沙赫鲁德成年人群中影响睡眠质量的因素；调整后的分布回归分析与多变量逻辑回归分析的比较

《Global Epidemiology》：Factors related to sleep quality in the adult population of Shahroud; Comparison of adjusted distributional and multivariable logistic regression analysis

睡眠质量评分作为连续变量使用调整分布法与二分类后逻辑回归模型比较，发现前者置信区间更窄但关联方向一致。研究显示女性、高龄、低教育、低经济水平、高血压、糖尿病及吸烟者睡眠质量较差。

　　在现代社会中，睡眠质量问题日益受到关注。睡眠质量不仅影响个体的日常生活和工作效率，还与多种慢性疾病的发生和发展密切相关。然而，由于睡眠质量是一个连续变量，传统的分析方法通常将其转换为二分类变量（如良好或不良睡眠质量），这可能导致信息丢失和偏差。为了更好地理解睡眠质量的影响因素，研究者们探索了其他分析方法，例如基于线性回归的调整分布方法。该方法可以保留连续变量的原始信息，同时提供更精确的统计推断，从而更全面地评估不同变量对睡眠质量的影响。

本研究基于伊朗沙浩鲁德市的沙浩鲁德眼队列研究（ShECS）的第二阶段数据，分析了4710名成年人的睡眠质量及其与社会人口学和健康相关因素之间的关系。研究采用两种分析方法：多变量逻辑回归模型和基于线性回归的调整分布方法。睡眠质量评分使用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）进行测量，并通过项目反应理论（IRT）方法将其标准化为连续变量。研究结果显示，44.9%的参与者（95%置信区间：43.4-46.2%）存在不良睡眠质量。在多变量逻辑回归模型中，女性、高龄、低经济地位、文盲、糖尿病、高血压和吸烟均与不良睡眠质量显著相关。然而，调整分布方法在计算OR值的置信区间时更加精确，其置信区间更窄，说明该方法能够提供更准确的效应估计。

女性在本研究中显示出更高的不良睡眠质量风险，这与之前的研究结果一致。许多研究指出，女性由于激素变化（如月经周期、更年期、怀孕和产后）可能更容易受到睡眠问题的影响。此外，年龄的增长也与不良睡眠质量密切相关，尤其是在65-69岁的人群中。教育水平和经济状况同样对睡眠质量有显著影响，低教育水平和低经济地位的个体更容易出现睡眠问题。吸烟、糖尿病和高血压也被发现与不良睡眠质量相关，这些因素可能是通过影响神经系统功能或导致慢性疾病而间接影响睡眠质量。

在分析方法方面，本研究比较了逻辑回归模型和调整分布方法的性能。尽管逻辑回归模型和调整分布方法在统计推断的方向和强度上没有显著差异，但调整分布方法在置信区间的估计上更为精确。这表明，使用调整分布方法可以减少因截断点选择而导致的偏差，提高统计分析的准确性。此外，研究还指出，调整分布方法在计算不同预测变量的边际比例时具有优势，能够更有效地分析连续变量与分类变量之间的关系。

尽管本研究结果提供了有价值的见解，但也存在一些局限性。首先，由于研究是横断面设计，无法确定因果关系，可能存在反向因果偏差。例如，高血压可能与睡眠问题有关，但睡眠问题也可能导致血压升高。其次，研究仅限于45-69岁的人群，因此结果的普遍性可能受到限制。此外，研究未考虑一些潜在的混杂因素，如心理健康状况和酒精消费，这些因素可能对睡眠质量产生影响。最后，匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）并不是金标准，其测量结果可能不如多导睡眠图（PSG）准确。

综上所述，本研究揭示了不良睡眠质量在伊朗成年人群中的高发情况，并比较了不同分析方法在评估睡眠质量与相关因素关系中的表现。研究结果表明，使用基于线性回归的调整分布方法可以提供更精确的统计推断，有助于更全面地理解睡眠质量的影响因素。然而，进一步的研究需要考虑更广泛的年龄群体，并纳入更多潜在的混杂因素，以提高研究的外部效度。此外，对于可改变的预测因素，如吸烟、糖尿病和高血压，可以进一步探索其对睡眠质量的影响，以制定有效的干预措施。