工作日睡眠时长与COPD风险的U型关联：基于NHANES 2017-2023的流行病学证据

本研究通过分析NHANES 2017-2023数据，首次揭示工作日睡眠时长（WSD）与慢性阻塞性肺疾病（COPD）风险呈非线性关联。采用DAG（有向无环图）筛选变量、VIF（方差膨胀因子）消除共线性，结合LASSO回归和限制性立方样条（RCS）模型，发现WSD>7小时/天时，COPD风险显著增加（OR=1.74，95%CI 1.20-2.53），尤其在周末补觉人群中更显著（P<0.001）。ROC曲线显示模型AUC达0.811，为COPD预防提供新视角。

　　

Abstract

基于NHANES 2017-2023周期数据的研究发现，工作日睡眠时长（WSD）与COPD患病率存在显著正相关。通过加权逻辑回归分析，调整所有协变量后，WSD较高者COPD风险增加74%（OR=1.740，95%CI 1.196-2.530）。限制性立方样条分析显示，WSD在7.0-14.0小时范围内与COPD呈正相关（OR=1.12，95%CI 1.03-1.22），尤其在周末补睡人群中关联更强（P<0.001）。

Introduction

COPD作为全球第三大死因，其发病机制与睡眠异常的关系日益受关注。GOLD 2025报告指出，全球COPD患病率达10.3%，而睡眠研究会（SRS）建议成人每日睡眠7-9小时。既往研究多聚焦周末睡眠或阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），对WSD的专项研究尚属空白。

Methods

研究纳入NHANES 25,526名参与者，经排除后保留11,849例（COPD组938例）。通过DAG预筛变量，VIF剔除高共线性指标（如抑郁评分VIF=5.0），LASSO回归最终保留16个变量。采用加权logistic回归和RCS模型分析非线性关系，ROC曲线评估模型效能（AUC=0.811）。

Results

1. 1.

   人口学特征：WSD≥8.5小时组COPD患病率最高（21.9%）

2. 2.

   变量筛选：LASSO路径图显示所有变量系数均未归零，提示强关联性

3. 3.

   剂量效应：WSD每增加1小时，COPD风险上升12%（95%CI 1.03-1.22）

4. 4.

   阈值效应：当WSD>7小时时风险显著增加，拐点位于7小时（P_非线性<0.001）

5. 5.

   亚组分析：周末补睡人群的WSD-COPD关联强度达峰值（P<0.001）

Discussion

该研究首次量化WSD与COPD的U型关联，其机制可能涉及：

• •

  炎症通路：IL-6和TNF-α水平升高

• •

  氧化应激：睡眠异常导致ROS积累

• •

  内分泌紊乱：皮质醇节律失调

  局限性包括横断面设计无法推断因果，未来需开展多中心队列验证。

Conclusion

临床建议对每日睡眠>8.5小时的高危人群进行COPD筛查，公共卫生层面需加强"适度睡眠"教育。研究创新性结合DAG-VIF-LASSO变量筛选体系，为COPD一级预防提供新靶点。

Highlights

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  揭示WSD≥8.5小时作为COPD独立风险因子

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  创新应用机器学习算法优化变量选择

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  提出"7小时睡眠阈值"的临床预警价值

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  呼吁开展睡眠干预的随机对照试验