Frequency and correlates of a survey-derived composite indicator of poor sleep among adults in a Chengdu online survey: a cross- sectional secondary analysis

技術的要約：成都市における調査由来の複合的な睡眠不良指標の頻度および関連要因

問題提起
睡眠の健康は極めて重要な公衆衛生上の懸念事項であるが、中国における睡眠問題の推定値は、サンプリング、測定尺度、および閾値の違いにより大きく異なる。既存の文献では睡眠と身体的または心理的健康との関連性が確立されているものの、西中国の都市レベルにおいて、身体的健康、自己評価による健康状態、心理的症状指標、およびメンタルヘルス・リテラシー（MHL）を、複合的な睡眠指標と同時に検証したエビデンスは不足している。さらに、従来の多くの研究は、単一の指標（例：ピッツバーグ睡眠の質指数スコア）に依存しており、多次元的な複合指標を用いているわけではない。本研究は、成都市の成人における、調査から導出された複合的な睡眠不良指標の頻度とその関連要因を推定することを目的とし、特に焦点を当てる曝露因子としてMHLに着目する。

方法論
本研究は、2022年成都住民メンタルヘルス・リテラシー調査に基づく、探索的な横断的二次分析である。

• データソース： 分析には、2022年1月から9月の間にコミュニティへの招待およびWeChatグループを通じて募集された、成都市に居住する成人からの6,890件のレコードを含む、保持・処理済みのワークブックを使用した。元のプラットフォームのエクスポート、サンプリング枠、およびウェイト（重み付け）は利用できなかったため、推定値は非加重であり、一般人口ではなく回答者に適用される。
• サンプル選択： 当初の6,890件のレコードから、重複および使用不可能な睡眠データ（例：就床時間を超える睡眠時間、無効な時間入力など）を含むレコードを除外した後、6,322名の参加者が分析基準を満たした。
• 複合指標の定義： 睡眠不良の調査特有の複合指標は、過去1ヶ月間における以下の4つの構成要素のうち、いずれか一つでも存在する場合に「陽性」と定義した。
  1. 睡眠効率 ≦ 80%（就寝時刻と起床時刻から算出）。
  2. 主観的な睡眠の質の低さ（「かなり悪い」または「非常に悪い」と評価）。
  3. 催眠薬（睡眠導入剤等）の使用（週に少なくとも1回）。
  4. 日中の機能不全（頻繁な眠気またはエネルギーの低下）。
• 主要な曝露因子： MHLは、44項目の国家メンタルヘルス・リテラシー質問票（NMHLQ）を用いて評価された。達成には、知識、自己評価、および事例分析の各ドメインにおいて、同時に特定の閾値を満たすことが必要であった。
• 共変量： 社会人口統計学的属性（性別、年齢、所得、教育、職業など）、医師により診断された慢性疾患の自己申告、自己評価による健康状態、および調査による抑うつ（PHQ-9 ≧ 10）および不安（GAD-7 ≧ 7）の症状指標を制御した。
• 統計解析： 経験的サンドイッチ標準誤差を用いた修正ポアソン回帰を用い、プレバレンス・レシオ（PR）を推定した。単変量 $p < 0.05$ の因子を調整モデルに含めた。感度分析は、より厳格な睡眠の定義（例：2つ以上の構成要素を必要とする）、代替の症状閾値、および異なるデータ処理規則を用いて実施された。

主な貢献

• 複合的な睡眠指標： 本研究は、単一のグローバルなスコアではなく、多次元的な睡眠指標（効率、質、薬剤使用、機能不全）を操作化しており、特定の構成要素の関連性を検討することを可能にしている。
• MHLの統合： 西中国の都市部のサンプルにおいて、MHLの達成度と複合的な睡眠指標との関連を、身体的および心理的健康因子を調整した上で、明示的に調査している。
• 再現可能なワークフロー： 元の生データが利用できないため、著者らは、データクリーニング規則や統計モデリングスクリプトを含む、保持されたワークブックを処理するための文書化された再現可能なワークフローを提供している。
• 構成要素レベルの分析： 複合指標に加えて、本研究は各個別の睡眠構成要素に対する調整済みプレバレンス・レシオを提供しており、MHLの未達成が催眠薬の使用と最も強い関連があることを明らかにしている。

結果

• 有病率： 6,322名の回答者のうち、2,425名（38.4%; 95% CI: 37.2–39.6）が複合的な睡眠不良指標を満たしていた。最も頻度の高い構成要素は低い睡眠効率（25.2%）であり、次いで日中の機能不全（12.4%）、主観的な質の低さ（11.8%）、催眠薬の使用（4.9%）であった。
• MHLとの関連： 国家MHL基準を満たさなかった回答者は、基準を満たした回答者と比較して、複合的な睡眠不良指標の有病率が有意に高かった（調整PR: 1.35; 95% CI: 1.23–1.49）。
• 健康との関連： 以下の項目で有意な調整済み関連が観察された：
  • 医師により診断された慢性疾患（aPR: 1.17）。
  • 「普通」の自己評価による健康状態（aPR: 1.51）および「悪い/非常に悪い」自己評価による健康状態（aPR: 1.80）。
  • 抑うつ症状指標（aPR: 1.39）。
  • 不安症状指標（aPR: 1.38）。
• 構成要素の詳細： MHLの未達成は、催眠薬の使用と最も強い関連を示し（aPR: 3.36）、また他のすべての構成要素とも正の関連を示した。
• 感度分析： 結果は、代替の効率閾値、より厳格な構成要素要件、および心理的症状の異なるスコアリング方法を含む感度分析を通じて、頑健であることが示された。

意義および主張
著者らは、この非加重の成都市の成人サンプルにおいて、睡眠不良（定義された複合指標による）は、低いメンタルヘルス・リテラシー、慢性的な身体的疾患、より低い自己評価による健康状態、および抑うつや不安の症状と有意に関連していると結論付けている。

本論文は、これらの知見を明確に探索的かつ仮説生成型として位置づけている。具体的には以下の通りである：

1. 因果関係は確立されていない： 横断的な設計およびデータの自己申告という性質上、本研究は時間的関係や因果効果を決定することはできない。
2. 一般化には限界がある： 知見は調査回答者に適用されるものであり、サンプリング設計が検証できておらず、推定値が非加重であるため、成都市または中国全体の人口を代表するものではない。
3. 臨床的有用性： この複合指標は、診断スケールとして検証されたものではない。
4. 今後の方向性： 主要な意義は、コミュニティケアの現場における睡眠、身体的健康、およびメンタルヘルスの統合的な評価に関する前向きな評価を促すことにある。著者らは、MHL未達成、慢性疾患、または心理的症状を持つグループがこのような統合的なスクリーニングの恩恵を受ける可能性を示唆しているが、リソース配分やスクリーニング・プロトコルの実施前に、代表的なサンプリングと縦断的研究が必要であることを強調している。