

基于分位数回归,本研究进一步探讨了睡眠时长对不同人群的卒中发病风险的影响效应,结果表明高危人群受到睡眠时长的影响效应更大。卒中高危人群基本上都伴随高血压、糖尿病、高血脂、肥胖等疾病,部分脑血管功能受损,此类人群的脑血流和脑代谢率会随着睡眠状态的改变而发生显著变化[8],因而卒中发病风险会更高。此外,本研究还发现不同风险人群中,睡眠时长不足和过多的影响效应不同,对于中低危人群,要更关注他们睡眠时长不足的情况,而对于高危人群,睡眠时长不足和过多都要避免。因此建议在卒中的早期干预管理中,督促高危人群将每天的睡眠时间控制在7~8小时,低中危人群则要注意避免熬夜,保持正常的睡眠时间。

另外,本研究还关注了睡眠时长对卒中发病风险影响的性别差异,结果表明睡眠不足和睡眠过多对女性卒中发病风险的影响程度都高于男性,这与以往的研究结果保持一致[19-20]。这可能因为女性不像男性还会受到吸烟、饮酒等危险因素的影响,因此睡眠时长对卒中发病风险的影响在女性中更为突出[19],还可能与男性和女性(尤其是更年期女性)的激素分泌和心理因素差异相关[20]。因此建议女性要更加注意避免睡眠时长不足或过多。

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