《BMC Public Health》：Association between sleep quality and mild cognitive impairment in Chinese patients with type 2 diabetes mellitus: a cross-sectional study
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为探究睡眠质量与中国 2 型糖尿病（T2DM）患者轻度认知障碍（MCI）的关系，研究发现不良睡眠质量与 MCI 高发生率相关。
# 睡眠质量与 2 型糖尿病患者轻度认知障碍的关联研究：为防治认知衰退提供新方向
在全球范围内，糖尿病犹如一颗 “健康炸弹”，持续威胁着人类的健康。2021 年，全球成年人糖尿病患病率高达 10.5%，预计到 2045 年将攀升至 12.2%，而早在 2018 年，中国大陆的糖尿病患病率就已达到 12.8%。糖尿病不仅患病率高，相关医疗费用也十分惊人，2021 年全球糖尿病相关医疗费用至少达 9660 亿美元，是过去 15 年的 4 倍多。更令人担忧的是，糖尿病还是全球主要的致死病因之一，从 2000 年到 2019 年，因糖尿病导致的伤残调整生命年增加了 80% 以上。其中，2 型糖尿病（T2DM）最为常见，它不仅会损害身体的各个器官，还会对大脑产生长期影响，加速大脑衰老和认知功能下降，使患者更容易出现轻度认知障碍（MCI）。
MCI 是介于正常衰老和痴呆之间的一种过渡状态，患者虽然存在认知功能的客观损害，但日常生活能力尚未受到严重影响。然而，MCI 患者进展为痴呆的风险较高，在普通人群中，MCI 的发生率约为 41.0/1000 人年，每年有大量 MCI 患者转化为可能的痴呆患者。对于 T2DM 患者来说，MCI 更是常见的并发症，全球范围内其患病率估计在 45.0%（95% 置信区间：36.0 - 54.0%）。而且，T2DM 合并 MCI 的患者往往血糖控制不佳，更容易出现高血糖和低血糖，进一步加重病情。因此，预防 T2DM 患者的 MCI 至关重要。
睡眠质量一直被认为是影响认知功能的重要因素。良好的睡眠就像给大脑做了一次 “深度清洁”，有助于维持大脑的正常功能；而糟糕的睡眠则可能导致认知能力下降，长期下去甚至可能引发阿尔茨海默病（AD）。之前已有研究表明，睡眠质量与老年人的认知功能密切相关，但在中国 T2DM 患者中，睡眠质量与 MCI 之间的关系却并不明确。以往的相关研究存在局限性，有的样本量小，有的评估睡眠质量的方法不够科学，因此迫切需要更深入、全面的研究来揭示这一关系。
为了解开这一谜团，中南大学湘雅医院内分泌科的研究人员开展了一项横断面研究。该研究旨在明确中国 T2DM 患者睡眠质量与 MCI 之间的关联，为临床防治提供科学依据。研究成果发表在《BMC Public Health》杂志上。
研究人员首先确定了研究对象，选取了 2021 年 3 月至 2022 年 12 月期间在中南大学湘雅医院内分泌科就诊的 T2DM 患者。这些患者年龄均在 40 岁及以上，且自愿参与研究并签署了知情同意书。同时，排除了患有痴呆的患者。为了确保研究结果的可靠性，研究人员根据样本量计算公式，最终纳入了 1001 名患者。
在研究过程中，研究人员收集了患者的多种信息。通过面对面访谈获取患者的社会人口学特征和生活方式因素，包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度、家庭收入、工作状态、吸烟饮酒情况以及是否有规律的体育活动等；通过查阅电子病历获取 T2DM 相关信息和生化指标，如糖尿病病程、家族糖尿病史、是否有中风史、糖尿病特异性并发症（如糖尿病肾病、糖尿病视网膜病变、糖尿病足），以及空腹血糖（FBG）、糖化血红蛋白 A1c（HbA1c）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、尿酸（UA）等。
为了评估患者的认知功能和睡眠质量，研究人员使用了专业的量表。认知功能采用简易精神状态检查表（MMSE）进行评估，该量表包含 30 个项目，涉及定向力、记忆力、注意力、计算力、语言能力等多个认知领域，得分越高表示认知功能越好。根据患者的教育程度，设定了不同的 MCI 临界值：文盲为≤19 分，小学为≤22 分，初中及以上为≤26 分，得分低于临界值的患者被归类为 MCI 组，高于临界值的为正常认知（NC）组。睡眠质量则使用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）进行评估，PSQI 是一个包含 19 个项目的自评问卷，涵盖主观睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、睡眠药物使用和日间功能障碍 7 个方面，每个方面得分 0 - 3 分，总分为 0 - 21 分，得分越高表示睡眠质量越差。
研究人员对收集到的数据进行了多种统计分析。对于缺失数据，采用多重插补法进行补充；连续变量根据分布情况用均值（标准差）或中位数（四分位数间距）描述，分类变量用频率（n）和百分比（%）描述。通过 Student's t 检验比较 MCI 组和 NC 组的 PSQI 得分差异，用 Pearson 相关性分析 PSQI 和 MMSE 得分之间的线性关系，用卡方拟合优度检验和趋势卡方检验分析睡眠质量指标与 MCI 之间的关联，用多元逻辑回归分析确定睡眠质量与 MCI 的关系，并构建了 4 个模型以验证结果的稳健性。
研究结果显示，1001 名 T2DM 患者的平均年龄为 60.2（标准差：10.1）岁，其中男性占 61.2%。Pearson 相关性分析表明，PSQI 总分与 MMSE 总分呈负相关（r = -0.27，P < 0.05），即睡眠质量越差，认知功能得分越低。进一步分析发现，PSQI 总分及其 7 个睡眠指标与 MMSE 的 5 个维度大多存在显著相关性，其中日间功能障碍与语言和实践能力的相关性最强（r = -0.28，P < 0.05），睡眠效率与记忆力的相关性最弱（r = -0.07，P < 0.05）。
在单因素分析中，根据 MMSE 筛查标准，274 名患者被分为 MCI 组，727 名患者被分为 NC 组。睡眠质量差的患者中 MCI 的发生率明显高于睡眠质量好的患者。而且，PSQI 总分越高，以及主观睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、日间功能障碍得分越高，MCI 的发生率也越高。
多因素分析结果显示，4 个模型均表明，PSQI 总分较高（aOR = 1.09 - 1.11，P < 0.05），以及主观睡眠质量（aOR = 1.32 - 1.46，P < 0.05）、入睡时间（aOR = 1.25 - 1.32，P < 0.05）、睡眠时间（aOR = 1.30 - 1.32，P < 0.05）、睡眠效率（aOR = 1.36 - 1.41，P < 0.05）、睡眠障碍（aOR = 1.66 - 1.86，P < 0.05）、日间功能障碍（aOR = 1.38 - 1.48，P < 0.05）得分较高的患者，MCI 的发生率更高。
这项研究具有重要意义。它首次在中国 T2DM 患者中，使用 PSQI 全面评估睡眠质量，明确了睡眠质量与 MCI 之间的关联。研究结果提示，对于 T2DM 患者，改善睡眠质量可能是预防和延缓 MCI 发生发展的重要措施。这也提醒临床医生，在治疗 T2DM 患者时，应关注患者的睡眠问题和认知功能，及时发现并干预，提高患者的生活质量。然而，该研究也存在一些局限性，如研究设计为横断面研究，无法确定睡眠质量与 MCI 之间的因果关系；部分可能影响睡眠质量的因素，如轮班工作、午睡、抑郁症状等未被考虑；PSQI 为自评量表，可能存在主观性，未来研究可采用多导睡眠图等更客观的方法评估睡眠质量。但尽管如此，这项研究仍为后续研究奠定了基础，为 T2DM 患者认知障碍的防治提供了新的方向。
