基于智能穿戴設備探討睡眠時長與高血壓關系的真實世界研究

李小龍,易麗,呂中華,周珊珊,劉昱圻,王瑛,陳韻岱*,胡舜英*

(1中國人民解放軍總醫院第六醫學中心心血管病醫學部,北京 100142;2解放軍醫學院,北京 100853;3中國人民解放軍總醫院第一醫學中心心血管內科,北京 100853)

高血壓是一個重要的公共衛生問題,中國高血壓調查數據顯示,我國18歲及以上居民高血壓患病率為27.9%[1]。美國心臟協會(American Heart Association)最新定義了生活8要素的理念[飲食、活動、吸煙、睡眠、體質量指數(body mass index,BMI)、血脂、血糖和血壓],首次將睡眠作為影響心血管健康的生活8要素之一[2]。近年來睡眠時長不足已經越發被認為是心血管疾病的一個重要危險因素[3]。部分觀察性研究報道了睡眠時長與高血壓病之間的關聯[4-6],但也有研究有不一致的結論,如Katano等[7]發現短睡眠時長人群高血壓風險并未增加。既往研究中,睡眠時長的檢測方法大多采用填寫睡眠問卷等自我報告的主觀測量方法,可能存在回憶偏倚,且相關研究采用的是診室血壓數據,未能考慮“白大衣高血壓”及“隱蔽性高血壓”等情況[8-10],從而可能會影響研究結果。

近年來,以智能手環、手表為代表的可穿戴設備在健康醫療領域的應用逐漸興起,為健康與疾病管理提供新手段[11]。本研究利用智能穿戴設備測量睡眠時長和家庭血壓,分析睡眠時長與高血壓的關聯,為完善高血壓防控策略提供依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選擇2021年12月至2023年1月加入血壓健康研究的受試者為研究對象。血壓健康研究由中國醫療保健國際交流促進會發起,中國人民解放軍總醫院執行。納入標準:(1)年齡≥18歲;(2)具備使用華為血壓手表及《血壓健康研究》APP的能力;(3)自愿填寫完整健康問卷;(4)加入研究后2周內,非同日血壓測量≥3次,睡眠測量≥1次。排除標準:(1)正服用降壓藥物;(2)妊娠期;(3)腕部有損傷或深色紋身等;(4)不具備正常的行為理解及控制能力、無法簽署知情同意書。針對46871名血壓健康研究的受試者,按照上述納入與排除標準,剔除健康問卷填寫不完整者38657例,血壓測量數據不完整者4669例,正在服用降壓藥物者1839例,最終共有1706例納入研究進行數據分析。本研究采用家庭血壓標準,根據中國高血壓防治指南(2018年修訂版)[1],高血壓病定義為家庭收縮壓≥135mmHg(1mmHg=0.133kPa)和(或)舒張壓≥85mmHg。按照基線時血壓測量數值,將受試者分為高血壓組(n=851)和非高血壓組(n=855)。本研究獲得中國人民解放軍總醫院醫學倫理委員會批準(倫理批件號:S2021-567),在中國臨床研究注冊中心完成注冊(注冊號ChiCTR2200057354)。受試者對研究內容知情同意,簽訂知情同意書。

1.2 受試者信息采集

(1)一般資料:包括性別、年齡、身高、體質量,根據身高和體質量計算BMI。BMI=體質量(kg)/身高(m)2,將BMI由連續性變量轉化為“<24kg/m2、≥24kg/m2”的分類變量。(2)健康問卷:主要包括是否服用降壓藥、是否抽煙或飲酒、是否患有慢性腎臟疾病、是否患有糖尿病、是否患有睡眠呼吸暫停綜合征等。(3)睡眠時長測量:受試者加入研究后2周內,至少佩帶腕表完成一次夜間睡眠測量,智能腕表通過識別入睡開始時間及覺醒時間計算夜間睡眠時長。將睡眠時長由連續性變量轉化為“<5h、5～<7h、7～<9h、≥9h”的分類變量。美國睡眠基金會推薦成人夜間睡眠時長7～9h[12],本研究將7～<9h作為參考值,將“<5h、5～<7h”定義為短睡眠時長,將“≥9h”定義為長睡眠時長。(4)家庭血壓測量:受試者每次測量前至少靜坐休息5min,雙腳平放于地面,佩戴智能血壓手表的手腕放在胸前,讓手腕、智能血壓手表和心臟處于同一個水平(圖1)。

圖1 華為智能設備血壓測量示意圖Figure 1 Diagram of blood pressure measurement

1.3 統計學處理

2 結 果

2.1 研究人群臨床特征

1706例受試者中,男性1519例(89.04%),女性187例(10.96%);年齡18～86(44.87±11.52)歲;BMI<24kg/m2共663例(38.86%)、≥24kg/m2共1043例(61.14%);睡眠時長(7.35±1.10)h;收縮壓(125.97±11.75)mmHg,舒張壓(84.66±8.45)mmHg;心率(77.43±9.63)次/min。高血壓組851例(49.88%),非高血壓組855例(50.11%)。

兩組人群年齡、性別、BMI、吸煙或飲酒習慣、高鹽飲食習慣、精神緊張生活方式、高脂血癥史、收縮壓、舒張壓及心率比較,差異有統計學意義(P<0.05)。夜尿增多史、糖尿病史、慢性腎臟病史及呼吸睡眠暫停綜合征史比較,差異無統計學意義(表1)。

表1 高血壓組和非高血壓組受試者臨床特征比較Table 1 Comparison of clinical characteristics between hypertension group and non-hypertension group

2.2 不同睡眠時長受試者高血壓患病率比較

睡眠時長≥9h的受試者高血壓患病率為45.26%(43/95),睡眠時長7～<9h的受試者高血壓患病率為48.16%(485/1007),睡眠時長5～<7h的受試者高血壓患病率為52.63%(300/570),睡眠時長<5h的受試者高血壓患病率為67.65%(23/34),4組受試者高血壓患病率比較,差異有統計學意義(P=0.046)。

2.3 睡眠時長與高血壓關聯的多因素logistic回歸分析

未校正混雜因素的多因素logistic回歸分析顯示,與睡眠時長7～<9h組比較,睡眠時長≥9h組(OR=0.890,95%CI0.583～1.358;P=0.589)及睡眠時長5～<7h組(OR=1.196,95%CI0.974～1.469;P=0.088)高血壓風險無統計學差異;睡眠時長<5h組(OR=2.250,95%CI1.086～4.665;P=0.029)的受試者高血壓風險增加。校正“年齡、性別、BMI、高鹽飲食習慣、呼吸睡眠暫停綜合征史、糖尿病史、慢性腎臟病史”所有可獲取的混雜因素后提示:與睡眠時長7～<9h組的受試者比較,睡眠時長≥9h組(OR=0.952,95%CI0.606～1.495;P=0.831)及睡眠時長5～<7h組(OR=1.056,95%CI0.848～1.315;P=0.625)高血壓風險無統計學差異;睡眠時長<5h組(OR=2.238,95%CI1.026～4.884;P=0.043)受試者的高血壓風險依然增加(表2)。

表2 睡眠時長與高血壓關聯的多因素logistic回歸分析Table 2 Multivariate logistic regression analysis of association between sleep duration and hypertension

3 討 論

本研究系國內首個基于智能穿戴設備研究睡眠時長與高血壓關聯性的真實世界研究,研究使用智能腕式設備測量的血壓及睡眠數據的準確性已在臨床進行了驗證[13,14]。結果顯示睡眠時長過長(≥9h)及睡眠時長輕度不足(5～<7h)與高血壓風險關聯不顯著,睡眠時長過短(<5h)與高血壓風險增加顯著關聯。睡眠過短會增加高血壓風險,這可能與交感神經系統激活、鈉鹽排泄改變及血流動力學負荷改變有關。短睡眠時長可增加交感神經活性進而導致收縮壓和舒張壓升高;長期睡眠剝奪可能導致機體內壓力相關激素水平升高,間接導致鈉鹽攝入增加及腎臟排鈉量減少;長期處于短睡眠時長環境可能導致血流動力學負荷增加,引發主動脈硬化和左心室肥厚,從而使心血管系統逐漸適應高壓狀態[3,15,16]。

本研究以睡眠時長7～<9h作為參照,在校正了混雜因素后,睡眠時長輕度不足(5～<7h)的受試者高血壓風險有增加趨勢,但差異不顯著,睡眠時長過短(<5h)的高血壓風險仍然顯著增加。Grandner等[5]對美國行為風險因素監測系統數據庫及全國健康訪談調查數據庫進行分析,評估睡眠時長與高血壓之間的橫斷面關系,發現睡眠≤5h高血壓風險顯著增加(與>7h睡眠組相比);Gangwisch等[4]對美國護士健康研究數據庫分析,發現睡眠≤5h組女性受試者高血壓風險顯著高于睡眠時長7～8h組。本研究基于智能穿戴設備監測中國人群的客觀睡眠時長與家庭血壓,進一步證實睡眠不足可能是高血壓的重要危險因素。然而,關于睡眠時長>9h對于心血管風險的影響仍存在爭議,有研究顯示睡眠>9h的人群心血管風險并未增加[17]。本研究校正全部混雜因素后,睡眠時長>9h組高血壓風險未增加,但是本研究中>9h的人群共計95例,這一結果或許與樣本數量較小有關,因此需要更大樣本的臨床研究來驗證結果的穩定性。

本研究的優勢之一是采用了智能穿戴設備獲取睡眠時長和家庭血壓測量值,相較于傳統的問卷調查和醫療記錄,這種客觀的測量方法具有更高的準確性和客觀性。另外,通過對多個混雜因素的校正,研究結果的可靠性和可信度得到了進一步增強。但本研究有一定的局限性:(1)設計類型為橫斷面研究,尚不能明確睡眠時長與高血壓病的因果關系,進一步的縱向研究可以更好地評估睡眠時長對高血壓發生的影響;(2)現實環境中,購買該智能設備消費者男性居多,故本研究性別比例不均衡;(3)智能穿戴設備近年來越發被年輕消費者接受并使用,但65歲及以上老年人群應用較少,該研究納入人群平均年齡(44.87±11.52)歲,研究結論尚不能在老年人群中推廣。

綜上所述,本研究結果進一步證實了睡眠時長不足與高血壓之間的關聯性,維持適當的睡眠時長對于預防高血壓的重要性。本研究基于穿戴設備測量真實世界人群睡眠與血壓數據,為探索基于睡眠干預手段的高血壓防控提供可能,為數字醫療和健康大數據領域的應用拓寬前景。