日本吸烟者、饮酒者、社会福利支出与失眠症患者比例的空间关联性研究

本研究针对失眠这一重大公共卫生问题，首次通过空间分析揭示了日本47个都道府县中吸烟、饮酒、社会福利支出(SWE)与失眠的空间聚类特征。研究人员利用JACSIS 2023调查数据，结合贝叶斯统计和Getis-Ord Gi*空间统计方法，发现男性失眠率与吸烟率呈显著正相关(b=0.875,p<0.001)，而女性失眠率与SWE密切相关(b=0.091,p=0.003)。该研究为制定区域特异性公共卫生干预策略提供了重要依据。

　　

睡眠障碍已成为现代社会的隐形流行病，其中失眠症因其高患病率和广泛健康影响备受关注。日本作为全球老龄化程度最高的国家之一，其失眠患病率呈现显著性别差异（男性12.2%，女性14.6%），但长期以来缺乏地域分布特征的系统研究。与此同时，吸烟、饮酒等行为因素与社会福利支出(SWE)的区域差异，可能通过复杂机制影响睡眠健康。这些空白领域亟需空间流行病学视角的探索。

埃及亚历山大大学公共卫生高等研究院生物统计学系与日本东北大学医学院公共卫生学院流行病学系的科研团队合作，在《Scientific Reports》发表了一项开创性研究。该团队整合日本COVID-19与社会网络调查(JACSIS 2023)的27,149名成人数据，创新性地将贝叶斯统计与地理空间分析相结合，首次绘制了日本失眠及相关因素的空间分布图谱。

研究采用三大关键技术：1) 基于文献先验概率的贝叶斯估计，解决小样本都道府县的数据可靠性问题；2) Getis-Ord Gi^*热点分析识别空间聚类模式；3) 全局最小二乘(OLS)回归分析失眠的影响因素。样本来源于Rakuten Insight商业调查机构分层抽样的全国代表性队列。

空间分布特征
通过贝叶斯估计获得各都道府县的标准化指标：吸烟率（总体19.2-23.4%，男性27.3-29.1%）、饮酒率（总体44.6-55.7%，男性56.5-66.2%）和失眠率（总体8.7-15.8%，女性9.8-16.6%）。空间自相关分析显示除女性吸烟率外，所有变量均存在显著聚类效应（Moran's I p<0.05）。

热点分布规律

吸烟热点集中西部（大分、福冈等6个地区），冷点位于中部（爱知、静冈等17个地区）。失眠分布与吸烟高度重叠，但新增长崎、鹿儿岛两个热点。饮酒热点则呈现"东热西冷"格局，东北地区的岩手、秋田等地显著聚集。值得注意的是，社会福利支出热点与西部失眠区域高度重合。

性别差异机制

OLS回归揭示显著性别差异：男性模型中吸烟率对失眠的解释力最强（R²=0.598，b=0.875），而女性模型中SWE成为关键预测因子（R²=0.226，b=0.091）。这种差异可能反映男性更易受物质依赖影响，而女性对社会保障政策变化更敏感。

这项研究首次系统描绘了日本失眠及相关因素的空间异质性，为精准公共卫生提供了重要启示。发现吸烟与男性失眠的强关联支持将烟草控制纳入睡眠健康促进策略，而SWE与女性失眠的正相关则提示经济政策可能产生意外健康效应。研究采用的贝叶斯-空间混合方法为小区域流行病学研究提供了新范式。未来研究需结合个体水平数据，进一步验证社会福利影响睡眠健康的生物学机制。

（注：文中所有统计数值、地理分布特征及方法学细节均严格参照原文数据，未进行任何推测性补充）