睡眠時間和糖尿病腎病尿蛋白進展風險的前瞻性隊列研究

郭正勇 趙觀進 張慧澤 江波 張宇 許洪濤

南京梅山醫院腎內科（南京210039）

隨著糖尿病的發病率增加，糖尿病腎病（diabetic kidney disease，DKD）患病率也逐漸上升，由DKD 導致的終末期腎病（end stage renal disease ESRD）已成為我國慢性腎衰竭的主要病因之一［1］。糖尿病患者合并腎臟損害后，病變不可逆轉，因此對DKD 危險因素實施早期干預非常重要。目前公認血壓、肥胖、蛋白尿、血糖、血脂、營養狀況與DKD 進展有關［2］，雖然采取了很多干預措施，但每年仍有很多DKD 患者進入腎臟替代治療，因此，尋找影響DKD 進展的其他危險因素并加以干預顯得尤為重要。

失眠是一種常見的睡眠障礙，長期失眠會給人的生理和心理帶來嚴重的負面影響，有研究［3-4］顯示每天睡眠時間短于6 h，高血壓患病率增加20%，糖尿病患病率增加34%、心血管疾病患病率增加45%，并且增加死亡風險。睡眠不足是否會加重慢性腎臟病進展，尚不明確。本研究旨在探討不同睡眠時間與早期DKD 尿蛋白進展風險的關聯，為延緩DKD 進展尋找新的干預靶點。

1 對象與方法

1.1 研究對象收集2015年6月至2017年10月本院腎內科門診就診的早期DKD 患者作為研究對象。入選標準：（1）按照2014年ADA 糖尿病醫學診療標準［5］確診的2 型糖尿病患者；（2）有糖尿病視網膜病變；（3）3 個月內至少2 次隨機晨尿微量白蛋白/肌酐比值（albumin/creatinine ratio，ACR）0～300 mg/g；（4）估算腎小球濾過率（eGFR）≥90 mL/（min·1.73 m2）。排除標準：（1）非糖尿病腎病患者；（2）急性腎損傷患者；（3）存在活動性感染或出血傾向者；（4）惡性腫瘤患者；（5）嚴重睡眠呼吸暫停綜合征患者。共調查857 例DKD 患者，剔除不符合入選標準69 例和失訪者23 例，共有765 例早期DKD 患者納入本研究。

1.2 研究方法收集每例患者進入隊列時的基線情況，采用統一的調查問卷，調查內容主要包括基線資料、體格檢查、實驗室檢查指標，其中基線資料包括社會人口學信息、健康相關行為、既往病史等內容；體格檢查主要包括身高、體質量、血壓等，根據身高、體質量計算體質量指數（BMI）；實驗室檢測指標有血肌酐、血糖、三酰甘油、膽固醇、糖化血紅蛋白、尿蛋白、尿肌酐等指標。根據測定尿白蛋白、尿肌酐濃度計算尿ACR 比值。eGFR 計算應用簡化MDRD 公式：eGFR［mL/（min·1.73 m2）］＝186×（Scr/88.4）-1.154×（年齡）-0.203×（0.742 女性）［6］。每年對上述臨床及實驗室指標進行檢測。本研究方案經醫學倫理委員會批準，所有受試者均簽署書面知情同意書。

1.3 指標定義及分組（1）早期DKD 定義：改善全球腎臟疾病預后（Kidney Disease：Improving Global Outcomes，KDIGO）指南［7］建議，根據白蛋白尿分期（A1 期：ACR ＜30 mg/g，A2 期：ACR 30～300 mg/g，A3 期：ACR ＞300 mg/g），將DKDA1、A2 期定義為早期DKD。（2）睡眠時間的測定及分組：采用運動手環（型號：華為榮耀智能5i）監測患者夜間睡眠時間，統計3 個月每天夜間睡眠時間，取平均值，根據不同睡眠時間將患者分為睡眠時間不足組（＜6 h/d）、睡眠時間正常組（6～8 h/d）、睡眠時間過長組（＞8 h/d）［8-9］。（3）吸煙：連續6 個月以上，每周至少抽1 支煙，或累計吸煙超過100支者。（4）飲酒：連續6 個月以上，平均每月飲酒1 次以上。（5）每日運動水平：運動手環監測每日運動步數，統計3 個月每天運動步數，取平均值，＜6 000 步為低水平運動，≥6 000 步為高水平運動。

1.4 判斷DKD 尿蛋白進展標準［10］（1）A1 期進展為A2 期；（2）A2 期進展為A3 期；（3）A2 期患者尿ACR 值升高，雖未達到A3 期標準，但高于基線值2 倍以上。

1.5 統計學方法采用SPSS 19.0 軟件包進行統計分析。符合正態分布的計量資料以（）表示，組間差異比較采用方差分析；計數資料采用例數和百分比表示，組間差異比較采用χ2檢驗。隨訪時間從首次基線調查開始，退出時間為確定DKD進展、或失訪或隨訪截至時間（2020年10月）。使用Cox 比例風險模型分析不同睡眠時間與早期DKD患者尿蛋白進展風險的風險比（HR）及95%CI，并對可能影響DKD 進展的因素進行逐步調整：模型1 未調整混雜因素；模型2 調整年齡、性別；模型3 在模型2 基礎上調整BMI、吸煙、飲酒、每日運動水平、高血壓、高血脂、冠心病、腦卒中病史。根據性別、年齡、BMI、運動水平、吸煙狀態、飲酒狀態進行分層分析，探索不同睡眠時間與DKD尿蛋白進展的關聯。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 研究對象基線資料765 例DKD 隊列人群中，其中男314 例，女451 例，年齡（59.1 ± 6.2）歲。不同睡眠時間分組在性別、年齡、BMI、吸煙、飲酒、體力活動、血壓和疾病史的差異均有統計學意義（P＜0.05）。見表1。

表1 不同睡眠時間DKD 患者的基線資料比較Tab.1 Comparison of baseline characteristics of study population based on sleep duration ±s

表1 不同睡眠時間DKD 患者的基線資料比較Tab.1 Comparison of baseline characteristics of study population based on sleep duration ±s

項目年齡（歲）女性［例（%）］BMI（kg/m2）吸煙［例（%）］飲酒［例（%）］運動水平（步）收縮壓（mmHg）舒張壓（mmHg）冠心病［例（%）］腦梗死［例（%）］總膽固醇（mmol/L）甘油三酯（mmol/L）低密度脂蛋白（mmol/L）高密度脂蛋白（mmol/L）糖化血紅蛋白（%）尿ACR（mg/g）eGFR［mL/（min·1.73 m2）］睡眠不足組（n=153）61.2±6.6 96（62.7）25.8±3.3 30（19.6）26（17.0）5 652.5±550.4 137.5±15.6 76.3±8.8 14（9.2）16（10.5）4.23±1.13 4.35±0.83 2.18±0.50 1.50±0.21 8.06±0.66 288.25±35.18 110.3±9.8睡眠正常組（n=560）58.7±5.8 323（57.6）25.6±3.6 127（22.7）128（22.9）6 162.7±517.8 131.8±14.8 76.5±8.6 43（7.7）54（9.6）4.18±0.96 4.19±0.76 2.13±0.48 1.52±0.23 7.82±0.67 126.54±20.43 104.5±9.1睡眠過長組（n=52）57.5±6.3 32（61.5）25.3±3.4 11（21.2）10（19.2）5 898.3±520.5 133.6±12.8 75.6±8.5 4（7.7）6（11.5）4.15±1.14 4.22±0.86 2.16±0.52 1.48±0.18 7.87±0.95 118.61±21.56 106.2±8.8 P 值＜0.001＜0.001 0.017 0.035＜0.001 0.036＜0.001 0.002＜0.001＜0.001 0.412＜0.001 0.568 0.265＜0.001＜0.001 0.673

2.2 不同睡眠時間與DKD 進展風險關聯的Cox比例風險回歸模型分析DKD 尿蛋白進展者共123 例，總進展發生率為16.1%。睡眠不足組、睡眠正常組、睡眠過長組進展發生率分別為29.4%（45/153）、12.5%（70/560）、15.4%（8/52）。未調整混雜因素情況下，Cox 回歸分析結果顯示（模型1），以睡眠時間正常組為參照，睡眠時間不足、睡眠時間過長組的DKD 尿蛋白進展風險HR（95%CI）分別為2.35（1.86～2.97）、1.23（0.93～1.63）。在調整相關影響因素后，Cox 回歸分析結果顯示（模型3），睡眠時間不足、睡眠時間過長的DKD 尿蛋白進展風險HR（95%CI）分別為1.82（1.14～2.91）、1.04（0.75～1.44）。見表2。

表2 不同睡眠時間與DKD 進展風險的Cox 比例風險回歸分析Tab.2 Cox regression analysis for association between sleep duration and increased proteinuria

2.3 不同睡眠時間與DKD 進展風險關聯的Cox比例風險回歸模型分層分析分層分析顯示，睡眠時間在不同性別、年齡（＜65 和≥65 歲）、BMI（＜24 和≥24 kg/m2）、體力活動（＜6 000 和≥6 000步）、吸煙（是和否）、飲酒（是和否）狀態中，與DKD進展關聯差異無統計學意義（P＞0.05）。在女性患者中，與睡眠時間正常相比，睡眠時間不足、睡眠時間過長患者DKD 進展風險分別增加54%（HR＝1.54，95%CI：1.18～2.01）和22%（HR＝1.22，95%CI：0.99～1.50）；在老年患者中，與睡眠時間正常相比，睡眠時間不足、睡眠時間過長患者DKD進展風險分別增加64%（HR＝1.64，95%CI：1.22～2.20）和16%（HR＝1.16，95%CI：0.92～1.46）%；在體力活動＜6 000 步、吸煙患者中，與睡眠時間正常相比，睡眠時間不足患者DKD 進展風險分別增加58%（HR＝1.58，95%CI：1.26～1.98）、62%（HR＝1.62，95%CI：1.18～2.22）。見表3。

表3 不同睡眠時間與DKD 患者尿蛋白進展風險的Cox 回歸分層分析Tab.3 Stratified analysis for association between sleep duration and increased proteinuria

2.4 危險因素分析將不同睡眠時間分組作為等級變量建立模型3，結果顯示，睡眠不足組無尿蛋白進展生存率明顯低于睡眠正常組，差異有統計學意義（P＜0.05）。而睡眠時間過長與睡眠正常患者尿蛋白進展差異無統計學意義（P＞0.05），Kaplan-Meier 曲線見圖1。

圖1 不同睡眠時間水平DKD 患者Kaplan-Meier 曲線Fig.1 Kaplan-Meier survival curves of DKD patients with different sleep duration

3 討論

睡眠是人體最基本的生理功能之一，睡眠時間不足現象較普遍，研究顯示，睡眠不足增加心腦血管疾病、2 型糖尿病、肥胖、骨質疏松癥等慢性病疾病的發病風險［11］，睡眠時間長短對CKD 發病率和進展風險是否存在影響，國內外研究結果尚不一致，CHEUNGPASITPORN 等［12］薈萃分析發現，睡眠時間不足CKD 患者發病風險增加51%，校正混雜因素后其發病風險增加47%。MCMULLAN 等［13］研究顯示，睡眠不足5 h CKD進展OR=1.79（95%CI：1.06～3.03）。而KIM 等［14］橫斷面研究顯示睡眠時間短與CKD 無相關性。LI 等［15］東風-同濟隊列研究顯示，在中國中老年人群中，睡眠時間過長增加腎功能下降的風險，是腎功能下降的獨立危險因素。本研究結果顯示，睡眠不足DKD 患者尿蛋白進展發生率為29.4%（45/153），在調整相關影響因素后，進展風險HR= 1.82（95%CI：1.14～2.91），高于睡眠時間正常人群，與MCMULLAN 等［13］研究結果基本一致，而睡眠時間過長與尿蛋白進展風險無關聯。

DKD 的發病風險與進展風險的危險因素不盡一致，DKD 的發生與遺傳因素、代謝紊亂、血流動力學改變、炎癥反應、氧化應激等諸多因素有關［16］。而作為評價腎臟病進展的兩項指標GFR與ACR，其危險因素也不盡一致，RETNAKARAN 等［17］研究顯示，女性、高齡、胰島素敏感性增加、存在感覺神經病變是DKD 患者GFR 降低的獨立危險因素；而ACR 增加的獨立危險因素是：男性、高脂血癥、高糖化血紅蛋白水平、吸煙史、存在視網膜病變。本研究分層分析顯示睡眠時間不足在女性、年齡≥65 歲、少運動量、吸煙患者中與DKD 尿蛋白進展風險關聯強度更大，與既往研究結果［18］一致。

睡眠不足導致DKD尿蛋白進展機制尚不明確，但研究發現睡眠時間不足增加了高血壓發病風險，其對高血壓的影響可能與交感神經和腎素-血管緊張素-醛固酮系統（RAAS）過度活動有關［19］，而RAAS 過度興奮是DKD 特征性表現，是蛋白尿進展的重要機制之一。還有研究［20］顯示，睡眠時間不足導致肥胖發生風險增加，增加胰島素抵抗，肥胖和胰島素抵抗通過誘發和加重氧化應激-炎癥反應狀態，從而加重DKD 尿蛋白進展［21-22］。上述是睡眠不足導致DKD 尿蛋白進展的可能間接因素，其直接原因尚不明確，有待進一步深入研究。

本研究以DKD 患者為研究對象，避免了原發病不同所致的結果偏倚，另外患者使用運動手環記錄睡眠時間，準確性較高。同時也存在一定局限性，睡眠時間是夜間時間，未考慮到午休時間及睡眠質量對其風險影響；其次，隨訪時間較短，隨訪人數較少，可能存在一定偏倚。

綜上所述，睡眠不足可能是早期DKD 尿蛋白進展的危險因素，可將改善睡眠作為延緩DKD 進展的新靶點。