睡眠规律性标准化：健康风险评估新维度与RIRI声明的方法学革新

【编辑推荐】睡眠研究面临方法学挑战：不同算法（sleepreg vs GGIR）对睡眠规律性指数（SRI）的计算差异显著影响健康风险关联性结论。针对61,000+英国生物样本库参与者数据分析显示，算法选择可改变全因死亡率、2型糖尿病和房颤风险的统计学显著性。本研究提出14项RIRI声明，推动睡眠规律性研究的标准化与透明化，为临床和公共健康策略提供可靠方法论基础。

　　

在睡眠研究领域，科学家们长期将关注点聚焦于睡眠时长——究竟需要多少小时的睡眠才能优化人体机能、提升幸福感并维持生理健康？这一维度已成为睡眠医学的核心议题，也是公共卫生宣传中反复强调的重点。当前科学指南明确建议成年人每日保持7-9小时睡眠以维持最佳健康状态。然而近年来，越来越多的证据表明，睡眠的质量、时间点安排以及规律性同样对健康结局具有决定性影响，某些情况下甚至比单纯睡眠时长更能预测疾病风险。

直到不到十年前，睡眠规律性指数（Sleep Regularity Index, SRI）被提出，作为一种评估睡眠-觉醒时间每日一致性的新颖指标，用以量化睡眠变异性。随后，支持该指标实用性的证据迅速积累：睡眠-觉醒时间的日间不一致性与多种不良健康结局风险升高相关，包括学业表现下降、生活质量降低、老年人功能能力衰退，以及更高的抑郁症、焦虑症、2型糖尿病、主要不良心血管事件、痴呆症发病风险和缩短的寿命。

大规模研究进一步强化了这一观点。一项覆盖6.1万名英国生物样本库（UK Biobank）参与者（平均年龄63岁）的研究发现，通过7天加速度计数据测量的睡眠规律性，比睡眠时长更能预测全因死亡率。另一项针对同一数据库的分析表明，即使睡眠时长符合年龄推荐标准，睡眠-觉醒时间的显著不规律仍与主要不良心血管事件风险升高有关。类似结果也在2型糖尿病发病率中得到验证。

尽管证据充分，睡眠规律性研究仍面临重大挑战：缺乏标准化的定义与测量方法。不同计算方法——无论是基于自我报告、睡眠日记，还是客观设备如活动记录仪（actigraphy）或加速度计（accelerometry）——可能产生显著差异的规律性估计。甚至在使用相同数据类型的研究中，不同的分析策略（如SRI、睡眠时间标准差等）也会导致不一致的结果。

在这一方法学分歧的背景下，Czeisler团队在《Sleep》期刊发表的研究直面该问题。他们使用两种广泛应用的开源工具——sleepreg与GGIR——对UK Biobank中超过7万名成年人的加速度计衍生睡眠-觉醒数据进行分析，计算睡眠规律性指数。结果发现，两种计算器产生的评分显著不同：仅五分之二的参与者被划分到相同的SRI五分位组。这种差异并非无关紧要：当应用于健康结局的前瞻性模型（包括全因死亡率、2型糖尿病以及房颤或房扑）时，仅计算工具的选择就显著改变了结果与解释。例如，使用sleepreg时，睡眠最不规律的中年参与者在7.5年随访期内的死亡风险比最规律者高1.19倍；而使用GGIR分析相同数据则未观察到显著关联。对于2型糖尿病，两种工具均提示不规律睡眠者风险更高，但sleepreg显示的关联强度更大且覆盖更多人群；对于房颤或房扑，仅sleepreg提示显著风险升高。

这些发现对科研与实践均具有深远意义。从研究角度，它们凸显了方法学统一的紧迫性：当不同计算工具得出分歧甚至矛盾的结论时，领域内可能产生不一致或误导性证据，损害可靠比较与荟萃分析。从转化视角，临床指南、公共卫生倡议与患者建议也可能因此受到影响。因此，标准化、透明的睡眠规律性测量方法至关重要——不仅为推进研究，也为确保未来建议建立在坚实、纵向稳健的基础之上。

为此，Czeisler等人提出了一项14条目的“规律性指数报告条目”（Reporting Items for Regularity Indices, RIRI）声明，以提升未来睡眠规律性研究的透明度、标准化与可重复性。该倡议代表了领域内及时且必要的一步。通过确保睡眠规律性计算方法的一致报告与协调，RIRI框架可加强研究间的可比性，加速科学进展，并为临床转化提供坚实基础。

主要技术方法包括：利用UK Biobank大规模加速度计数据（n>70,000）推导睡眠-觉醒参数；应用两种开源算法（sleepreg与GGIR）计算睡眠规律性指数；采用前瞻性队列设计分析健康结局（死亡率、心血管事件、代谢疾病）；通过多变量模型调整混杂因素；提出标准化报告框架（RIRI）以统一方法学报告。

研究结果如下：

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  算法差异性显著：sleepreg与GGIR计算的SRI分数分类一致性低，仅40%参与者处于相同五分位组。
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  全因死亡率关联依赖于工具选择：sleepreg显示睡眠不规律者死亡风险升高19%（HR=1.19），GGIR无显著关联。
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  2型糖尿病风险普遍升高但强度不同：两种工具均提示风险增加，但sleepreg关联更强且覆盖更广人群。
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  房颤/房扑风险仅部分工具检测：sleepreg提示不规律睡眠者风险显著升高，GGIR未发现差异。

结论与讨论强调，睡眠规律性作为健康预测因子的重要性已获证实，但其测量方法的不一致性严重制约了科学结论的可靠性与临床应用的可行性。RIRI声明的提出为领域提供了方法论规范，有望促进睡眠研究从单一时长维度向多维度（规律性、质量、时间点、时长）整合模型转变。未来研究需采纳标准化工具与报告标准，以确保睡眠规律性作为睡眠医学与公共健康核心指标的可靠性与行动价值。