预备调查清单
待核查内容1:2024年,《欧洲神经病学杂志》上发表的一项研究显示,对于高血压患者,午睡不宜超过30分钟,长时间午睡可能增加中风的风险。与午睡1~30分钟相比,午睡31~60分钟与中风风险增加27%有关,午睡超过60分钟与中风风险增加37%有关。
待核查内容2:《BMC公共卫生》上发表的一篇研究显示,和不午睡的人相比,午睡超过30分钟的人,代谢综合征的风险会增加24.7%。对老年女性影响更大,患代谢综合征的风险会增加94.6%。
待核查内容3:2023年6月发表在《睡眠健康》(Sleep Health)期刊的一项研究发现,经常午睡的人,与较大的总脑容量之间存在因果关系,午睡减缓大脑随着年龄增长而萎缩的速度,从而有助于保持大脑健康。
待核查内容4:2019年发表在《心脏》(Heart)杂志在线版上的一项研究发现,偶尔午休(每周一到两次)的人与那些根本不午睡的人相比,心力衰竭发生的风险几乎减少一半,降低了48%。
待核查内容5:2021年刊发在《综合精神医学》(General Psychiatry )的研究表明,午睡能有效预防老年痴呆,并且有规律地午睡还可以提高思维敏捷性。
待核查内容6:一般而言,下午13点-14点之间进行午睡是比较好的,如果超过14点,就不建议再午睡了,午睡越晚,越可能影响到晚上的睡眠。
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European Journal of Neurology 2024 nap hypertension stroke risk我需要更具体地查找关于2024年发表在《欧洲神经病学杂志》上的午睡与高血压患者中风风险相关的研究。我找到了一些线索,但需要更精确的信息。
该网页展示了一个研究图表(图2),分析了高血压患者日间午睡时长与首次中风风险之间的关系。图表使用限制性立方样条回归模型进行分析,分为三个子图:(a)总体中风,(b)缺血性中风,(c)出血性中风。研究结果通过风险比(HR)和置信区间(CI)呈现。分析模型已调整多种因素,包括年龄、性别、治疗组别、研究中心、教育程度、职业、婚姻状况、生活水平、身体活动、吸烟史、饮酒史、体重指数、腰臀比、血压指标、压力、抑郁、病史、药物使用、实验室检测结果(总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、空腹血糖、同型半胱氨酸、叶酸、估计肾小球滤过率、MTHFR C677T基因型)以及睡眠相关指标(睡眠时长、失眠、睡眠质量、打鼾和生物节律类型)。
图2展示了高血压患者日间午睡时长与首次中风风险之间的关系,使用限制性立方样条回归模型进行分析。图表分为三部分:(a)总体中风,(b)缺血性中风,(c)出血性中风。
研究方法方面,研究者采用了限制性立方样条回归模型,并对多种可能的混杂因素进行了调整,包括人口学特征(年龄、性别、教育程度、职业、婚姻状况)、生活方式因素(身体活动、吸烟、饮酒)、临床指标(体重指数、腰臀比、血压)、心理健康(压力、抑郁)、既往病史、用药情况、实验室检测结果以及其他睡眠相关指标。
虽然图表本身包含了研究结果,但在提供的文本中没有具体说明午睡时长与中风风险增加的具体数值关系。图表应该展示了不同午睡时长下的风险比(HR)和95%置信区间(CI),但没有提供具体数据点。
从调整因素的全面性来看,这是一项控制了大量潜在混杂因素的严谨研究,特别关注了与睡眠相关的多种因素(睡眠时长、失眠、睡眠质量、打鼾和生物节律类型)对结果的影响。
图片title: FIGURE 2
图片content: 高血压患者日间午睡时长与首次中风风险的关系图表,包含三个子图:(a)总体中风,(b)缺血性中风,(c)出血性中风。图表展示了使用限制性立方样条回归模型分析的风险比(HR)和置信区间(CI)。
图片source: 未知(可能来自医学研究期刊)
图片link: 未知
我需要获取更详细的研究内容,特别是关于午睡时长与中风风险增加的具体数据。让我尝试直接访问这篇论文的全文。
Stroke is a significant contributor to disability and mortality in humans, jeopardizing people's health [1]. Despite recent significant advancements in the prevention and treatment of stroke, the incidence of stroke remains high. According to statistics from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study, China had an incidence of 45 cases of hemorrhagic stroke and 145 cases of ischemic stroke per 100,000 people in 2019 [2]. Furthermore, hypertension is the primary risk factor for stroke, responsible for 48% of the population's attributable risk [3]. As individuals with hypertension are at high risk for stroke, it is crucial to identify stroke risk factors to prevent strokes in this population.
Daytime napping, a common lifestyle for Chinese residents [4], has sparked the interest of many scholars for its relationship with cardiovascular and cerebrovascular diseases. Chen et al. [5] demonstrated a causal relationship between daytime napping and an elevated risk of hypertension. Research on the correlation between daytime napping and stroke risk has produced conflicting results. Mohammad [6] discovered that daytime napping was related to a lower risk of ischemic stroke; other studies, however, have shown that daytime napping is associated with an increased risk of stroke [7-9]. Furthermore, research on daytime napping and its relationship to the risk of developing various subtypes of stroke remains sparse.
Accordingly, we hypothesized that daytime napping is linked to a higher risk of first stroke in hypertensive individuals and longitudinally explored the correlation between daytime napping and the risk of first stroke and its subtypes in hypertensive individuals from rural China through long-term follow-up after the China Stroke Primary Prevention Trial (CSPPT), aiming to provide a reference basis for the health management of hypertensive individuals.
Approval for this work was granted by the ethics committees of the First People's Hospital of Lianyungang and Anhui Medical University. Written informed consent was given by each subject.
The CSPPT's methodology and key findings have been published elsewhere [10, 11]. The CSPPT, a randomized, double-blind clinical research, enrolled 20,702 hypertensive individuals from 32 communities in the Chinese provinces of Jiangsu and Anhui, who were randomly given either enalapril or enalapril folic acid for intervention follow-up. This research was conducted from 24 August 2013, to 31 December 2022. Of all the 15,486 individuals that were registered at the Lianyungang center, 12,558 finished the exit site visit. As seen in Figure 1, the final analysis comprised 11,252 hypertensive individuals from the CSPPT after excluding participants with stroke history (n = 841), incomplete or erroneous daytime napping data, and extremes in daytime napping duration (n = 465).
Flow chart of the research participants.
Data about daytime napping were gathered using the inquiry, “Do you take a nap during the day?” After responding favorably, participants were asked, “When you nap, how long (in minutes) do you usually nap?” Based on the relevant literature and to ensure a balanced sample size for each subgroup, the study participants were categorized into four groups according to daytime napping duration: no naps (0 min), 1–30 min, 31–60 min, and >60 min [12, 13]. Previous research showed that ≤30-min naps may be advantageous; thus, we utilized 1–30-min daily naps as reference [14].
First stroke, which is defined as the first stroke incident throughout the follow-up period ending on 31 December 2022, was the main outcome. The secondary outcomes comprised ischemic and hemorrhagic strokes. The local Centers for Disease Control and Prevention will confirm all initial stroke cases after they are reported, making sure no instances are missing or duplicated. Additionally, 5% of the cases that are submitted are chosen at random and confirmed through home or phone interviews [15].
Baseline information was collected by using standardized questionnaires, including age, sex, treatment group, study centers, education, occupation, marital status, living standard, physical activity, smoking history, alcohol history, stress, depression, medical history (diabetes, high cholesterol, heart disease, and cancer), medication use (including drugs for hypertension, cholesterol, and antiplatelet), sleep duration, insomnia, sleep quality, snoring, and chronotype. Smoking was defined as consuming at least one cigarette per day for >1 year or a minimum of 18 packs annually in total. Alcohol consumption was defined as an average of two or more drinks per week for >1 year. Depression was assessed by the PHQ-9 (nine-item Patient Health Questionnaire) scale.
The physical examination measured height, weight, waist circumference, hip circumference, and blood pressure (BP). Body mass index is calculated by dividing weight (in kilograms) by height (in meters) squared. Waist-to-hip ratio (WHR) equals waist circumference (in centimeters) divided by hip circumference (in centimeters). Blood pressure was measured three times in the right brachial artery with an electronic blood pressure monitor, and the average of the three readings was calculated at the conclusion.
At baseline, each research participant provided an overnight fasting venous blood sample. The TaqMan assay was used to identify MTHFR C677T (rs1801133) single nucleotide polymorphisms. Homocysteine (Hcy), lipids, and fasting glucose were analyzed using Beckman Coulter automated clinical analyzers. Folic acid was assessed by a chemiluminescent immunoassay. For the purpose of determining estimated glomerular filtration rate (eGFR), the Collaborative Epidemiologic Equation for Chronic Kidney Disease is utilized [16].
For continuous variables, baseline characteristics are shown as mean (SD), and for categorical variables as proportion. Analysis of variance tests or χ2 tests, if appropriate, were used to examine differences in baseline characteristics. The median follow-up time was determined using the reverse Kaplan–Meier method. To identify variables related to the incidence of stroke in hypertensive individuals, univariate and multivariate Cox regression analyses were conducted (Tables S1–S3). The dose–response relationship was estimated using restricted cubic spline (RCS) and threshold effect analysis. To demonstrate the relationships elucidated by the covariates, five Cox proportional hazard regression models were constructed by gradually adjusting the variables. This study estimated the risk of the first stroke among hypertensive individuals with varying durations of daytime napping using Kaplan–Meier survival curves. Additionally, we conducted several sensitivity analyses, including (i) analyzing the entire population without excluding extreme daytime napping duration and (ii) analyzing the entire population after excluding individuals who do not nap.
In every analysis, statistical significance was determined if the dual-tailed p-value was <0.05. All analyses were carried out using Empower (www.empowerstats.com) and R software (http://www.R-project.org).
Among the 11,252 hypertensive individuals (4259 men, mean age = 63.7 ± 7.4 years), 8702 (77.3%) had daytime napping, including 1217 (10.8%) with 1–30 min, 4329 (38.5%) with 31–60 min, and 3156 (28.0%) with >60 min. Over a median follow-up of 9.4 years, 1698 first strokes were diagnosed, with 1494 being ischemic and 204 hemorrhagic. The risk of stroke, particularly ischemic stroke, was shown to be higher in hypertensive individuals who reported never napping, daytime napping for 31–60 min, or >60 min, as compared to those who reported napping for 1–30 min (Table 1).
TABLE 1. Characteristics by the duration of daytime napping in hypertensive individuals (n = 11,252).
Variable Total Daytime napping duration, min p 0 1–30 31–60 >60 n 11,252 2550 1217 4329 3156 Age, years 63.71 (7.44) 63.52 (7.42) 62.72 (7.38) 63.87 (7.34) 64.03 (7.58) <0.001 Sex <0.001 Male 4259 (37.9) 749 (29.4) 321 (26.4) 1709 (39.5) 1480 (46.9) Female 6993 (62.1) 1801 (70.6) 896 (73.6) 2620 (60.5) 1676 (53.1) Treatment group 0.113 Enalapril group 5642 (50.1) 1290 (50.6) 570 (46.8) 2185 (50.5) 1597 (50.6) Enalapril–folic acid group 5610 (49.9) 1260 (49.4) 647 (53.2) 2144 (49.5) 1559 (49.4) Study centers <0.001 Donghai 7018 (62.4) 1666 (65.3) 761 (62.5) 2608 (60.2) 1983 (62.8) Ganyu 4234 (37.6) 884 (34.7) 456 (37.5) 1721 (39.8) 1173 (37.2) Education <0.001 Illiterate 6718 (59.7) 1664 (65.3) 762 (62.6) 2551 (58.9) 1741 (55.2) Primary school 2367 (21.0) 490 (19.2) 231 (19.0) 878 (20.3) 768 (24.3) Middle school or higher 2167 (19.3) 396 (15.5) 224 (18.4) 900 (20.8) 647 (20.5) Occupation 0.001 Farmers 6470 (57.5) 1426 (55.9) 657 (54.0) 2526 (58.4) 1861 (59.0) Workers 352 (3.1) 77 (3.0) 34 (2.8) 143 (3.3) 98 (3.1) All kinds of professionals 229 (2.0) 38 (1.5) 27 (2.2) 99 (2.3) 65 (2.1) Administrators 53 (0.5) 10 (0.4) 6 (0.5) 23 (0.5) 14 (0.4) Service workers 119 (1.1) 41 (1.6) 12 (1.0) 37 (0.9) 29 (0.9) Housework 3173 (28.2) 748 (29.3) 381 (31.3) 1219 (28.2) 825 (26.1) Military 1 (0.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.0) Others 855 (7.6) 210 (8.2) 100 (8.2) 282 (6.5) 263 (8.3) Marital status 0.087 Unmarried 91 (0.8) 24 (0.9) 7 (0.6) 34 (0.8) 26 (0.8) Married 9577 (85.1) 2117 (83.0) 1037 (85.2) 3713 (85.8) 2710 (85.9) Divorced 18 (0.2) 7 (0.3) 0 (0.0) 7 (0.2) 4 (0.1) Widowed 1562 (13.9) 402 (15.8) 172 (14.1) 574 (13.3) 414 (13.1) Other 4 (0.0) 0 (0.0) 1 (0.1) 1 (0.0) 2 (0.1) Living standard 0.031 Better 2137 (19.0) 468 (18.4) 235 (19.3) 845 (19.5) 589 (18.7) Fair 8539 (75.9) 1922 (75.4) 913 (75.0) 3274 (75.6) 2430 (77.0) Poor 576 (5.1) 160 (6.3) 69 (5.7) 210 (4.9) 137 (4.3) Physical activity 0.038 Low 5055 (44.9) 1168 (45.8) 562 (46.2) 1927 (44.5) 1398 (44.3) Moderate 4560 (40.5) 1000 (39.2) 474 (38.9) 1823 (42.1) 1263 (40.0) High 1637 (14.5) 382 (15.0) 181 (14.9) 579 (13.4) 495 (15.7) Smoking history <0.001 Never 7800 (69.3) 1945 (76.3) 970 (79.7) 2962 (68.4) 1923 (60.9) Former 1130 (10.0) 204 (8.0) 96 (7.9) 468 (10.8) 362 (11.5) Current 2322 (20.6) 401 (15.7) 151 (12.4) 899 (20.8) 871 (27.6) Alcohol history <0.001 Never 8305 (73.8) 2057 (80.7) 996 (81.8) 3189 (73.7) 2063 (65.4) Former 625 (5.6) 118 (4.6) 54 (4.4) 239 (5.5) 214 (6.8) Current 2322 (20.6) 375 (14.7) 167 (13.7) 901 (20.8) 879 (27.9) BMI, kg/m2 25.47 (3.75) 25.12 (3.64) 25.53 (3.72) 25.49 (3.71) 25.72 (3.89) <0.001 WHR 0.92 (0.07) 0.91 (0.07) 0.92 (0.06) 0.92 (0.07) 0.93 (0.07) <0.001 SBP, mmHg 136.46 (17.41) 135.86 (17.21) 136.68 (17.88) 136.71 (17.45) 136.54 (17.32) 0.243 DBP, mmHg 82.65 (10.88) 82.03 (10.74) 82.94 (10.65) 82.73 (11.00) 82.94 (10.90) 0.008 Stress 0.024 Never 9007 (80.0) 2006 (78.7) 951 (78.1) 3475 (80.3) 2575 (81.6) Moderate 1804 (16.0) 425 (16.7) 220 (18.1) 697 (16.1) 462 (14.6) High 441 (3.9) 119 (4.7) 46 (3.8) 157 (3.6) 119 (3.8) Depression 0.008 No depression 8991 (79.9) 1990 (78.0) 952 (78.2) 3552 (82.1) 2497 (79.1) Mild depression 1823 (16.2) 446 (17.5) 216 (17.7) 637 (14.7) 524 (16.6) Moderate depression 333 (3.0) 84 (3.3) 35 (2.9) 112 (2.6) 102 (3.2) Moderately severe depression 75 (0.7) 20 (0.8) 10 (0.8) 19 (0.4) 26 (0.8) Major depression 30 (0.3) 10 (0.4) 4 (0.3) 9 (0.2) 7 (0.2) Medical history Diabetes mellitus 0.009 No 10,981 (97.6) 2502 (98.1) 1186 (97.5) 4236 (97.9) 3057 (96.9) Yes 271 (2.4) 48 (1.9) 31 (2.5) 93 (2.1) 99 (3.1) High cholesterol 0.042 No 11,064 (98.3) 2505 (98.2) 1199 (98.5) 4272 (98.7) 3088 (97.8) Yes 188 (1.7) 45 (1.8) 18 (1.5) 57 (1.3) 68 (2.2) Angina pectoris 0.064 No 11,210 (99.6) 2538 (99.5) 1208 (99.3) 4315 (99.7) 3149 (99.8) Yes 42 (0.4) 12 (0.5) 9 (0.7) 14 (0.3) 7 (0.2) Myocardial infarction 0.326 No 11,204 (99.6) 2544 (99.8) 1211 (99.5) 4306 (99.5) 3143 (99.6) Yes 48 (0.4) 6 (0.2) 6 (0.5) 23 (0.5) 13 (0.4) Heart failure 0.882 No 11,238 (99.9) 2548 (99.9) 1215 (99.8) 4323 (99.9) 3152 (99.9) Yes 14 (0.1) 2 (0.1) 2 (0.2) 6 (0.1) 4 (0.1) Atrial fibrillation 0.741 No 11,234 (99.8) 2544 (99.8) 1215 (99.8) 4323 (99.9) 3152 (99.9) Yes 18 (0.2) 6 (0.2) 2 (0.2) 6 (0.1) 4 (0.1) Other arrhythmia 0.106 No 11,083 (98.5) 2510 (98.4) 1192 (97.9) 4260 (98.4) 3121 (98.9) Yes 169 (1.5) 40 (1.6) 25 (2.1) 69 (1.6) 35 (1.1) Cancer 0.752 No 11,209 (99.6) 2542 (99.7) 1212 (99.6) 4314 (99.7) 3141 (99.5) Yes 43 (0.4) 8 (0.3) 5 (0.4) 15 (0.3) 15 (0.5) Medication use Antihypertensive drugs 0.223 No 314 (2.8) 76 (3.0) 40 (3.3) 119 (2.7) 79 (2.5) Yes 10,933 (97.2) 2474 (97.0) 1175 (96.5) 4209 (97.2) 3075 (97.4) Unknown 5 (0.0) 0 (0.0) 2 (0.2) 1 (0.0) 2 (0.1) Lipoprotein-lowering drugs 0.143 No 11,073 (98.4) 2512 (98.5) 1194 (98.1) 4271 (98.7) 3096 (98.1) Yes 167 (1.5) 37 (1.5) 20 (1.6) 52 (1.2) 58 (1.8) Unknown 12 (0.1) 1 (0.0) 3 (0.2) 6 (0.1) 2 (0.1) Antiplatelet drugs 0.067 No 10,943 (97.3) 2492 (97.7) 1172 (96.3) 4214 (97.3) 3065 (97.1) Yes 301 (2.7) 56 (2.2) 43 (3.5) 115 (2.7) 87 (2.8) Unknown 8 (0.1) 2 (0.1) 2 (0.2) 0 (0.0) 4 (0.1) Laboratory results Total cholesterol, mmol/L 5.39 (1.08) 5.34 (1.07) 5.37 (1.05) 5.38 (1.08) 5.44 (1.09) 0.005 Triglycerides, mmol/L 1.86 (1.53) 1.75 (1.43) 1.88 (1.27) 1.85 (1.50) 1.94 (1.74) <0.001 HDL cholesterol, mmol/L 1.28 (0.31) 1.29 (0.30) 1.25 (0.29) 1.27 (0.31) 1.28 (0.32) 0.01 Fasting glucose, mmol/L 6.33 (2.07) 6.24 (1.83) 6.27 (1.95) 6.34 (2.07) 6.43 (2.29) 0.005 Homocysteine, μmol/L 13.44 (6.91) 13.06 (6.49) 12.49 (5.09) 13.48 (6.44) 14.07 (8.28) <0.001 Folic acid, nmol/L 17.88 (13.59) 18.21 (13.86) 18.18 (13.04) 18.04 (14.18) 17.28 (12.70) 0.032 eGFR, ml/min/1.73 m2 89.37 (14.44) 89.52 (14.45) 90.90 (14.01) 89.08 (14.40) 89.05 (14.64) 0.001 MTHFR C677T polymorphisms 0.489 CC 2638 (23.4) 635 (24.9) 294 (24.2) 983 (22.7) 726 (23.0) CT 5631 (50.0) 1241 (48.7) 604 (49.6) 2198 (50.8) 1588 (50.3) TT 2983 (26.5) 674 (26.4) 319 (26.2) 1148 (26.5) 842 (26.7) Sleep duration, h/night <0.001 ≥10 619 (5.5) 115 (4.5) 43 (3.5) 205 (4.7) 256 (8.1) 7 to 9 8432 (74.9) 1784 (70.0) 905 (74.4) 3313 (76.5) 2430 (77.0) 5 to 6 1836 (16.3) 502 (19.7) 215 (17.7) 710 (16.4) 409 (13.0) ≤4 365 (3.2) 149 (5.8) 54 (4.4) 101 (2.3) 61 (1.9) Insomnia <0.001 Never 6647 (59.1) 1429 (56.0) 659 (54.1) 2568 (59.3) 1991 (63.1) Sometimes 3716 (33.0) 795 (31.2) 433 (35.6) 1489 (34.4) 999 (31.7) 1–6 months 378 (3.4) 144 (5.6) 39 (3.2) 129 (3.0) 66 (2.1) >6 months 511 (4.5) 182 (7.1) 86 (7.1) 143 (3.3) 100 (3.2) Sleep quality <0.001 Good 5145 (45.7) 1049 (41.1) 459 (37.7) 2024 (46.8) 1613 (51.1) Fair 4893 (43.5) 1070 (42.0) 590 (48.5) 1944 (44.9) 1289 (40.8) Bad 1214 (10.8) 431 (16.9) 168 (13.8) 361 (8.3) 254 (8.0) Snoring <0.001 Never 5435 (48.3) 1407 (55.2) 603 (49.5) 2018 (46.6) 1407 (44.6) Does 5227 (46.5) 1017 (39.9) 540 (44.4) 2082 (48.1) 1588 (50.3) Do not know 590 (5.2) 126 (4.9) 74 (6.1) 229 (5.3) 161 (5.1) Chronotype 0.431 Clearly “early morning type” 5930 (52.7) 1323 (51.9) 632 (51.9) 2291 (52.9) 1684 (53.4) Clearly “night type” 381 (3.4) 78 (3.1) 52 (4.3) 132 (3.0) 119 (3.8) Possibly favoring “early morning type” 4674 (41.5) 1084 (42.5) 506 (41.6) 1803 (41.6) 1281 (40.6) Possibly favoring “night type” 267 (2.4) 65 (2.5) 27 (2.2) 103 (2.4) 72 (2.3) Outcome Total stroke <0.001 No 9554 (84.9) 2190 (85.9) 1072 (88.1) 3666 (84.7) 2626 (83.2) Yes 1698 (15.1) 360 (14.1) 145 (11.9) 663 (15.3) 530 (16.8) Ischemic stroke 0.003 No 9758 (86.7) 2233 (87.6) 1090 (89.6) 3732 (86.2) 2703 (85.6) Yes 1494 (13.3) 317 (12.4) 127 (10.4) 597 (13.8) 453 (14.4) Hemorrhagic stroke 0.019 No 11,048 (98.2) 2507 (98.3) 1199 (98.5) 4263 (98.5) 3079 (97.6) Yes 204 (1.8) 43 (1.7) 18 (1.5) 66 (1.5) 77 (2.4)
Multivariate-adjusted RCS analysis showed a nonlinear correlation between the duration of daytime napping and the risk of total stroke and ischemic stroke. Furthermore, threshold effect analyses showed a positive correlation between daytime napping duration (<75 min) and risk of first stroke. For daytime napping of ≥75 min, the risk of first stroke did not increase further (refer to Figure 2a and Table 2).
Relationship of daytime napping duration with first stroke in hypertensive individuals using a restricted cubic spline regression model of analysis: (a) stroke, (b) ischemic stroke, (c) hemorrhagic stroke. Data were adjusted for age, sex, treatment group, study centers, education, occupation, marital status, living standard, physical activity, smoking history, alcohol history, body mass index, waist-to-hip ratio, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, stress, depression, medical history, medication use, laboratory results (total cholesterol, triglycerides, high-density lipoprotein cholesterol, fasting glucose, homocysteine, folic acid, estimated glomerular filtration rate, MTHFR C677T), sleep duration, insomnia, sleep quality, snoring, and chronotype. CI, confidence interval; HR, hazard ratio.
TABLE 2. Threshold effect analysis of daytime napping duration and first stroke in hypertensive individuals.
Adjusted HR (95% CI) p One-line linear regression model 1.002 (1.000–1.003) 0.024 Two-piecewise linear regression model Threshold 75 Daytime napping duration < 75 min 1.006 (1.002–1.011) 0.008 Daytime napping duration > 75 min 0.999 (0.997–1.002) 0.628 LRT test 0.036
Kaplan–Meier survival curves indicated that appropriate daytime napping (1–30 min) may have the lowest incidence of stroke, particularly ischemic stroke (Figure 3). After multivariate adjustment, compared to daytime napping for 1–30 min, daytime napping for 31–60 min (hazard ratio [HR] = 1.27, 95% confidence interval [CI] = 1.06–1.53) and >60 min (HR = 1.37, 95% CI = 1.14–1.65) were associated with a 27% and 37% higher risk of ...
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Long daytime napping: A silent danger for hypertensive individuals European Journal of Neurology 2024 午睡31–60分钟与中风风险增加27% 午睡超过60分钟与中风风险增加37%已核查结论清单
已核查内容1:2024年,《欧洲神经病学杂志》上发表的一项研究显示,对于高血压患者,午睡不宜超过30分钟,长时间午睡可能增加中风的风险。与午睡1~30分钟相比,午睡31~60分钟与中风风险增加27%有关,午睡超过60分钟与中风风险增加37%有关。
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待核查内容1:《BMC公共卫生》上发表的一篇研究显示,和不午睡的人相比,午睡超过30分钟的人,代谢综合征的风险会增加24.7%。对老年女性影响更大,患代谢综合征的风险会增加94.6%。
待核查内容2:2023年6月发表在《睡眠健康》(Sleep Health)期刊的一项研究发现,经常午睡的人,与较大的总脑容量之间存在因果关系,午睡减缓大脑随着年龄增长而萎缩的速度,从而有助于保持大脑健康。
待核查内容3:2019年发表在《心脏》(Heart)杂志在线版上的一项研究发现,偶尔午休(每周一到两次)的人与那些根本不午睡的人相比,心力衰竭发生的风险几乎减少一半,降低了48%。
待核查内容4:2021年刊发在《综合精神医学》(General Psychiatry )的研究表明,午睡能有效预防老年痴呆,并且有规律地午睡还可以提高思维敏捷性。
待核查内容5:一般而言,下午13点-14点之间进行午睡是比较好的,如果超过14点,就不建议再午睡了,午睡越晚,越可能影响到晚上的睡眠。
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BMC Public Health napping metabolic syndrome 24.7% elderly women 94.6%我找到了关于午睡与代谢综合征风险相关的研究,但需要进一步确认具体数据。让我查看这篇发表在BMC Public Health上的研究全文。
这篇研究文章探讨了睡眠时长和午睡与代谢综合征(MetS)风险之间的关联。研究基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011年和2015年的数据,对2803名45岁及以上的中国成年人进行了纵向分析。研究排除了基线时已患有MetS或数据不完整的参与者。在4年的随访期内,616名参与者(22.0%)新发代谢综合征。研究发现,与不午睡相比,长时间午睡(>30分钟/天)与代谢综合征的发生显著相关(OR: 1.247, 95% CI: 1.001, 1.554),即使在调整各种协变量后,这种关联仍然存在。在亚组分析中,长时间午睡与老年女性代谢综合征风险增加显著相关(OR: 1.946, 95% CI: 1.226, 3.090)。然而,夜间睡眠时长与代谢综合征之间没有发现显著关联。研究结论是,在中国老年人群中,较长的午睡时间与代谢综合征风险增加相关,且这种关联因性别而异。
关于午睡超过30分钟与代谢综合征风险增加的具体数据,文章中提供了以下关键信息:
研究结果显示,与不午睡相比,长时间午睡(>30分钟/天)与代谢综合征的发生显著相关,风险比为1.247倍(OR: 1.247, 95% CI: 1.001, 1.554)。这意味着长时间午睡者患代谢综合征的风险比不午睡者高出约24.7%。
在亚组分析中,长时间午睡对老年女性的影响更为显著,风险比达到1.946倍(OR: 1.946, 95% CI: 1.226, 3.090)。这表明老年女性长时间午睡者患代谢综合征的风险比不午睡者高出约94.6%。
这些数据在文章的结果部分明确呈现,特别是在摘要和研究结果部分。研究是基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的大型全国代表性样本数据,对2803名45岁及以上的中国成年人进行了为期4年的纵向追踪研究,因此数据具有一定的可靠性。
需要注意的是,这些风险增加是相对风险,表示为比值比(OR),而非绝对风险增加。研究中的置信区间(95% CI)表明这些结果在统计学上是显著的,下限值略高于1.0,表明风险确实增加。
因此,文章中提到的24.7%的总体风险增加和老年女性94.6%的风险增加数据是准确的,这些数据来自于严格的统计分析,并在研究中得到了明确报告。
Saklayen MG. The global epidemic of the metabolic syndrome. - 关于代谢综合征全球流行情况的研究
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Xie J, et al. Sleep duration and metabolic syndrome: an updated systematic review and meta-analysis. - 关于睡眠时长与代谢综合征的更新系统综述和荟萃分析
Zhao Y, et al. Cohort profile: the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS). - 中国健康与养老追踪调查(CHARLS)队列简介
图1: 睡眠时长与代谢综合征之间的假设关系
图2: 样本选择过程流程图
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Sleep Health journal 2023 June napping brain volume causation我需要获取更具体的信息关于《睡眠健康》(Sleep Health)期刊2023年6月发表的研究,特别是关于午睡与大脑容量之间关系的研究。
这篇发表于2023年6月《睡眠健康》期刊的研究探讨了午睡与认知功能及脑容量之间的因果关系。研究采用孟德尔随机化方法,基于英国生物银行的大规模数据(最大样本量378,932人,平均年龄57岁),使用92个已确定的基因变异作为午睡习惯的工具变量。研究结果表明,习惯性午睡与较大的总脑容量存在适度的因果关联(β=15.80 cm³,95%CI=0.25-31.34),但与海马体体积、反应时间或视觉记忆无显著关联。研究者进行了多种敏感性分析,包括使用调整过度日间嗜睡的47个SNPs、排除睡眠呼吸暂停的86个SNPs以及与英国生物银行无样本重叠的17个SNPs,结果均与主要发现一致。研究未发现水平多效性的证据,表明习惯性午睡可能与较大的总脑容量有适度的因果关系,但建议未来研究应关注午睡与其他认知或脑部结果的关联,并在其他数据集和方法中验证这些发现。
这篇研究直接回答了关于午睡与大脑容量之间因果关系的问题。根据2023年6月发表在《睡眠健康》期刊的这项研究,研究者使用孟德尔随机化方法发现了习惯性午睡与较大的总脑容量之间存在适度的因果关联。具体结论如下:
研究发现习惯性午睡与较大的总脑容量存在因果关系,具体数值为β=15.80 cm³,95%置信区间为0.25至31.34。
然而,研究未发现午睡与海马体体积(β=-0.03 cm³,95%CI=-0.13;0.06)、反应时间(expβ=1.01,95%CI=1.00;1.03)或视觉记忆(expβ=0.99,95%CI=0.94;1.05)之间存在显著因果关联。
研究者进行了多种敏感性分析以确保结果的稳健性,包括使用调整过度日间嗜睡的47个SNPs、排除睡眠呼吸暂停的86个SNPs以及与英国生物银行无样本重叠的17个SNPs,这些分析结果均与主要发现一致。
研究未发现水平多效性的证据,这增强了因果推断的可靠性。
研究者建议未来研究应关注午睡与其他认知或脑部结果的关联,并在其他数据集和方法中验证这些发现。
这项研究的重要性在于它超越了传统观察性研究的局限,使用孟德尔随机化方法提供了午睡与脑容量之间可能存在因果关系的证据,表明习惯性午睡可能对脑健康有积极影响。
10.1016/j.sleh.2023.05.002 - 原文DOI链接,上下文为研究的主要引用信息
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已核查内容1:2024年,《欧洲神经病学杂志》上发表的一项研究显示,对于高血压患者,午睡不宜超过30分钟,长时间午睡可能增加中风的风险。与午睡1~30分钟相比,午睡31~60分钟与中风风险增加27%有关,午睡超过60分钟与中风风险增加37%有关。
已核查内容2:《BMC公共卫生》上发表的一篇研究显示,和不午睡的人相比,午睡超过30分钟的人,代谢综合征的风险会增加24.7%。对老年女性影响更大,患代谢综合征的风险会增加94.6%。
已核查内容3:2023年6月发表在《睡眠健康》(Sleep Health)期刊的一项研究发现,经常午睡的人,与较大的总脑容量之间存在因果关系,午睡减缓大脑随着年龄增长而萎缩的速度,从而有助于保持大脑健康。
待补充核查清单
待核查内容1:2019年发表在《心脏》(Heart)杂志在线版上的一项研究发现,偶尔午休(每周一到两次)的人与那些根本不午睡的人相比,心力衰竭发生的风险几乎减少一半,降低了48%。
待核查内容2:2021年刊发在《综合精神医学》(General Psychiatry )的研究表明,午睡能有效预防老年痴呆,并且有规律地午睡还可以提高思维敏捷性。
待核查内容3:一般而言,下午13点-14点之间进行午睡是比较好的,如果超过14点,就不建议再午睡了,午睡越晚,越可能影响到晚上的睡眠。
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Heart journal 2019 napping heart failure risk reduced 48% once or twice a week我需要继续查找《Heart》杂志2019年发表的关于午睡与心力衰竭风险的研究原文,以核实具体数据。
该网页展示了一项发表在《Heart》期刊2019年12月号上的观察性研究论文,标题为"Association of napping with incident cardiovascular events in a prospective cohort study"(午睡与前瞻性队列研究中心血管事件发生率的关联)。研究由Nadine Häusler等人完成。
研究调查了3462名瑞士人群中午睡频率和持续时间与致命和非致命性心血管疾病(CVD)事件之间的关系。研究对象在5.3年的随访期内发生了155起致命和非致命性CVD事件。研究发现,与不午睡的人相比,每周午睡1-2次的人发生CVD事件的风险显著降低(HR 0.52, 95% CI 0.28-0.95),这一结果在未经调整和经过调整的模型中均成立。每周午睡6-7次的人在未调整模型中风险增加(HR 1.67),但在调整模型后这种风险消失(HR 0.89)。研究未发现午睡时长与CVD事件之间存在关联。研究结论认为,每周午睡一到两次的人发生CVD事件的风险较低,而更频繁的午睡或午睡时长与风险无关。
关于研究的具体结论和数据准确性,网页内容显示:
研究终点明确是"心血管疾病事件"(cardiovascular events),而非特指心力衰竭。原文明确表述为"fatal and non-fatal CVD events"(致命和非致命性心血管疾病事件)。
网页中没有提到"心力衰竭风险降低48%"的具体数据。研究实际结果是每周午睡1-2次的人发生CVD事件的风险比不午睡者低48%(HR 0.52,即风险降低了48%,95%置信区间为0.28至0.95)。
研究是一项前瞻性队列观察研究,随访时间为5.3年,涉及3462名无CVD病史的瑞士人群。
研究结果经过了主要心血管风险因素、白天过度嗜睡和阻塞性睡眠呼吸暂停的调整,调整后结果依然显著。
研究还发现每周午睡6-7次的人在未调整模型中风险增加(HR 1.67),但在调整后的模型中这种风险消失(HR 0.89)。
研究未发现午睡时长与CVD事件之间存在关联。
因此,网页内容表明研究终点是心血管事件而非特指心力衰竭,且风险降低48%的数据确实存在,但适用于心血管事件整体,而非特指心力衰竭。
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General Psychiatry 2021 napping dementia cognitive function我需要查找《General Psychiatry》2021年关于午睡与认知功能的研究,特别是关于午睡能否预防老年痴呆的具体结论。
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已核查内容1:2024年,《欧洲神经病学杂志》上发表的一项研究显示,对于高血压患者,午睡不宜超过30分钟,长时间午睡可能增加中风的风险。与午睡1~30分钟相比,午睡31~60分钟与中风风险增加27%有关,午睡超过60分钟与中风风险增加37%有关。
已核查内容2:《BMC公共卫生》上发表的一篇研究显示,和不午睡的人相比,午睡超过30分钟的人,代谢综合征的风险会增加24.7%。对老年女性影响更大,患代谢综合征的风险会增加94.6%。
已核查内容3:2023年6月发表在《睡眠健康》(Sleep Health)期刊的一项研究发现,经常午睡的人,与较大的总脑容量之间存在因果关系,午睡减缓大脑随着年龄增长而萎缩的速度,从而有助于保持大脑健康。
已核查内容4:2019年发表在《心脏》(Heart)杂志在线版上的一项研究发现,偶尔午休(每周一到两次)的人与那些根本不午睡的人相比,心力衰竭发生的风险几乎减少一半,降低了48%。
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待核查内容1:2021年刊发在《综合精神医学》(General Psychiatry )的研究表明,午睡能有效预防老年痴呆,并且有规律地午睡还可以提高思维敏捷性。
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Relationship between afternoon napping and cognitive function in the ageing Chinese population General Psychiatry 2021 full text我需要继续查找《General Psychiatry》2021年关于午睡与认知功能的研究,特别是关于午睡能否预防老年痴呆的具体结论。我找到了一些线索,但需要获取更完整的论文内容。
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本研究探讨了午睡与中国老年人认知功能之间的关系。研究共纳入2214名老年人,分为午睡组(1534人)和非午睡组(680人),通过北京版蒙特利尔认知评估量表、简易精神状态检查和中文版神经心理测试电池进行认知评估,其中739名老年人自愿参加血脂检测。研究结果显示,午睡组与非午睡组在认知功能和血脂水平方面存在显著差异。午睡与更好的定向力、语言和记忆等认知功能相关,午睡习惯者的甘油三酯水平也高于非午睡者。研究结论表明,午睡与中国老年人更好的认知功能相关。这项研究为理解午睡对老年人认知健康的潜在益处提供了科学依据,对于老年人健康管理具有重要意义。
本研究直接探讨了午睡与认知功能的关系,对于"午睡是否能有效预防老年痴呆"以及"午睡与思维敏捷性的关系"提供了重要证据:
研究明确表明午睡与更好的认知功能相关,特别是在定向力、语言和记忆方面。这些认知领域的良好表现可能有助于减缓认知衰退,间接预防老年痴呆的发展。
研究采用了多种认知评估工具(北京版蒙特利尔认知评估量表、简易精神状态检查和中文版神经心理测试电池),全面评估了午睡与认知功能的关系,增强了研究结论的可靠性。
研究发现午睡者的甘油三酯水平高于非午睡者,这一发现值得注意,因为血脂水平可能与认知功能存在关联,但研究并未详细探讨这一关系的机制。
虽然研究结论支持午睡与更好的认知功能相关,但并未直接证明午睡能"预防"老年痴呆,而是表明两者存在相关性。相关性不等同于因果关系,需要更多纵向研究来确认午睡是否能预防认知衰退。
研究中引用的相关文献表明,这一领域存在不同的研究结果,有些研究支持午睡促进老年人认知功能,而另一些研究则显示相反的结果,说明这一问题仍有争议。
该研究是在中国老年人群体中进行的,结果可能受到文化因素的影响,不一定完全适用于其他人群。
Afternoon Napping Durations in Chinese Population Over 60 Years Old: Longitudinal Associations With Cognitive Performance. - 上下文:研究午睡时长与60岁以上中国人群认知表现的纵向关联
Associations between afternoon napping, left amygdala volume and cognitive performance in elderly with normal cognitive function. - 上下文:研究午睡、左杏仁核体积和认知表现之间的关联
Afternoon Napping and Cognition in Chinese Older Adults: Findings from the China Health and Retirement Longitudinal Study Baseline Assessment. - 上下文:中国健康与养老追踪调查基线评估中关于午睡与认知的发现
Daytime Napping and Cognitive Health in Older Adults: A Systematic Review. - 上下文:关于日间午睡与老年人认知健康的系统综述
Napping and cognitive decline: a systematic review and meta-analysis of observational studies. - 上下文:关于午睡与认知下降的系统综述和观察性研究的荟萃分析
Association of insomnia and daytime napping with metabolic syndrome and its components in a Korean population - 上下文:研究失眠和日间午睡与代谢综合征及其组分在韩国人群中的关联
Prediction of Mild Cognitive Impairment Status: Pilot Study of Machine Learning Models Based on Longitudinal Data From Fitness Trackers. - 上下文:基于健身追踪器纵向数据的机器学习模型预测轻度认知障碍状态的试点研究
Sleep characteristics and risk of Alzheimer's disease: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. - 上下文:睡眠特征与阿尔茨海默病风险的系统综述和纵向研究的荟萃分析
Both Short and Long Sleep Durations Are Associated with Poor Cognition and Memory in Chinese Adults Aged 55+ Years-Results from China Health and Nutrition Survey. - 上下文:中国健康与营养调查结果显示短时和长时睡眠持续时间与55岁以上中国成人的认知和记忆不佳相关
我需要继续查找关于午睡最佳时间的科学依据,特别是关于13点-14点之间进行午睡是否为最佳时间的建议。
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best time for napping 13:00-14:00 sleep foundation mayo clinic已核查结论清单
已核查内容1:2024年,《欧洲神经病学杂志》上发表的一项研究显示,对于高血压患者,午睡不宜超过30分钟,长时间午睡可能增加中风的风险。与午睡1~30分钟相比,午睡31~60分钟与中风风险增加27%有关,午睡超过60分钟与中风风险增加37%有关。
已核查内容2:《BMC公共卫生》上发表的一篇研究显示,和不午睡的人相比,午睡超过30分钟的人,代谢综合征的风险会增加24.7%。对老年女性影响更大,患代谢综合征的风险会增加94.6%。
已核查内容3:2023年6月发表在《睡眠健康》(Sleep Health)期刊的一项研究发现,经常午睡的人,与较大的总脑容量之间存在因果关系,午睡减缓大脑随着年龄增长而萎缩的速度,从而有助于保持大脑健康。
已核查内容4:2019年发表在《心脏》(Heart)杂志在线版上的一项研究发现,偶尔午休(每周一到两次)的人与那些根本不午睡的人相比,心力衰竭发生的风险几乎减少一半,降低了48%。
已核查内容5:2021年刊发在《综合精神医学》(General Psychiatry )的研究表明,午睡能有效预防老年痴呆,并且有规律地午睡还可以提高思维敏捷性。
已核查内容6:一般而言,下午13点-14点之间进行午睡是比较好的,如果超过14点,就不建议再午睡了,午睡越晚,越可能影响到晚上的睡眠。
待补充核查清单
待核查内容1:第三,坚持科学午睡,有利于增强免疫力。
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napping immune function immunity scientific research evidence我需要继续查找关于午睡与免疫功能之间关系的更多科学证据。
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