儿童睡前4小时时间利用与入睡时间的日间关联：一项多层组成分数据分析（Multilevel Compositional Data Analysis）

《Sleep Health》：Daily associations between time-use and sleep onset timing in children: A multilevel compositional data analysis

　　

摘要（ABSTRACT） 目的（Objectives）：本研究旨在确定儿童入睡前4小时内各时间利用行为（time?use behaviors）与每日入睡时间（sleep onset time）之间的关联。 方法（Methods）：共纳入3438名儿童（51.6%为男性，基线年龄2?4岁），于2006?2008年间完成13?748天的time?use日记。入睡时间定义为家长报告儿童卧床入睡的时刻。入睡前4小时的时间利用被划分为：屏幕时间（screen time）、体力活动（physical activity, PA）、非屏幕休闲（non–screen?based leisure）、日常行为（routine behaviors）及其他。采用多层贝叶斯组成分数据分析（multilevel Bayesian compositional data analysis）估算关联。 结果（Results）：在between?person水平，将入睡前4小时中习惯性的15分钟screen time替换为physical activity，与年幼儿童提前约7分钟（95% CI：6?9分钟）、年长儿童提前约8分钟（95% CI：7?9分钟）入睡相关。在within?person水平，高于个体usual水平的physical activity与较早入睡相关——年幼儿童b?=??6.19（95% CI?=??7.08,??5.33），年长儿童b?=??3.34（95% CI?=??4.02,??2.44）。较多routine behaviors在年幼儿童within?person水平与较晚入睡相关（b?=?6.50，95% CI?=?5.05,?7.95），而在年长儿童between?person水平与较早入睡相关（b?=??8.92，95% CI?=??13.33,??7.83）。 结论（Conclusions）：结果表明，儿童下午及晚间的时间利用行为既与习惯性入睡时间也与逐日入睡时间变异相关。

论文解读——《Sleep Health》发表文献：儿童睡前4小时时间利用与入睡时间的日间关联：一项多层组成分数据分析（Multilevel Compositional Data Analysis）

一、研究背景与立项依据

睡眠是儿童健康发育的重要基础，涉及睡眠时长、连续性、质量、 timing（时机/时间点）及规律性多个维度。较晚的入睡时间（sleep onset timing）与学龄前及学龄儿童较差的社会情绪健康、认知功能、不良饮食模式、较高体脂及不利心血管代谢标志物相关，且入睡时间可独立于总睡眠时长影响健康结局。既往研究多关注全天孤立行为（如screen time或physical activity）与睡眠的between?person（人际间）差异，较少聚焦入睡前关键时段各类活动的时间构成（composition），也未区分between?person与within?person（个体内逐日波动）效应。此外，幼儿及学龄前儿童中应用组成分数据法（compositional data analysis）探讨睡前时间利用与入睡时间关联的研究十分有限。为此，研究人员开展本研究，采用多层组成分模型同步考察入睡前4小时内五类时间利用行为的composition与儿童入睡时间在between?person和within?person两个层面的关联。

二、主要技术方法与数据来源

研究人员使用澳大利亚儿童纵向研究（Longitudinal Study of Australian Children, LSAC）中B队列（基线0?1岁，本研究分析时年龄2?4岁）和K队列（基线4?5岁，分析时年龄4?6岁）的数据。经筛选最终纳入3438名儿童（B队列1786人，K队列1652人）共13?748个有效time?use日记日（每童wave?2和wave?3各含一个工作日和一个周末日）。家长填写时间利用日记，将一天划分为96个15分钟区块，记录儿童从事26种预设活动中之任一种或多种；本研究提取各儿童入睡时间前连续4小时（16个区块）的时间利用，合并为五大domain——sedentary screen?based leisure（screen time）、non–screen?based leisure、physical activity（PA，含active free play等）、routine behaviors（进食/洗浴/穿衣等）及其他。入睡时间定义为家长报告儿童首次处于"asleep"状态的≥15分钟区块（须晚于17:00）。零值采用小随机值（Uniform分布下限0.08分钟至检测限7.50分钟）替代以适用组成分分析。主要协变量含wave、星期、季节（time?varying）及性别、原住民身份、地区社会经济优势与劣势指数（Index of Relative Socio?Economic Advantage and Disadvantage, IRSAD）。采用R语言multilevelcoda包进行贝叶斯多层组成分数据分析——将4小时时间利用做pivot坐标等距对数比（isometric log?ratio, ilr）变换，分别拟合within?person（个体日偏离自身均值）和between?person（个体均值偏离总均值）固定效应，以入睡时间（自午夜起的分钟数）为因变量，并基于15分钟等时替代（isotemporal substitution）估算行为间互换对入睡时间的影响。模型以4链4000次迭代（热身2000）运行，R?hat＝1.0且有效样本量＞1000确认收敛。分别按队列分析。

三、研究结果

Descriptive statistics（描述性统计）

全样本平均入睡前4小时中，screen time占34.28分钟（14%），PA 18.68分钟（8%），non–screen?based leisure 56.56分钟（24%），routine behaviors 76.81分钟（32%），其他53.66分钟（22%）。典型入睡时间在20:00?21:00间。Cohort?B与Cohort?K各时间域几何均值略有差异，随年龄增长screen time增加、PA略降。

Association between time-use before bed and sleep onset time（睡前时间利用与入睡时间的关联）

Cohort B（2?4岁儿童）：

Between?person分析显示习惯性较多screen time对应较晚入睡，较多PA对应较早入睡；等时替代模型中以PA替代15分钟screen time平均提前入睡约7分钟，以non–screen leisure或routine behaviors替代screen time提前约3?4分钟。Within?person分析显示，某夜PA高于该儿童自身均值→较早入睡（b?=??6.19），某夜routine behaviors高于自身均值→较晚入睡（b?=?6.50）；等时替代示将15分钟分配予PA较个体惯常composition提前入睡2?4分钟，将15分钟分配予routine behaviors推迟1?6分钟。

Cohort K（4?6岁儿童）：

Between?person水平同样示习惯性多screen time→晚睡，多PA→早睡，且多routine behaviors亦与早入睡相关；以PA替代15分钟screen time平均提前约8分钟，以non–screen leisure或routine behaviors替代screen time提前3?6分钟。Within?person水平，高于usual的PA（b?=??3.34）和non–screen?based leisure关联较早入睡，而"其他"类别时间增多关联较晚入睡；等时替代示将15分钟screen time换为其余行为提前约0.5?2分钟，减少15分钟PA推迟约1.5分钟。

四、讨论与结论翻译

讨论指出，睡前时间利用是儿童入睡时间的重要预测因子。Between?person层面，习惯性强screen time关联晚睡，习惯性强PA关联早睡（年长组routine behaviors多也关联早睡）。Within?person层面，两队列均示当晚PA高于个人通常水平则较早入睡；年幼儿童当晚routine behaviors超常反关联晚睡（可能反映就寝拖延/作息紊乱），年长儿童当晚non–screen leisure多关联早眠。Screen time的between?person效应较within?person明显，提示家庭晚间screen规则/惯例可能是关键。研究局限性含家长报告法、缺睡眠时长数据、每人仅4天日记、高零值比例需小值填补、2006?2008年数据反映彼时媒体环境。

结论（Conclusions）翻译：

在本历史澳大利亚儿童队列中，入睡前数小时的时间利用与入睡时间相关，习惯性模式与逐夜波动各自发挥独立作用。习惯性更多体力活动之儿童入睡较早，而习惯性屏幕使用关联较晚入睡。在within?person水平，下午及晚间体力活动高于个体通常水平之夜关联较早入睡，提示午后及傍晚活动量的短期波动可能与入睡时间偏移有关。结果表明，睡前时段如何在运动行为、久坐行为与日常routine间分配时间，在24小时运动行为（24?hour movement behavior）框架中对入睡时间具参考意义，可为家庭睡眠卫生指导及整合性运动行为建议提供依据。需在当代队列中以更精细测量（含穿戴设备）与更多重复测评验证，判断上述关联在现代数字环境中是否持续及其对儿童睡眠健康促进的意义。

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