埃伦-范迪克
研究经理
2 型糖尿病是一种以血糖过高为特征的慢性疾病。 它是最常见的一种糖尿病,通常在成年后出现。 它会导致人体对其产生的胰岛素产生抵抗。 胰岛素是一种激素,能让细胞从血液中摄取葡萄糖作为能量,从而帮助调节血糖水平。 当人体细胞对胰岛素的反应不充分时,就会出现胰岛素抵抗,导致血糖水平过高。 2 型糖尿病是由遗传易感性、生活方式决定和肥胖等多种变量共同造成的。 超重或肥胖会增加罹患 2 型糖尿病的几率,因为体内脂肪过多会影响胰岛素调节血糖水平的能力。 如果不及时治疗,会导致各种后果,包括心脏病、肾损伤、神经损伤和视力问题。 2 型糖尿病患者只要得到适当的护理,包括改变生活方式、药物治疗和定期监测,就能过上健康而充实的生活。 在改变生活方式方面,2 型糖尿病患者的运动非常重要,因为它有助于控制病情和总体健康状况。
因此,本研究的目的是观察不同体重状态组 2 型糖尿病患者的 24 小时运动行为范例。 这是首次研究不同体重类别人群之间的差异。
这项横断面研究使用了一项大型队列研究的数据,该研究对 2 型糖尿病患者进行监测。 这是一个自 1996 年以来一直进行前瞻性跟踪的动态群组。 该队列中的患者每年都会去看一次全科医生,对他们的 2 型糖尿病进行随访。
只有除 2 型糖尿病外没有其他病症的参与者才被纳入其中。 他们在清醒时使用臀部佩戴的加速度计记录运动行为,为期一周。 夜间不佩戴加速度计。 研究期间使用睡眠日记来记录睡眠情况。 测量体重、身高和腰围,并计算 BMI。 通过空腹血样测量心脏代谢参数。 对以下参数进行了分析:
本研究评估了睡眠时间、轻体力活动(LPA)、中强度体力活动(MVPA)和久坐时间(ST)。 我们使用加速度计和睡眠日记对这些习惯进行了测量,以获取相关数据。 因此,每种行为都可以相对于其他行为进行比较。 他们试图发现不同体重的 2 型糖尿病患者的运动行为是否有任何变化。 如果发现有明显差异,则采用方差分析(ANOVA)方法进行分析。
此外,他们还通过事后分析比较了特定的体重组对,以确定它们之间是否有任何值得注意的变化。 这有助于他们确定哪些重量组具有不同的运动模式。
还考虑了可能影响结果的其他特征,如年龄、性别和糖尿病病程。 他们采用统计模型来检验在控制了这些特征后,运动行为的差异是否仍然显著。
研究人员评估了不同体重指数的 2 型糖尿病患者的运动习惯是否有任何相关变化。 这些数据可以帮助医疗工作者更好地了解运动行为与糖尿病治疗之间的关系,并为不同体重的人群制定有针对性的干预措施。
共有 1549 名成人 2 型糖尿病患者参与了这项研究。 他们的平均年龄为 68.5 岁,体重指数为 29.5 kg/m2。 其中 80% 以上服用降糖药物,75% 以上服用降血脂和降血压药物。 近 30% 的样本服用胰岛素。
根据体重指数,2 型糖尿病患者被分为 3 组:
结果发现,各组每 24 小时的运动行为各不相同。 在 2 型糖尿病和肥胖症患者中,24 小时运动行为显示,与体重指数正常的 2 型糖尿病患者相比,他们在一天中平均少睡 19 分钟,少参加 31 分钟的轻体力活动。此外,他们每 24 小时的久坐时间多出 51 分钟。
与体重超重的 2 型糖尿病患者相比,肥胖组的睡眠时间少 8 分钟,久坐时间多 36 分钟,轻体力活动少 26 分钟,中度到剧烈活动少 2 分钟。
患有 2 型糖尿病且超重的人群与体重正常的人群在睡眠方面仅有区别:他们平均少睡 10 分钟。
体重指数、腰围、高密度脂蛋白胆固醇和甘油三酯都与 24 小时运动行为有关。
当久坐不动的活动被取代后,BMI 指数会发生什么变化?
为了使这些结果具有意义,作者试图找出将长达 20 分钟的时间重新分配到另一种运动行为中会发生什么情况。 作者在这里发现
取代 20 分钟的久坐活动或睡眠后,腰围会发生什么变化?
短时睡眠者和长时睡眠者有区别吗?
为了更好地理解研究结果,我们对时间进行了重新分配。 然而,这些重新分配只是理论上的,因为它们是根据特定的分析得出的。 这项研究并不是一项前后期研究,例如,在睡眠前和睡眠后 20 分钟测量腰围,然后每 24 小时重新指定一种积极的行为。 由于体重和身体成分不会发生快速变化,因此这是一种明确赋予结果意义的方法。 但要确定这些研究结果,需要进行为期数周的前后期设计。 然而,并不是每天都是一样的,我认为这很难在前后期设计中进行研究,那么使用这种理论上重新分配时间的方案似乎是一种令人信服的方法。
我们取参与者睡眠时间的中位数,将他们分为短睡眠者和长睡眠者。 但是,没有显示中位数。 睡眠时间长者每晚平均睡眠时间为 9.3 小时,睡眠时间短于平均值者每晚平均睡眠时间为 7.7 小时。 因此,中位数必须介于两者之间,但不确定是在哪个点上。 很明显,94% 的参与者的睡眠时间超过了 7 小时。 因此,睡眠数据很可能是有偏差的。 中位数通常是偏斜分布或异常值的首选中心倾向度量,因为它比平均数更能抵御异常值的影响。
参与者服用药物来控制其心脏代谢情况,这些情况都得到了很好的控制。 作者指出,这可能导致许多心脏代谢结果缺乏关联性。 但是,尽管参与者的心血管代谢状况得到了很好的控制,这项研究仍然发现运动行为的变化与体重指数、腰围、高密度脂蛋白胆固醇和甘油三酯之间存在关联,这表明即使是一天中运动量的微小变化也很重要。
由于数据是横截面的,因此无法假设因果关系。
这项研究的局限性在于,近三分之一的参与者的髋关节加速度计数据无效。 为了解决这个问题,分析中排除了至少 5 天没有有效加速度计数据的参与者。 这确保了所获得数据的可靠性。 试想一下,如果有人每天有几个小时忘记佩戴加速度计。 这会让研究人员认为他们坐下来的时间更多。
通过睡眠日记测量睡眠情况。 目的是每天填写,这是一个很好的选择,因为它减少了回忆偏差的问题。 但是,没有提到是否对其进行了控制。 也许有些参与者准确地填写了日记,而有些则没有。 但是,没有提到睡眠数据是什么时候传输给研究人员的。 例如,每日系统日志比 7 周日记更可靠。 睡眠日记的一个局限性是,人们在上床睡觉时填写,但可能仍有几个小时是醒着的,这就被算作 "睡眠时间"。 夜间佩戴加速度计是一个更好的选择。
在为期一周的研究期间,本研究并未对参与者的饮食进行登记。 因此,饮食没有作为混杂变量纳入分析。
本研究的一个优势是纳入了来自大群体的大量样本,因为这提高了研究结果的普遍性。 不过,在解释研究结果时应考虑到群组的来源。 例如,它可能会影响人们参加体育活动。 我们可以想一想,一个人在温暖国家和寒冷国家的运动量有多大。 对参与者进行跟踪调查的季节也是如此。 有些人更喜欢在天气较好的时候锻炼,这可能会影响结果。
观察到的效应大小大多较小,但与其他针对 2 型糖尿病患者身体成分的研究结果一致。
研究人员希望在这项研究中了解全天不同形式的运动行为对不同体重的 2 型糖尿病患者有何影响。 他们收集了 2 型糖尿病患者的数据,并测量了他们的睡眠时间、走路的频率、中度到剧烈运动的强度以及坐着的时间。
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