Sleep Time and Risk of Senile Dementia: a Dose-response Meta-analysis

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0500

Abstract

Abstract:

Background

With the accelerated aging of the national population, the rapid increase of the elderly with dementia has become an increasingly prominent problem. Sleep is the basic need of the human body, and sleep problems have become an independent risk factor for the cognitive function of the elderly. Moderate sleep duration is essential for the removal of brain wastes, synaptic plasticity, and the maintenance of normal function of the nervous system. However, the current sleep problems of the elderly have not attracted widespread attention, and the sleep time of the elderly needs to be further studied.

Objective

To explore the dose-response relationship between sleep duration and risk of senile dementia.

Methods

CNKI, Wanfang Data, VIP, CBM, PubMed, Cochrane Library, Embase and Web of Science databases were searched for prospective cohort studies on the relationship between sleep duration and risk of senile dementia from inception to June 2023. Literature data were independently extracted by two researchers, and literature quality evaluation was performed. Dose-response Meta-analysis was performed by applying restricted cubic spline regression model in Stata 16.0 software.

Results

A total of 9 papers with 58 342 study subjects and 9 887 exposures were included. Meta-analysis showed that sleep duration was associated with the risk of senile dementia (RR=1.32, 95%CI=1.17-1.48, P<0.05). The results of the subgroup analysis showed that the risk of senile dementia was increased by 19.2% in those with ≤6 h/d of sleep (RR=1.19, 95%CI=1.07-1.33, P<0.05) ; sleeping duration≥8 h/d increased the risk of senile dementia by 55.02% (RR=1.55, 95%CI=1.32-1.82, P<0.05). Dose-response meta-analysis results showed a U-shaped nonlinear relationship between sleep duration and risk of senile dementia (P<0.001). Compared with the reference sleep duration of 7 h/d, the risk of morbidity at each time point was as follows 5 h/d: RR=1.024, 95%CI=0.928-1.130; 5.5 h/d: RR=1.036, 95%CI=0.938-1.143; 6 h/d: RR=1.034, 95%CI=0.952-1.124; 6.5 h/d: RR=1.015, 95%CI=0.973-1.059; 7.5 h/d: RR=1.014, 95%CI=0.993-1.035; 8 h/d: RR=1.056, 95%CI=1.023-1.091; 8.5 h/d: RR=1.124, 95%CI=1.062-1.190; 9 h/d: RR=1.212, 95%CI=1.098-1.338; 9.5 h/d: RR=1.316, 95%CI=1.133-1.528; 10 h/d: RR=1.431, 95%CI=1.169-1.752.

Conclusion

There is a U-shaped nonlinear dose-response relationship between sleep duration and the risk of senile dementia, and the daily sleep duration ≥8 h will increase the risk of senile dementia.

Key words: Dementia, Sleep time, Aged, Meta-analysis, Dose response, Prospective study

摘要： 背景随着全国人口老龄化进程的加速，失智老人迅速增加成为日益突出的难题。睡眠是人体的基本需要，睡眠问题成为危害老年人认知功能的独立危险因素，适度的睡眠时间对于大脑废物的清除、突触的可塑性以及维持神经系统的正常功能至关重要。但当前老年人睡眠问题尚未引起广泛重视，老年人睡眠时间有待进一步研究。目的探讨睡眠时间与老年痴呆发病风险的剂量反应关系。方法计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）、PubMed、Cochrane Library、Embase和Web of Science数据库中有关睡眠时间与老年痴呆发病风险关系的前瞻性队列研究，检索时间均为建库至2023年6月。由2位研究者独立提取文献数据，并进行文献质量评价。应用Stata 16.0软件中限制性立方样条回归模型进行剂量反应Meta分析。结果共纳入9篇文献，58 342例研究对象，暴露人数9 887例。Meta分析结果显示，睡眠时间与老年痴呆发病风险相关（RR=1.32，95%CI=1.17~1.48，P<0.05）。亚组分析结果表明，睡眠时间≤6 h/d者老年痴呆发病风险增加19.2%（RR=1.19，95%CI=1.07~1.33，P<0.05）；睡眠时间≥8 h/d者老年痴呆发病风险增加55.0%（RR=1.55，95%CI=1.32~1.82，P<0.05）。剂量反应Meta分析结果表明，睡眠时间与老年痴呆发病风险的剂量反应呈U型非线性关系（P<0.001）。参照7 h/d睡眠时间，各时间点的发病风险分别为5 h/d：RR=1.024，95%CI=0.928~1.130；5.5 h/d：RR=1.036，95%CI=0.938~1.143；6 h/d：RR=1.034，95%CI=0.952~1.124；6.5 h/d：RR=1.015，95%CI=0.973~1.059；7.5 h/d：RR=1.014，95%CI=0.993~1.035；8 h/d：RR=1.056，95%CI=1.023~1.091；8.5 h/d：RR=1.124，95%CI=1.062~1.190；9 h/d：RR=1.212，95%CI=1.098~1.338；9.5 h/d：RR=1.316，95%CI=1.133~1.528；10 h/d：RR=1.431，95%CI=1.169~1.752。结论睡眠时间与老年痴呆发病风险间具有U型非线性的剂量反应关系，每日睡眠时间≥8 h时，会加大老年痴呆的发病风险。

关键词: 痴呆, 睡眠时间, 老年人, Meta分析, 剂量反应, 前瞻性研究

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Figures/Tables 6

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第一作者	发表年份（年）	国家	随访年限（年）	年龄（岁）	暴露人数/样本量	测量方法	睡眠时间参照（h/d）	短、长时间定义（h/d）	睡眠时间（h/d）	RR（95%CI）	校正因素	NOS评分（分）
魏玥^[11]	2022	中国	13	65~105	1 437/9 679	自我报告	6	≤5，≥10	5	1.30（1.05~1.62）	因素1、婚姻状况、职业、城乡分布、吸烟、锻炼和日常活动	8
									6	1.00（1.00~1.00）
									7	1.34（1.09~1.64）
									8	1.40（1.17~1.69）
									9	1.43（1.19~1.70）
SABIA^[12]	2021	英国	25	>70	521/7 959	问卷	7	≤6，≥8	6	1.28（1.00~1.63）	因素1、因素2、因素3、种族、教育水平、婚姻状况、水果蔬菜摄入量、心血管疾病和抗抑郁药物使用	8
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	1.22（0.93~1.62）
PASE^[13]	2017	美国	13	72±6	234/2 457	自我报告	6~9	<6，>9	5.5	0.90（0.58~1.38）	因素1、教育水平、APOE基因型和同型半胱氨酸	8
									7.5	1.00（1.00~1.00）
									9.5	2.01（1.24~3.26）
BENITO-LEÓN^[14]	2009	西班牙	3.2	>65	140/3 286	自我报告	7	≤5，≥9	5	1.87（0.85~4.15）	年龄、教育水平、吸烟和饮酒	7
									6	1.13（0.48~2.69）
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	2.05（0.97~4.31）
									9	2.18（1.09~4.37）
CHEN^[15]	2016	美国	7.5	65~80	802/7 444	自我报告	7	≤6，≥8	6	1.36（1.09~1.71）	因素2、因素3、年龄、种族、心血管疾病、高胆固醇血症、自尊量表和抑郁	7
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	1.27（0.98~1.64）
LIU^[16]	2022	中国	3.7	≥60	165/1 982	访谈法	7~8	<7，>8	6.5	1.21（0.75~1.95）	因素1、因素2、因素3、教育水平、血脂异常、冠心病、中风和APOE基因型	7
									7.5	1.00（1.00~1.00）
									8.5	1.69（1.01~2.83）
LIU^[17]	2022	中国	4	61.5±6.5	3 675/7 342	访谈法	7~8	≤5，≥10	5	1.10（0.92~1.32）	因素1、因素2、种族、城乡分布、教育水平、经济状况和慢性病	7
									6	1.11（0.95~1.30）
									7.5	1.00（1.00~1.00）
									9	1.20（1.04~1.38）
									10	1.43（1.24~1.66）
WU^[18]	2021	新加坡	12.4	65.9±6.4	2 440/16 948	自我报告	7	≤5，≥9	5	1.26（1.10~1.45）	因素1、因素2、方言、婚姻状况、教育水平、BMI、茶、咖啡和总能量摄入量	8
									6	0.97（0.84~1.12）
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	1.29（1.11~1.49）
									9	2.03（1.74~2.36）
DIEM^[19]	2016	美国	4.9	>65	473/1 245	客观测量	6~7.5	<6，≥7.5	5.5	0.85（0.63~1.16）	因素2、年龄、种族、居住状况、教育水平、BMI、健康状况、抑郁和抗抑郁药物使用	7
									6.5	1.00（1.00~1.00）
									7.5	0.93（0.69~1.25）

第一作者	发表年份（年）	国家	随访年限（年）	年龄（岁）	暴露人数/样本量	测量方法	睡眠时间参照（h/d）	短、长时间定义（h/d）	睡眠时间（h/d）	RR（95%CI）	校正因素	NOS评分（分）
魏玥^[11]	2022	中国	13	65~105	1 437/9 679	自我报告	6	≤5，≥10	5	1.30（1.05~1.62）	因素1、婚姻状况、职业、城乡分布、吸烟、锻炼和日常活动	8
									6	1.00（1.00~1.00）
									7	1.34（1.09~1.64）
									8	1.40（1.17~1.69）
									9	1.43（1.19~1.70）
SABIA^[12]	2021	英国	25	>70	521/7 959	问卷	7	≤6，≥8	6	1.28（1.00~1.63）	因素1、因素2、因素3、种族、教育水平、婚姻状况、水果蔬菜摄入量、心血管疾病和抗抑郁药物使用	8
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	1.22（0.93~1.62）
PASE^[13]	2017	美国	13	72±6	234/2 457	自我报告	6~9	<6，>9	5.5	0.90（0.58~1.38）	因素1、教育水平、APOE基因型和同型半胱氨酸	8
									7.5	1.00（1.00~1.00）
									9.5	2.01（1.24~3.26）
BENITO-LEÓN^[14]	2009	西班牙	3.2	>65	140/3 286	自我报告	7	≤5，≥9	5	1.87（0.85~4.15）	年龄、教育水平、吸烟和饮酒	7
									6	1.13（0.48~2.69）
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	2.05（0.97~4.31）
									9	2.18（1.09~4.37）
CHEN^[15]	2016	美国	7.5	65~80	802/7 444	自我报告	7	≤6，≥8	6	1.36（1.09~1.71）	因素2、因素3、年龄、种族、心血管疾病、高胆固醇血症、自尊量表和抑郁	7
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	1.27（0.98~1.64）
LIU^[16]	2022	中国	3.7	≥60	165/1 982	访谈法	7~8	<7，>8	6.5	1.21（0.75~1.95）	因素1、因素2、因素3、教育水平、血脂异常、冠心病、中风和APOE基因型	7
									7.5	1.00（1.00~1.00）
									8.5	1.69（1.01~2.83）
LIU^[17]	2022	中国	4	61.5±6.5	3 675/7 342	访谈法	7~8	≤5，≥10	5	1.10（0.92~1.32）	因素1、因素2、种族、城乡分布、教育水平、经济状况和慢性病	7
									6	1.11（0.95~1.30）
									7.5	1.00（1.00~1.00）
									9	1.20（1.04~1.38）
									10	1.43（1.24~1.66）
WU^[18]	2021	新加坡	12.4	65.9±6.4	2 440/16 948	自我报告	7	≤5，≥9	5	1.26（1.10~1.45）	因素1、因素2、方言、婚姻状况、教育水平、BMI、茶、咖啡和总能量摄入量	8
									6	0.97（0.84~1.12）
									7	1.00（1.00~1.00）
									8	1.29（1.11~1.49）
									9	2.03（1.74~2.36）
DIEM^[19]	2016	美国	4.9	>65	473/1 245	客观测量	6~7.5	<6，≥7.5	5.5	0.85（0.63~1.16）	因素2、年龄、种族、居住状况、教育水平、BMI、健康状况、抑郁和抗抑郁药物使用	7
									6.5	1.00（1.00~1.00）
									7.5	0.93（0.69~1.25）