肥胖代谢异质性与心血管代谢指数对中老年人睡眠轨迹的纵向影响研究

《BMC Public Health》：Associations of metabolic heterogeneity of obesity, cardiometabolic index with sleep trajectory among middle-aged and older adults: a longitudinal study

本研究针对中老年人睡眠障碍与肥胖代谢异质性的复杂关系，通过CHARLS队列数据分析发现，代谢不健康肥胖(MUOO)和高心血管代谢指数(CMI)会显著增加睡眠时长逐年增加的风险。研究创新性地揭示了代谢状态和内脏脂肪分布对睡眠轨迹的预测价值，为改善中老年人睡眠质量提供了新的干预靶点。

　　

随着人口老龄化进程加速，睡眠障碍已成为影响中老年人健康的重要公共卫生问题。研究表明，睡眠时长与肥胖之间存在显著的双向关联，但肥胖群体存在明显的代谢异质性——约三分之一超重/肥胖个体代谢指标正常，而部分正常体重者却存在代谢异常。这种代谢异质性如何影响长期睡眠模式变化，以及新兴指标心血管代谢指数(CMI)与睡眠轨迹的关系，至今尚未明确。

武汉中医药大学团队在《BMC Public Health》发表的最新研究，利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011-2020年数据，对6359名45岁及以上中老年人进行睡眠轨迹分析。研究首次探讨了四种肥胖代谢表型（代谢健康正常体重MHNW、代谢不健康正常体重MUNW、代谢健康超重/肥胖MHOO、代谢不健康超重/肥胖MUOO）和CMI指标与睡眠轨迹的纵向关联。

研究方法上，团队采用组基轨迹模型(GBTM)识别睡眠轨迹，通过多变量逻辑回归分析肥胖代谢表型、CMI与睡眠轨迹的关联。CMI计算公式为(TG/HDL-C)×WHtR（腰围身高比）。研究调整了社会人口学特征、生活方式、共病史和抑郁症状等多维混杂因素。

研究结果方面，睡眠轨迹识别显示，总睡眠时长呈现四种轨迹模式：递减组(8.5%)、短时稳定组(36.8%)、正常稳定组(49.1%)和递增组(5.6%)。夜间睡眠则呈现三种轨迹：递减组(16.8%)、正常稳定组(26.4%)和短时稳定组(56.8%)。

肥胖代谢异质性与睡眠轨迹的关联分析发现，与正常稳定睡眠组相比，MUOO个体进入睡眠时长递增轨迹的风险显著升高(OR=1.594)。值得注意的是，在睡眠时长递减轨迹组中，MUOO个体表现出睡眠时长下降减缓的趋势(OR=0.721)。代谢综合征单独存在时，也与睡眠时长递增风险增加相关(OR=1.813)。

CMI与睡眠轨迹的分析显示，高CMI水平与睡眠时长递增轨迹风险增加显著相关(OR=1.495)。在夜间睡眠轨迹中，高CMI个体表现出睡眠时长递减风险降低的特点(OR=0.788)。

研究结论表明，代谢不健康肥胖和高CMI水平会促进中老年人向长睡眠时长轨迹发展。这一发现强调了在改善睡眠质量时，需要特别关注个体的代谢状态和内脏脂肪分布情况。

讨论部分深入分析了可能机制：肥胖和代谢异常个体中升高的促睡眠细胞因子（如肿瘤坏死因子-α和白细胞介素-6）可能通过神经炎症机制驱动睡眠时长增加。同时，昼夜节律紊乱可能是连接肥胖、代谢综合征和睡眠障碍的共同病理生理基础。

该研究的创新价值在于首次揭示了肥胖代谢异质性和CMI对睡眠轨迹的差异化影响，为睡眠障碍的精准防治提供了新思路。建议临床实践中应同时评估肥胖程度和代谢状态，对MUOO和高CMI个体进行早期睡眠干预。未来研究需结合客观睡眠监测指标，并探讨肥胖代谢指标动态变化与睡眠模式的因果关系。