性别差异在抑郁和睡眠障碍相互关联的患糖尿病的危险因素

1介绍

超过3400万的美国人,或者在10年内超过1。被诊断为糖尿病,最常见的慢性疾病之一,在美国,根据疾病控制和预防中心,国家糖尿病统计报告,2020年。糖尿病和相关的健康问题有一个巨大的对美国医疗保健支出的影响。糖尿病患者面临着整体过早死亡的风险比非糖尿病高60%,凸显出识别风险因素的重要性,有针对性的治疗1)。

除了饮食和身体活动,睡眠和心理健康进行了调查,可改变的危险因素,糖尿病(2)。研究睡眠和糖尿病之间的关系将短期(< 6 h)和长期(> 8 h)与糖尿病风险增加睡眠时间强烈超重和糖尿病家族史(3)。抑郁也伴随着更高的患糖尿病的风险。例如,一个荟萃分析报道,抑郁的人有高出37%的可能性患2型糖尿病比depression-free同行(4)。然而,睡眠障碍是抑郁症的核心症状之一(5- - - - - -7)。个人与抑郁症可以证明失眠或嗜睡以及其他身体症状。因此,而睡眠和抑郁在很大程度上被视为是糖尿病的独立危险因素,极有可能抑郁和睡眠障碍有助于糖尿病的相互关联的方式。

众所周知,女性相对于男性更容易抑郁,演示了在一个荟萃分析(8)。后者研究表明,性别差异在患抑郁症的风险出现在生命周期的早期的优势比(或)达到青春期(或= 3.02)和在成年之后,剩余的稳定下降(或= 1.71 - 2.02)。因此,关于女性经历抑郁男性成年人的两倍。许多研究研究的基因(8)、神经生物学(9,10)和外(11性别差异在抑郁症的患病率)机制。有些评估性别差异在抑郁对糖尿病的影响。例如,一项研究显示显著的女性抑郁症和糖尿病之间的联系(风险率或RR = 1.06 - 4.19),但在男性(RR = 0.43 - 1.10) (12)。早期的研究也指出重大干扰睡眠模式之间的联系和糖尿病的女性,而不是男性(13,14)。相比之下,荟萃分析显示较高diabetes-depression协会男性比女性(RR = 1.24 - -1.99) (RR = 0.95 - -1.67) (15)。此外,女性有更多的睡眠相关投诉,包括失眠、比男性(16),特别是在老年人(17)。因此,它可能是,糖尿病可能与抑郁和睡眠障碍不同性别之间的(18)。

在这里,使用一个大型公共数据集我们调查抑郁和睡眠障碍与糖尿病,是否女性和男性之间的关系有所不同。根据文献,我们推测,更严重的抑郁会与糖尿病的可能性更高,夜间睡眠时间将会在一个u形函数,与糖尿病相关的短期和长时间的睡眠与更高的风险。此外,这些关系将在女性比男性强。

2方法

2.1研究设计

这是一个横断面研究使用物流模型定义糖尿病风险评估因素。

2.2数据集和变量

我们使用了集成公共使用微数据系列(IPUMS)全国健康访问调查数据,2018年,21229名参与者。收集的数据是随机抽样的35000美国家庭和随机选择一个成人和一个孩子从每个家庭面试(如果有的话)。我们限制了样本的18岁以上儿童和青少年展示睡眠模式和持续时间不同于成人。我们旨在概括当前发现非制度化的美国成年人。

我们分析的变量包括二进制响应(依赖)变量说明个体是否有糖尿病(IPUMS数据集没有区分I或II型糖尿病)。独立变量包括1)自我报告的平均数量小时的睡眠每晚在前月四类:≤5,6 - 7、7 - 8,> 8小时;2)频率个体经历萧条在前一年在三个类别:从不/很少,每月,并经常(通常每月);3)性别:男性和女性。协变量包括年龄(年),种族(白人,黑人/非裔美国人、亚洲或美国本土/阿拉斯加原住民),收入,身体质量指数(BMI),和水平的身体活动(PA)。家庭收入分为低(<家庭年收入35000美元),中等(35000美元和75000美元之间),以及高(> 75000美元)。创建变量测量PA使用肿瘤护理社会公式每周休闲活动得分,来自Godin休闲锻炼的问卷。“光运动”的数据与数据不可用,从而取代strength-related锻炼。表1显示了样本的人口和临床特点。

2.3统计分析

2.3.1多元逻辑回归

我们使用二项逻辑回归来预测二元结果糖尿病(存在/没有)使用一个优化模型(19)。感兴趣的变量包括性别、抑郁频率(抑郁症),和夜间小时的睡眠(睡眠),和协变量包括年龄、种族、家庭收入(收入),BMI和PA。

我们首先进行了多元逻辑回归,包括预测(性、抑郁、频率和夜间睡眠时间)和协变量(年龄、种族、BMI、PA和收入)在模型中。我们检查模型的统计学意义;此外,三协变量预测和五个显示显著与糖尿病的关系,因此都包含在模型(见结果)。

接下来,我们检查了连续变量(年龄、BMI和PA)的分对数线性关系的结果。结果表明,年龄、体重指数和爸爸都在分对数线性与糖尿病相关的量表(图1)。

2.3.2识别最适合的预测模型

多元逻辑回归的结果显示,所有3预测和5共显示显著与糖尿病的关系表2)。这项研究的目的是探讨如何萧条频率,睡眠时间和性糖尿病可能相互作用的贡献。因此,我们采用贝叶斯信息准则(BIC)和Akaike信息准则(AIC)来确定下面哪个最适合模型显示:

模型1:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性别×抑郁+年龄+ BMI + PA +种族+收入

模型2:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性×睡眠+年龄+ BMI + PA +竞赛+收入

模型3:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+抑郁×睡眠+年龄+ BMI + PA +种族+收入

模型4:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性抑郁症××睡眠+年龄+ BMI + PA +竞赛+收入

模型5:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性别×抑郁+性抑郁症××睡眠+年龄+ BMI + PA +种族+收入

模型6抑郁症:糖尿病= +睡眠+性别+性别×睡眠+性抑郁症××睡眠+年龄+ BMI + PA +种族+收入

模型7:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+抑郁×睡眠+性别××抑郁症睡眠+年龄+ BMI + PA +种族+收入

第八号模型:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性别×抑郁+性×睡眠+抑郁症×睡眠+性抑郁症××睡眠+年龄+ BMI + PA +种族+收入

模型适合根据BIC和AIC评估使用Hosmer和拟合优度检验Lemeshow的(20.)。

2.3.3考虑影响的观察

逻辑回归对影响力的存在高度敏感的观察(异常值)。我们评估潜在的离群值和对模型的影响。我们计算模型的标准化的皮尔森的残差,调整为共享相同的协变量的观测模式,来检测潜在的离群值(即。,数据点大观察和拟合值)之间的偏差(21)。我们使用Pregibonδβ统计和Pregibon杠杆来评估一个数据点的影响的估计系数模型(22)。Pregibonδβ措施包含或排除一个观察的程度共享相同的协变量模式改变β估计(系数)。它提出了标准化的形式不同贝塔,用更大的值对模型估计表明更大的影响。Pregibon杠杆计算帽子矩阵的对角元素的观测数量调整的共享相同的协变量的模式。大值表明协变量模式远离平均对拟合模型和一个更大的影响。

2.3.4歧视性的模型的能力

我们评估的最好的模型使用接受者操作特征(ROC)分析(23)。我们表明,敏感性和特异性与概率截止点和ROC曲线在一个图的敏感性与(1 -特异性)。

3的结果

3.1多变量逻辑回归

表2显示了多元逻辑回归的结果。对于夜间小时的睡眠,我们使用7 - 8小时为基准的分类;抑郁的频率,我们使用“从不/很少”作为基线;对于性,我们使用男性作为基线;对于比赛,我们使用高加索基线;最后,对于收入,我们使用“低”收入作为基线。抑郁症报告在更高频率和睡眠时间长或短于7 - 8个小时都大大促进了诊断为糖尿病的几率。

3.2模型根据BIC和另类投资会议

尽管BIC和AIC值在模型是亲密的,最好这两个模型是模型1和2,根据这两个标准(表3):

模型1:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性别×抑郁+年龄+ BMI + PA +竞赛+收入,BIC值为3443.46和AIC值为3308.09

模型2:糖尿病=抑郁+睡眠+性别+性×睡眠+年龄+ BMI + PA +竞赛+收入,BIC值为3454.89和AIC值为3311.56

Hosmer Lemeshow的拟合优度显示非重要区别预测和观察到的频率(模型1:p = 0.792;模型2:p = 0.342)和Hosmer-Lemeshowχ²= 4.68(模式1)和9.00(模型2),分别表示适合两种模型。

3.3影响的观察

我们展示的散点图标准化的皮尔森的残余和Pregibon杠杆补充图S1。结合三个诊断值的散点图和数据显示10点是潜在的离群值根据这三个统计(残差> 2和δβ> 0.01和杠杆率> 0.01)。我们因此重复逻辑回归不包括这些10数据点。所示补充表S1,排除这些主题没有实质性影响的变量系数;因此,我们保留和提交的调查结果基于整个样本。

3.4的模型1和2

在ROC分析两个模型1和2展示了出色的歧视性的力量区别的存在与缺乏糖尿病,与曲线下面积(AUC) = 0.86 (图2)。敏感性和特异性的情节与概率的否决,敏感性和特异性曲线交叉点接近垂直轴,显示足够的敏感性和特异性的拟合模型(23)。

3.5的影响抑郁和睡眠对糖尿病的概率及其与性别的交互

可视化抑郁频率和夜间睡眠时间的影响糖尿病的概率,我们绘制预测利润的响应(结果:糖尿病)和预测图3 a, B。总的来说,通过逻辑回归(表2),更频繁的抑郁呈正相关的糖尿病风险的经验。另一方面,夜间睡眠时间在U与糖尿病风险相关函数;持续时间比7 - 8小时或多或少都与更高的风险有关。

检查是否抑郁频率和夜间睡眠时间可能交互确定糖尿病风险,我们获得的利润预测的交互影响糖尿病的概率使用模型1 (图3 c,补充表S2)。每个层次的睡眠时间,糖尿病的概率增加而更频繁的抑郁症以同样的方式。≤5小时睡眠水平和> 8小时共享相似,糖尿病在每个级别的抑郁症的概率最高,其次是概率与6 - 7和7 - 8小时的睡眠有关,后者与糖尿病的概率最小。

此外,抑郁的影响频率和夜间小时的睡眠与性预测糖尿病。抑郁和睡眠障碍导致糖尿病的影响在男性比女性更重要(表4)。具体来说,在每个级别的抑郁,糖尿病男性比女性的高概率:很少或从不萧条[系数(SE),比值比(SE),假定值在女性与男性作为参考:-0.35(0.13),0.70(0.09),0.006),每月萧条[-0.86(0.37),0.42(0.15),0.019],“经常”大萧条[-0.68 (0.21),0.50 (0.11),0.001]。

同样,在每一层的睡眠小时,患糖尿病的概率是男性比女性更大:睡眠< 5小时(系数(SE),比值比(SE),假定值:-0.52(0.25),0.59(0.15),0.042),6 - 7小时[-0.62(0.21),0.53(0.11),0.003)],7 - 8小时(-0.32(0.16),0.73(0.12),0.053],和> 8小时(-0.55 (0.24),0.57 (0.14),0.023]。

4讨论

我们评估睡眠时间频率和抑郁有关糖尿病诊断和如何将这些不同男人和女人之间的关系。短期(< 7小时/晚)和长期(> 8小时/晚)睡眠持续时间与更高的概率有关糖尿病的诊断。确认我们的第一个假设,这一发现与之前的研究记录一个u型的睡眠时间与患糖尿病风险之间的关系(3,18)。同样,经历萧条每日或每周与诊断为糖尿病的概率更高。重要的是,这些关系是一致的与抑郁和失眠和嗜睡的症状在男性比女性强。进一步,添加一个交互项的抑郁×睡眠或抑郁××性不能带来更好的模型。这些研究结果一起显示一个相互关联的机制将抑郁和睡眠障碍与糖尿病。进一步,我们观察到一个强大的协会之间的男性比女性这些危险因素和糖尿病,与我们的假设。尽管后者的发现在很大程度上与文献一致,性别差异背后的生理和心理机制仍有待调查。

4.1睡眠障碍和抑郁症,患糖尿病的危险因素

我们发现,相对于7到8小时的夜间睡眠,短(< 5小时)和时间(> 8小时)睡眠有关的优势比1.6的诊断为糖尿病。系统回顾36个研究显示,睡眠障碍严重影响糖尿病的风险,影响与糖尿病家族史和超重和缺乏身体活动超过相关的风险(1)。荟萃分析的13个独立组共有107756名男性和女性参与者和3586例2型糖尿病的报道,短期和长期睡眠时间与糖尿病的可能性,尽管底层机制可能不同(3)。有一个相对强劲的共识在文献中,睡眠时间短(< 6小时)是糖尿病的重要危险因素(1,24- - - - - -26)。睡眠不足、睡眠质量差可能导致糖尿病和/或妨碍治疗通过生理机制,如胰岛素抵抗、降低瘦素/饥饿激素增加,组织炎症和行为机制,包括食物摄取升高、吸烟、饮酒和久坐不动的行为,所有处理个人肥胖和糖尿病(27)。事实上,睡眠重要survival-related行为,通过下丘脑调节电路,和调查人员具体联系缩短或干扰睡眠皮质醇水平更高,导致增加葡萄糖生产,减少葡萄糖利用率,并最终胰岛素抵抗(24,28)。短睡眠也会增加炎症标志物c反应蛋白的水平,抑制瘦素的生理功能和有助于体重和血糖控制受损(3,28)。虽然不确凿,一些研究也表明睡眠过长(> 8小时)是糖尿病的一个危险因素(4,18)。在为期两年的前瞻性研究的人每晚睡眠时间增加≥2小时的风险一个增强糖尿病(29日)。长时间睡眠提高炎症标记物与缩短睡眠,导致不正常的瘦素和食物摄取的监管(18)。睡眠障碍与血糖控制不佳有关,优化整体睡眠可能会改善糖尿病管理(30.)。

另一方面,一些人警告称,睡眠和糖尿病之间的关系可能会被其他混淆或占风险因素。实际上,短和超过正常的睡眠被记录为核心抑郁症的症状(31日- - - - - -35)。较高的抑郁一直发现那些患有糖尿病,反之亦然,表明双向病因关系(32,36,37)。美国军方的一个前瞻性研究成员在千禧年群组研究发现,在控制了基线,抑郁症和糖尿病之间的关系似乎是微不足道的(24)。然而,不同的人口统计和招募军人的生活经历可能会导致这些对比结果。在这里,我们发现,改变睡眠时间和抑郁症都与糖尿病诊断的几率较高。特别是,睡眠和抑郁之间的回归模型与交互并没有提供一个更好的选择,这表明睡眠时间和抑郁频率导致糖尿病风险以一致的方式。此外,在下一节中详细讨论,尽管男性相对于女性展示了一个更重要的协会的抑郁和改变的诊断糖尿病患者睡眠小时,显示了类似的模式的两个风险因素与糖尿病的关系。后者发现抑郁和睡眠障碍的相互关联的机制,导致糖尿病。

4.2性别差异在睡眠障碍和抑郁症,患糖尿病的危险因素

睡在糖尿病风险的影响也被发现两性之间的不同。系统搜索10个研究发现更高的男性患糖尿病风险每晚睡不到5 - 6个小时,比女性(3)。美国军人的上述研究报道,而非女性更有可能被诊断为糖尿病相较于男性,这种差异变得微不足道,当男性和女性有抑郁症(24)。此外,恩et al .,报道说,成年人的抑郁症,只有男性糖尿病(性是一个重要的风险因素32)。因此,目前发现异常睡眠时间是否太短或长,可能会影响糖尿病风险的男性比女性更重要的是符合这个文学。另一方面,因为女性比男性更有可能体验和报告抑郁(8),我们假设一个更强的女性要比男性抑郁症和糖尿病之间的联系。对于目前发现的一种可能性是抑郁的一个上限效应掩盖女性抑郁症和糖尿病之间的关系。然而,我们的数据不支持这一假说,女性似乎没有显示在当前数据集更严重的抑郁症。

这种性别协会背后的确切机制还不清楚。但应该注意的是,干扰睡眠已被证明对干扰睾酮生产男性2型糖尿病患者。鉴于睾酮对葡萄糖代谢的好处,必然缺乏睡眠可能会导致血糖控制较差(38)。此外,鉴于当前数据自我报告的本质,性之间的关系,抑郁,和糖尿病仍有待调查(37,39)。研究目标措施的血糖控制和睡眠质量和持续时间将会特别有用在解决这个问题。

4.3限制和结论

应考虑数量的限制。首先,数据由自我报告的措施,包括睡眠时间和抑郁症的主观经验。先前的研究已经报道自我抑郁症状的性别差异,女性比男性更倾向于报告抑郁症状(40,41),这可能会引入偏见到当前的发现。此外,抑郁严重程度的数据无法获得,我们使用症状发生而不是整个分析严重程度。作为没有医疗措施的严重性糖尿病是可用的,糖尿病研究的地位作为一个分类变量。此外,自我报告的~ 2%糖尿病的患病率在当前样本非常低,而13%表示对美国人口18年的老(42)。数据集的质量因此提供了一个主要的限制和当前的研究结果需要被复制。第二,这些是横断面,观测数据;因此,我们不能得出任何因果推断从当前的发现。未来的研究在控制和纵向设置应该检查的方向之间的关系糖尿病、睡眠,和抑郁以及男性和女性之间的关系有所不同。

最后,研究支持一个潜在的与性有关的抑郁症之间的联系频率和夜间睡眠时间和糖尿病风险和增加了快速增长的文学与身心健康。我们的发现,短期和长期睡眠和抑郁的几率提升糖尿病支持一个相互关联的而不是独立机制的抑郁和睡眠障碍是糖尿病的危险因素。这种糖尿病风险似乎在男性比女性更强,表明需要更多的研究来理解性别的生理和心理过程潜在的护理和管理那些或糖尿病的风险。

数据可用性声明

公开的数据集进行分析。这些数据可以在这里找到:https://nhis.ipums.org/nhis/。

道德声明

伦理审查和批准没有所需的研究对人类参与者按照地方立法和制度的要求。书面知情同意参与这项研究并不需要按照国家法律和制度需求。

作者的贡献

CL:研究设计、数据管理、统计分析、稿件撰写;总机:研究设计、数据管理、统计分析、文稿写作、SC:统计分析、手稿编辑。所有作者的文章和批准提交的版本。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

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确认

我们感谢本杰明鲍默博士和Bea Capistrant博士的研究的早期阶段的建议。作者宣称没有利益冲突在当前的研究中。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fcdhc.2022.914451/full补充材料

引用