睡眠质量与生物钟类型对数字化生活方式干预减重效果的12个月前瞻性研究

本研究针对肥胖管理中睡眠因素对减重效果的影响机制尚不明确的问题，通过为期12个月的大规模数字化生活方式干预（Healthy Weight Coaching），系统分析了睡眠质量、时型特征与减重效果的关联。研究发现睡眠呼吸暂停(SA)和晚间时型(Eveningness)与减重效果呈负相关，而日间警觉度提升和晨间时型(Morningness)则显著促进减重成效。该研究为个性化数字健康干预提供了重要循证依据，提示需针对睡眠障碍患者定制干预方案。

　　

随着全球肥胖患病率的持续攀升，世界卫生组织已将其列为重大公共卫生挑战。最新预测显示，到2035年全球将有54%人口处于超重或肥胖状态。肥胖不仅直接导致发病率与死亡率上升，更会引发2型糖尿病、癌症、高血压等多种并发症。虽然肥胖治疗能带来显著健康收益，但传统面对面干预模式难以覆盖全部需求人群，数字化生活方式干预因此成为重要解决方案。

值得注意的是，肥胖的发生发展不仅源于能量摄入与消耗失衡，睡眠因素在其中扮演着关键角色。睡眠障碍与昼夜节律紊乱日益被认为是导致代谢失调、体重增加的重要诱因。具体而言，睡眠不足可能表现为异常睡眠时长、延迟睡眠阶段、昼夜节律失调、不规律睡眠-觉醒节律以及睡眠呼吸暂停等多种形式。这些紊乱会损害机体维持健康睡眠周期的能力，进而引发代谢与体重调节障碍。

既往研究关于睡眠与减重的关系存在诸多争议：在睡眠时长方面，部分研究认为超过7小时的睡眠有助于改善减重效果，另一些研究则发现过长或过短睡眠都会降低减重成功率，还有研究未发现显著关联。在生物钟类型方面，晚间型人群（"夜猫子"）通常体重较高且减重成功率较低，但也有研究提出相反观点，认为晚睡者因基线BMI较高反而具有更大减重潜力。此外，昼夜节律失调、轮班工作、不规律睡眠-觉醒周期以及睡眠呼吸暂停等因素都被认为可能影响体重调节。

鉴于上述研究空白，芬兰赫尔辛基大学肥胖研究团队开展了一项大规模现实世界研究，通过12个月的数字化生活方式干预项目（Healthy Weight Coaching），深入探究睡眠因素与减重效果的关联。该研究特别采用因子分析方法提取核心睡眠维度，避免了变量间多重共线性问题，为理解睡眠与体重管理的复杂关系提供了新视角。

研究人员采用的关键技术方法包括：1）基于全国性数字化健康平台的远程干预系统，通过标准化课程和个人教练支持提供持续12个月的生活方式干预；2）采用重复测量设计的自报告数据收集系统，在基线、3、6、9和12个月多时间点采集体重、腰围和睡眠相关变量；3）探索性因子分析（最大似然估计和方差最大旋转）从10个睡眠变量中提取潜在维度；4）针对重复测量数据的广义线性模型分析，控制年龄、性别和基线肥胖指标等混杂因素。

研究结果基于1,883名参与者（82.6%为女性，中位年龄52岁，中位BMI 39.1 kg/m²）的数据分析：

在基线睡眠特征方面，中位睡眠时长为8.1小时，36.2%报告有睡眠呼吸暂停，4.0%从事轮班工作，49.3%报告规律睡眠节律，45.5%自认为晚间型人群，28.0%自认为晨起型人群。通过因子分析提取出四个睡眠维度：不规律睡眠因子（Irregular Sleep）、晚间型因子（Eveningness）、晨起型因子（Morningness）和疲倦因子（Tiredness）。

在睡眠变量与减重关联方面，研究发现：与7-9小时睡眠者相比，睡眠不足7小时者减重效果较差（B=0.556，p=0.022）；睡眠超过9小时者腰围减少较少（B=0.772，p=0.013）。睡眠呼吸暂停与减重效果较差显著相关（体重：B=0.760，p<0.001；腰围：B=1.275，p<0.001）。日间警觉度越高，减重效果越好（体重：B=-0.398，p<0.001；腰围：B=-0.331，p=0.042）。晨起型与更好的减重效果相关，而晚起型则与较差的减重效果相关。

在睡眠因子与减重关联方面，晚间型因子（Eveningness）和疲倦因子（Tiredness）均与较差的减重效果相关：晚间型因子得分每增加1单位，体重减少减少0.206%（p=0.024），腰围减少减少0.434%（p=0.002）；疲倦因子得分每增加1单位，体重减少减少0.613%（p<0.001），腰围减少减少0.720%（p<0.001）。

在睡眠变量变化与减重关联方面，干预期间参与者睡眠行为发生积极改变：日间警觉度评分从2.9/4.0提升至3.1/4.0；报告规律睡眠节律者从49.3%增加至61.1%；报告不规律睡眠节律者从39.1%减少至24.0%；自认为晚间型人群从45.5%减少至37.1%；晚起者从34.9%减少至23.7%。重要的是，日间警觉度的提高与更好的减重效果相关（体重：B=-0.558，p<0.001；腰围：B=-0.462，p=0.026），从晚起型转变为非晚起型也与腰围减少相关（B=-0.870，p=0.008）。

研究结论与讨论部分强调，睡眠呼吸暂停和晚间时型与减重效果较差相关，而日间警觉度和晨起时型则与更好的减重结果相关。数字化生活方式干预不仅能促进体重减轻，还能改善睡眠行为，表现为日间警觉度提高、规律睡眠节律比例增加以及晚起型倾向减少。这种改善与更好的减重效果相关联，表明睡眠与体重管理之间存在双向促进作用。

该研究的重要意义在于：首先，通过大样本现实世界数据验证了睡眠因素对减重效果的影响，为个性化体重管理提供了科学依据；其次，采用因子分析方法揭示了睡眠多维度特征与体重管理的复杂关系，避免了单一变量的局限性；第三，证明了数字化干预不仅能促进体重减轻，还能同步改善睡眠行为，实现双重健康收益；最后，研究结果提示临床实践中应特别关注睡眠呼吸暂停患者和晚间型人群，为其制定针对性干预策略。

研究的局限性包括依赖自报告数据、缺乏客观睡眠测量、未评估睡眠呼吸暂停以外的其他睡眠障碍、以及缺少社会经济地位数据。未来研究应采用客观睡眠监测设备，纳入更全面的睡眠障碍评估，并探索针对睡眠障碍人群的特异性干预策略，以进一步优化数字化体重管理项目的效果。