中老年人睡眠時間與全因死亡風險關系的隊列研究

【摘要】 背景 中老年人睡眠時間與全因死亡關聯的相關研究規模和隨訪時間差異較大，相關關系及推薦睡眠時間等研究結果仍存在爭議。目的 探討中老年人睡眠時間與全因死亡風險之間的關聯。方法 2022年1—12月，根據編碼手冊，依據病例ID號合并中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）和中國老年健康影響因素跟蹤調查（CLHLS）數據庫的基線和隨訪信息，創建縱向研究隊列，最終納入43 922名受訪者。從CHARLS與CLHLS數據庫中提取社會人口學特征、健康狀況和健康相關行為、睡眠時間、死亡相關信息，并根據相關指標的測量和評價標準進行重新編碼、變量轉換等。采用Log-Rank檢驗的Kaplan-Meier法繪制生存曲線，采用Cox比例風險回歸模型探討中老年人群睡眠時間與死亡風險之間的關系，隨后采用限制性立方樣條（RCS）模型觀察連續型變量睡眠時間對死亡風險的影響。結果 43 922名中老年人中，隨訪中位年限為6年，平均睡眠時間為7.32 h，其中每天睡眠時間≤5 h者9 369名（21.33%），gt;5～6 h者7 779名（17.71%），gt;6～7 h者295名（0.67%），gt;7～8 h者15 611名（35.54%），gt;8～9 h者2 567名（5.84%），gt;9～10 h者5 011名（11.41%），gt;10 h者3 290名（7.49%）。Kaplan-Meier生存分析結果顯示，睡眠時間適中（gt;6～7 h）的中老年人生存概率最高，超長睡眠時間（gt;10 h）的中老年人生存概率最低。Cox比例風險回歸模型結果顯示，與睡眠時間為gt;10 h者的中老年人相比，睡眠時間≤5、gt;7～8、gt;8～9、gt;9～10 h可增加死亡風險〔HR（95%CI）分別為1.19（1.09，1.29）、1.16（1.08，1.25）、1.32（1.19，1.46）、1.12（1.04，1.22），Plt;0.05〕。RCS結果顯示，睡眠時間與全因死亡風險之間存在“S”形非線性關聯（P=0.023），每天睡眠時間為4.62～7.97 h對死亡風險無明顯影響，lt;4.62 h與gt;7.97～10.00 h的睡眠時間均明顯增加全因死亡風險。結論 睡眠時間適中的中老年人生存概率最高，故中老年人的推薦睡眠時間為5～7 h。

【關鍵詞】 中老年人；睡眠時間；全因死亡；中國健康與養老追蹤調查；中國老年健康影響因素跟蹤調查；隊列研究

【中圖分類號】 R 749.79 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0199

【引用本文】 徐哲，張金霞，張秀紅，等. 中老年人睡眠時間與全因死亡風險關系的隊列研究［J］.中國全科醫學，2023，26（28）：3507-3512. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0199.［www.chinagp.net］

XU Z，ZHANG J X，ZHANG X H，et al. Relationship between sleep duration and all-cause mortality in middle-aged and older adults［J］. Chinese General Practice，2023，26（28）：3507-3512.

Relationship between Sleep Duration and All-cause Mortality in Middle-aged and Older Adults XU Zhe1，ZHANG Jinxia1，ZHANG Xiuhong1，XIE Kaihong2*

1.Department of Encephalopathy（Sleep Medical Center），Hangzhou TCM Hospital Affiliated to Zhejiang Chinese Medical

University，Hangzhou 310007，China

2.Department of Nursing，Zhejiang University School of Medicine，Hangzhou 310000，China

*Corresponding author：XIE Kaihong；E-mail：xkhxkh2021@163.com

【Abstract】 Background The scale and follow-up time of studies related to the association between sleep duration and all-cause mortality in middle-aged and older adults vary widely，and the results of studies such as correlations and recommended sleep duration remain controversial. Objective To explore the association between sleep duration and the risk of all-cause mortality in middle-aged and older adults. Methods From January to December 2022，the longitudinal study cohort was created based on the case ID numbers of coding manual combined with baseline and follow-up data of the China Health and Retirement Longitudinal Study（CHARLS） and Chinese Longitudinal Healthy Longevity Study（CLHLS） databases from January to December in 2022，which ultimately included 43 922 respondents. Social demographics，health status and health-related behaviors，sleep duration and death related information were extracted from CHARLS and CLHLS databases，recoding and variable transformations were performed according to the measurement and evaluation criteria of relevant indicators. The Kaplan-Meier method of Log-Rank test was used to plot survival curves，and the Cox proportional hazard regression model was used to explore the relationship between sleep duration and mortality risk in the middle-aged and older adults，followed by unrestricted cubic spline to observe the effect of the continuous-type variable of sleep duration on mortality risk. Results Among 43 922 middle-aged and older adults with a median follow-up of 6 years and an average sleep duration of 7.32 h，9 369 cases（21.33%） had sleep duration of≤5 h，7 779 cases（17.71%） had sleep duration of gt;5-6 h，295 cases（0.67%） had sleep duration of gt;6-7 h，

15 611 cases（35.54%） had sleep duration of gt;7-8 h，2 567 cases（5.84%） had sleep duration of gt;8-9 h，5 011 cases（11.41%） had sleep duration of gt;9-10 h and 3 290 cases had sleep duration gt;10 h（7.49%）. Kaplan-Meier survival analysis showed that middle-aged and older adults with moderate sleep duration（gt;6-7 h） had the highest probability of survival，and those with extra-long sleep duration（gt;10 h） had the lowest probability of survival. Cox regression model results showed that compared with middle-aged and older adults with sleep duration gt;10 h，middle-aged and elderly adults with sleep duration of ≤5 h〔HR（95%CI）=1.19（1.09，1.29），Plt;0.05〕，gt;7-8 h〔HR（95%CI）=1.16（1.08，1.25），Plt;0.05〕，gt;8-9 h〔HR（95%CI）=1.32（1.19，1.46），Plt;0.05〕，and gt;9-10 h〔HR（95%CI）=1.12（1.04，1.22），Plt;0.05〕 had increased risk of death. Restricted cubic spline showed an S-shaped non-linear association between sleep duration and risk of all-cause death（P=0.023），with no significant association of sleep duration of 4.62-7.97 h with the risk of death，significant association of sleep duration lt;4.62 h and gt;7.97-10.00 h with all-cause mortality risk. Conclusion Middle-aged and older adults with moderate sleep duration had the highest probability of survival，so the recommended sleep duration for middle-aged and older adults is 5-7 h.

【Key words】 Middle-aged and elderly people；Sleep duration；All-cause mortality；China Health and Retirement Longitudinal Study；Chinese Longitudinal Healthy Longevity Study；Cohort studies

睡眠時間約占人一生1/3的時間，其對人體健康的影響引起越來越多研究者的關注。過去的70年間，不斷積累的證據表明，過短或過長睡眠時間（通常是lt;6 h或gt;8 h）均與一般人群的死亡風險相關［1］。一項針對亞洲和非洲8個國家的跨國研究表明，約17%的≥50歲成年人存在睡眠結構問題，且在人體衰老的過程中以復雜的方式演變［2］。一項薈萃65項研究并涉及3 577名受試者的分析表明，成年人的總睡眠時間和睡眠效率隨著年齡的增長而明顯減少/降低［3］。而在中老年人推薦的睡眠時間方面，相關研究的規模和隨訪時間差異較大，研究結果存在不一致。關于睡眠時間對中老年人全因死亡影響的研究結果也存在不一致［4-7］。來自英國、中國、美國的前瞻性研究的薈萃研究均指出，睡眠時間和全因死亡風險呈“U”形曲線關系，睡眠時間過短和過長均為較高死亡風險的重要預測因素，但各項研究中短睡眠時間和長睡眠時間的臨界值存在較大

差異［8-10］。另有研究指出，睡眠時間與死亡風險之間存在“J”形曲線相關或沒有相關性［4，11］。基于此，本研究綜合兩項全國性調查數據，針對≥45歲成年人的睡眠時間與死亡風險進行回歸分析，為快速老齡化背景下睡眠健康指導提供科學依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2022年1—12月，采用中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）和中國老年健康影響因素跟蹤調查（CLHLS）兩項動態隊列研究數據進行回顧性隊列研究。CHARLS收集了一套代表中國≥45歲中老年人家庭和個人的高質量微觀數據。CHARLS全國基線調查于2011年開展，覆蓋150個縣級單位，450個村級單位，約1萬戶家庭中的1.7萬人；2013、2015、2018年，共對24 996人進行了隨訪。CLHLS調查范圍覆蓋全國23個省份，調查對象為≥65歲老年人和35～64歲成年子女。該調查項目在1998年進行基線調查后，分別于2000、2002、2005、2008—2009、2011—2012、2014、2017—2018年進行了跟蹤調查，有44 620人參加了后續調查。本研究首先根據兩個數據庫的編碼手冊，根據病例ID號合并CHARLS和CLHLS數據庫的基線和隨訪信息，創建縱向研究隊列，初步納入69 616人，后經數據清洗和重檢，并排除了lt;45歲者（n=1 597）、睡眠時間信息缺失者（n=16 459）、失訪者（n=7 638），最終納入43 922名受訪者。

1.2 自變量和因變量 本研究自變量為睡眠時間，兩項數據庫的睡眠時間均通過自我報告獲得，CHARLS的詢問方法是“在過去的一個月里，您平均每天晚上真正睡著的時間大約是幾小時？”CLHLS的詢問方法是“你現在一般每天睡幾小時？”因變量為多次隨訪后獲得的全因死亡，并以非死亡信息作為審查數據。CHARLS的死亡信息來自老年人的家庭或當地村（居）委員會，并根據死亡調查問卷，調查了具體的死亡時間和死亡原因。CLHLS從村（居）委員會獲得確切死亡信息，這項調查沒有收集到具體原因數據，有兩個關鍵原因：許多老年人在家中自然死亡，因此沒有記錄死亡原因；家庭成員報告的死因不準確或不可靠。

1.3 協變量 為了提高CHARLS數據庫和CLHLS數據庫之間的可比性，本課題組根據相關指標的測量和評價標準進行重新編碼、變量轉換等。根據相同的變量定義標準，篩選出在兩個數據庫中常見且可能對死亡風險有重大影響的協變量，若可能影響死亡風險的協變量數據缺失比例超過30%，則剔除這些變量。異常值數據不超過樣本量的5%，對異常值予以截尾法處理，對于極值異常值較多的數據，對其進行均值替代法處理。最終將以下因素作為可能的協變量進行分析：社會人口學特征、健康狀況和健康相關行為。社會人口學特征包括性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型。健康相關行為包括吸煙和飲酒。健康狀況包括：（1）重大慢性病患病情況，如高血壓、糖尿病、心臟病、腦卒中和癌癥。（2）日常生活活動能力（ADL），包括進食、洗澡、修飾、穿衣、控制大小便、如廁等10項內容，不需依賴他人完成計為“無”，有需要依賴他人完成的行為則計為“≥1項”。（3）抑郁情況，CHARLS與CLHLS均采用流調用抑郁量表（CES-D）評估樣本人群的抑郁情況。本量表共10個問題，選項為4級評定，分值范圍為0～3分，問題5和問題8為積極因子，需要進行反向計分，其余問題為正向計分。本研究將≥10分定義為有抑郁癥狀，lt;10分定義為沒有抑郁癥狀。該量表的Cronbach's α系數為0.807，KMO值為0.873。各變量賦值見表1。

1.4 統計學方法 采用SAS 9.2和R 4.0.2軟件進行統計分析。計數資料以相對數表示，計量資料以（x-±s）表示。影響睡眠時間的變量首先采用單因素分析進行篩選（Plt;0.05），并通過結合臨床經驗和專業知識，最終確定所納入的因素。非關鍵變量缺失值（吸煙情況、飲酒情況、戶口類型、婚姻狀況、性別缺失數分別為35、40、1 999、1、51名），利用決策樹進行多重插補。采用Cox比例風險模型評估睡眠時間和危險因素對全因死亡風險的影響。Cox多變量分析包括3個模型：模型1調整了年齡和性別；模型2進一步調整了婚姻狀況、吸煙情況、飲酒情況和戶口類型；模型3進一步調整慢性病（高血壓、糖尿病、心臟病、腦卒中、癌癥）患病情況、ADL受限數量、抑郁情況。采用Log-Rank檢驗的Kaplan-Meier法繪制生存曲線。隨后采用限制性立方樣條（RCS）模型觀察連續型變量睡眠時間對全因死亡的影響。本研究實施不同數據庫（CHARLS和CLHLS）的亞組分析，觀察睡眠時間和在床時間的側重不同，對健康和全因死亡的交互作用。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 中老年人基線特征 43 922名≥45歲中老年人中，43 871名性別信息完整，其中男20 027名（45.65%），女23 844名（54.35%）；參與者的基線年齡為45～117歲，隨訪的中位年限為6年；每天睡眠時間≤5 h者9 369名（21.33%），gt;5～6 h者7 779名（17.71%），gt;6～7 h者295名（0.67%），gt;7～8 h者15 611名（35.54%），gt;8～9 h者2 567名（5.84%），gt;9～10 h者5 011名（11.41%），gt;10 h者3 290名（7.49%）。隨訪過程中，8 069人（18.37%）死亡，明確死因者中3 993人死于心臟病，1 452人死于卒中，274人死于癌癥。不同睡眠時間中老年人基線時性別、年齡、婚姻狀況、戶口類型、ADL受限數量、抑郁情況、吸煙情況、飲酒情況、高血壓患病情況、糖尿病患病情況、心臟病患病情況、腦卒中患病情況、癌癥患病情況比較，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表2。

2.2 不同睡眠時間的Kaplan-Meier生存分析結果 Kaplan-Meier生存分析結果顯示，睡眠時間適中

（gt;6～7 h）的中老年人生存概率最高，睡眠時間gt;5～6 h的中老年人生存概率相對較高；超長睡眠時間（gt;10 h）的中老年人生存概率最低，睡眠時間gt;9～10 h的中老年人生存概率相對較低（圖1）。

2.3 睡眠時間與全因死亡風險的Cox比例風險回歸模型分析 Cox比例風險回歸模型結果顯示，與睡眠時間為gt;10 h的中老年人相比，睡眠時間為≤5、gt;7～8、gt;8～9、gt;9～10 h可增加死亡風險〔HR（95%CI）=1.19（1.09，1.29）、1.16（1.08，1.25）、1.32（1.19，1.46）、1.12（1.04，1.22），Plt;0.05〕，見表3。

2.4 CHARLS和CLHLS數據庫睡眠時間與全因死亡風險亞組模型 按照不同數據庫來源，將全人群分為CHARLS組和CLHLS組，探索不同數據庫背景下睡眠時間與全因死亡風險的關系。結果顯示，數據庫不同，睡眠時間和死亡風險存在交互作用（Plt;0.001），見表4。

2.5 睡眠時間與全因死亡風險的RCS模型分析 為了進一步探討睡眠時間與全因死亡風險的關聯性，將睡眠時間作為連續變量納入RCS模型繪制劑量-反應曲線，見圖2。經調整全部協變量，睡眠時間與全因死亡風險之間存在“S”形非線性關聯（P=0.023）。置信區間=1虛線相交的點的睡眠時間分別為4.62、7.97、10.06 h，提示4.62～7.97 h睡眠時間對死亡風險無明顯影響，

lt;4.62 h與7.97～10 h的睡眠時間均明顯增加全因死亡風險。

3 討論

本研究結果顯示，中老年人睡眠時間與全因死亡風險之間存在“S”形非線性關聯，過長與過短的睡眠時間均會增加中老年人全因死亡風險。目前，“短”和“長”睡眠時間沒有標準化的定義，各種研究使用的分類標準亦不同。通常，短睡眠被描述為每天≤4、≤5、≤6、≤7 h的睡眠，長睡眠被定義為每天gt;8、gt;9、gt;10、gt;12 h的睡眠。本研究參考相關文獻［12-15］將每天≤5 h的睡眠時間定義為“短睡眠”，gt;10 h的睡眠時間定義為“長睡眠”。未加入協變量的Kaplan-Meier生存分析結果顯示，gt;6～7 h適中睡眠時間的中老年人生存概率最高，gt;5～6 h睡眠時間者生存概率緊隨其后，gt;10 h超長睡眠時間的中老年人生存概率最低。調節13項對全因死亡風險具有重要影響的常見協變量后，Cox比例風險模型結果顯示，與gt;10 h長睡眠時間相比，≤5 h的短睡眠會增加老年人全因死亡的風險。將睡眠時間作為連續型變量進行RCS模型分析結果顯示，每日lt;4.62 h的睡眠時間可明顯增加老年人的全因死亡風險，而4.62～7.97 h的睡眠時間與全因死亡風險關系不顯著。既往研究表示，短的睡眠時間和全因死亡風險的增加存在關聯［16-17］。另有研究表明，睡眠剝奪會增加全因死亡風險，這和睡眠不足導致的糖耐量受損、晚間皮質醇水平升高、交感神經系統活動增加、瘦素分泌減少和生長素釋放肽升高存在關聯［18-19］。調整13項協變量后的Cox回歸結果顯示，相對于長睡眠（gt;10 h），每天gt;5～7 h睡眠不明顯增加全因死亡風險；RCS模型分析結果顯示，睡眠時間4.62～7.97 h對全因死亡風險無明顯影響。二者存在稍微差異，但整體結論一致。因此，本研究認為5～7 h為≥45歲中老年人較為推薦的睡眠時間。

美國睡眠醫學學會和睡眠研究協會針對≥65歲老年人給出的推薦睡眠時間為7～8 h，沒有建議的睡眠時間上限［20］。有研究顯示，較長的睡眠時間與全因死亡風險的增加明顯相關［21-22］，與本研究中Kaplan-Meier生存分析結果一致，但與RCS模型分析結果不一致（RCS模型分析結果顯示，睡眠時間gt;10 h為全因死亡風險的保護性因素，且呈負性相關，隨著睡眠時間的增加，老年人死亡風險降低）。本研究中睡眠時間gt;10 h的個體的平均年齡為89.64歲，可能臨近生命晚期，睡眠碎片化、睡眠效率低下、睡眠-覺醒周期紊亂等情況較普遍，且隨著年齡的增長，老年人常多病共存，睡眠時間需要量可能逐漸增加，而延長睡眠時間對死亡可能有一定的延緩作用。一項針對社區老年人的研究結果也顯示，久一點的睡眠更好，可能是生理功能隨著年齡的增長而下降，因此多睡可能有利于恢復功能和保持活力［9］。JIKE等［13］薈萃了137項前瞻性隊列研究，該項研究通過對不同年齡群體進行亞組分析發現，在lt;65歲人群中，較長的睡眠時間與心血管疾病發病率增加呈線性關聯，超過8～

9 h的睡眠時間與心血管疾病發病率明顯增加有關，但此項結果不適用于≥65歲的老年人群。因此，較長的睡眠時間對老年人有無益處仍存在爭議，且長睡眠降低死亡風險的原因尚不清楚，值得未來進一步的研究。

不同數據庫（CHARLS和CLHLS）由于提問方式（CHARLS關注睡眠時間和CLHLS關注在床時間）的側重不同，在睡眠時間和全因死亡的關系研究上存在交互作用。本研究存在局限性：兩項大型全國性調查的睡眠時間均是夜間睡眠時間，但各有側重，CHARLS側重于睡眠時間，而CLHLS側重于在床時間。這可能會導致睡眠時間對全因死亡影響分析存在偏倚。由于CLHLS數據庫的局限性，本研究未將人群午睡數據與夜間睡眠數據相聯合進行綜合性分析。

致謝：感謝北京大學國家發展研究院和北京大學中國社會科學調查中心提供CHARLS數據。感謝北京大學健康老齡與發展研究中心提供CLHLS數據。感謝浙江中醫藥大學鄭衛軍副教授提供的統計學支持。

作者貢獻：徐哲提出研究思路，設計研究方案，負責論文起草、最終版本修訂，對論文整體負責；謝開紅負責數據收集、清洗和統計學分析、圖表繪制等；張金霞、張秀紅進行論文的修訂、質量控制與審查。

本文無利益沖突。

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（收稿日期：2023-04-20；修回日期：2023-06-12）

（本文編輯：張亞麗）