多重慢病老年人睡眠时间与健康的双向关系——午睡行为的调节作用

张持晨,李欣茹,石磊

(1 南方医科大学 卫生管理学院,广东 广州 510515;2 南方医科大学 卫生与健康管理研究院,广东 广州 510515)

1 引言

第七次人口普查数据显示,2020年我国65岁及以上人口比重达到13.50%(国家统计局,2021),我国即将进入深度老龄化时代。寿命的延长往往导致老年人口疾病期或失能期的扩展(乔晓春,2009),且老年人群的弱势地位导致他们有更高的患病尤其是患慢性非传染性疾病(以下简称“慢性病”)的风险。患有慢性病的老年人多存在入睡困难、浅眠甚至失眠等状态(Gulia &Kumar,2018)。一项研究发现,患慢性病老年人睡眠障碍的患病率(50.8%)比未患慢性病老年人的睡眠障碍患病率(34.3%)高16.5%(王振杰等,2022)。由睡眠时间碎片化引起的睡眠障碍一直是老年人健康的一大威胁,且睡眠问题在患有慢性病尤其是多重慢病(1)多重慢病是指同一患者同时存在两种或两种以上慢性病的状态。的老年人群体上体现更甚。相比于单一慢性病患者,多重慢病老年人的生活质量更低,致残率和病死率更高,不仅加快了医疗卫生资源的消耗,还给老年人家庭和社会带来了沉重的经济负担(葛延风等,2020)。

作为一种将长期存在并不断演化的人口现象,人口老龄化兼有现实性与建构性,我们唯有对其适应、可能延缓其发展态势却无法逆转(胡湛等,2022)。当前,我国人口老龄化程度不断加深的现实与老年人多重慢病患病率居高不下的现状倒逼我们亟需关注多重慢病老年群体(杨娟等,2021)。在全球积极应对人口老龄化背景下,如何保障多重慢病老年人的晚年健康与生命质量已成为当前的研究热点(杨娟等,2021;薛本立等,2021;原温佩等,2021;鲍欣雨等,2019)。以往研究指出,睡眠时间会影响多重慢病老年人的健康。睡眠不足与老年人多重慢病患病率密切相关(薛本立等,2021),而多重慢病与失眠症的发病率也具有相关性,多重慢病所含的慢性病数量越多,越容易产生失眠症状(鄢文静,2021)。然而,目前研究以多重慢病老年人患病现状及其影响因素居多,鲜有学者关注睡眠时间与多重慢病老年人健康之间的双向关系及作用机制。

基于上述分析,为拓展关于睡眠时间对多重慢病老年人健康影响的研究以及挖掘可行的保护因素,本文利用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey,CHARLS)2015年和2018年两期纵向数据,将睡眠时间、午睡行为与老年健康纳入同一研究框架,在实证检验多重慢病老年人睡眠时间与健康的因果路径基础上,探讨不同的午睡行为是否对二者的双向关系起到调节作用,从而为我国多重慢病老年人精准健康管理提供新的视角与思路。

2 文献综述与研究假设

2.1 睡眠时间与健康之间的关系

睡眠质量一直是衡量老年人健康状况与幸福的重要指标之一。睡眠时间作为睡眠质量的重要组成部分,不仅是人们可以自由选择的一种生活习惯,还可能受到生理、心理和其他社会因素的影响(Cai et al.,2015),并反作用于众多健康结局指标。在全生命周期的每个阶段,与之相适应的睡眠时间阈值范围各不相同(Hirshkowitz et al.,2015)。对于老年人来说,夜间睡眠时间不足或过长,都与其健康结局存在一定的关联。当认知正常的老年人睡眠小于7h时,睡眠时间和多数关键认知功能脑区体积呈正相关,由此可知,老年人睡眠不足可能与脑区神经退行性改变的发生有关(袁梦雅等,2021)。反之,睡眠时间长并不意味着一定对健康有益。有研究表明,睡眠时间越长,患心血管疾病和糖尿病的死亡率就越高(Cai et al.,2015),当老年人夜间睡眠时间超过10小时会出现自评健康状况较差的现象(刘艳等,2020)。另外,也有学者提出了相反的研究观点,发现睡眠时间过长并不总是对老年人健康起到负面影响,更长的睡眠时间是老年人多重慢病患病的保护因素(郭小榕,2019)。

睡眠时间与健康结局存在相关关系,健康状况也会对睡眠时间产生影响。慢性病,尤其是以高血压或心血管疾病为组合的多重慢病严重影响了老年人的睡眠质量。患有多重慢病的老年人由于慢性病累积而来的健康劣势,极易引发头痛、头晕、胸闷气短等常见症状(刘玉珍等,2017),生理上的不适又加剧了其心理上焦虑、抑郁等情绪的产生,进一步影响了其健康状况。反映在睡眠上则为睡眠时间的紊乱和睡眠质量的下降。大量的横断面研究证实了睡眠时间与健康的相关关系,并且已有纵向研究发现某一特定的健康结局指标,如肥胖(Garfield et al.,2017)、心理健康(Sun et al.,2018)、虚弱(Nemoto et al.,2021)等均分别与睡眠时间存在双向关系。基于此,本文提出:

研究假设1:睡眠时间与健康存在双向关系,即睡眠时间能影响健康,健康也会影响睡眠时间。

2.2 午睡行为在睡眠时间与健康之间的调节作用

作为一种传统的文化习俗,午睡在中国非常普遍,尤其是对于老年人来说,午睡被当作一种健康的生活方式(Cao et al.,2014 ;Cai et al.,2016)。老年人的午睡时间和频率均会随着年龄的增长而呈现上升趋势(Li et al.,2022)。已有研究证明适当的午睡有利于促进健康、提高认知功能和警觉性、降低心脑血管疾病等不良健康结局发生的风险(Cai et al.,2016;Janna &Rebecca,2017)。午睡对健康的影响不仅体现在午睡行为对健康的主效应中,也体现在午睡行为有助于缓解稳态睡眠压力对健康的损害(Janna &Rebecca,2017)。一项研究表明,对于基线调查时患有抑郁症状的人来说,较长的午睡时间与其持续存在抑郁症状的风险较低有关(Li et al.,2017)。然而,国外有研究发现午睡会对夜间睡眠产生影响,并且与很多慢性病的发病和死亡有关,如午睡时间越长,血压水平越高,患高血压的风险越高(Cao et al.,2014),并且额外的睡眠时间可能会给老年受试者带来死亡风险(Michael et al.,1999)。

以往数十年的研究已经证实了午睡行为对于健康的影响,但是这种影响是正向还是负向一直存在争议。加之多重慢病老年人的不同慢性病组合往往都与高血压、动脉粥样硬化或风湿性、类风湿性关节炎相关(Zhang et al.,2021),由于其自身健康损耗不断积聚,使他们相比于无慢性病或患单一慢性病的老年人更易受到午睡行为的影响。如患有风湿性或类风湿性关节炎的多重慢病患者,夜晚更易受到睡眠问题的困扰(石磊等,2018;徐源等,2015),这又致使他们在白天以午睡方式来缓解由于失眠或夜间睡眠不足所造成的头痛等问题。基于以上研究,不同于以往探讨午睡行为对健康影响机制或路径的研究,本文的研究对象聚焦于多重慢病老年人这一群体,来探讨午睡行为是否在睡眠时间与健康之间存在调节作用。因此,本文提出:

研究假设2:恰当的午睡行为有助于缓解因睡眠时间不足或过长对多重慢病老年人健康造成的负面影响。

2.3 以往研究的局限

已有的研究为理解睡眠时间与老年人健康的关系提供了较为扎实的研究基础,但对于我国多重慢病老年人所处的健康劣势地位来说,该领域亟待完善与拓展。

其一,研究对象特征的特异性不足。由于多重慢病老年人比健康成年人、无慢性病或患单一慢性病老年人的身体素质有较大的不同,多种慢性病的累积与叠加效应可能使得他们对于健康行为因素更敏感,而当前关于睡眠时间与健康研究的受试对象多聚焦于患有单一慢性病的45岁及以上中老年人、60岁及以上老年人等(Wang et al.,2019;Zhou et al.,2021),因此,以往的研究结论对于多重慢病老年人的适用性可能存在较大的偏颇。

其二,因果关系机制难以信服。睡眠时间与健康的结局都具有历时性(温忠麟,2017),即我们假定睡眠时间与健康具有因果关联,那么此时这种因果需要经历时间才能够显现,而以往研究较多使用横截面的数据,该类型数据忽略了睡眠时间和健康两者之间相互作用的历时性,因此,横截面数据分析得出的结论对于探讨二者之间的因果关联具有一定的偏倚。

其三,健康衡量指标较为片面。WHO将健康定义为不仅仅是没有疾病,而是生理、心理和社会的完好状态。前人的研究大多局限于健康结局的某一指标,这虽然从一定程度上将研究的因变量更加聚焦,但健康是一个综合而全面的概念,不是一成不变或某一方面的状态,它是涵盖了身心方面及社会状态的综合结局。

其四,可及性保护因素研究不足。以往的研究对于探求睡眠问题的保护性因素有诸多发现。性别、年龄、文化程度、婚姻状况、饮酒情况及抑郁均会对睡眠质量产生影响(蔡圆等,2020)。但当前研究对于具有可及性的保护因素的研究却有所欠缺。在精准高效的慢性病健康管理方案中,只有当保护因素具备可及性时,干预方式才能被受试对象乐于接受,反之,将事倍功半。

综上所述,本文聚焦于多重慢病老年人群体,选取纵向数据分析,可以在一定程度上避免因时间而造成的历时性因果偏差,所得的因果关系结论更加有说服力。此外,本研究对于健康衡量的结局指标也作了更为全面的界定,不同于以往使用自评健康或单一健康结局变量来对健康概念化,本文使用了虚弱指数来定义健康,包含了生理、心理与社会三个维度,更为全面地对健康进行了补充,并兼顾午睡行为这一可及性保护因素。

3 数据、变量与方法

3.1 数据

3.2 变量说明及描述

因变量使用2015年与2018年虚弱指数来综合衡量多重慢病老年人的健康状况。虚弱指数是通过确定个体健康缺失累积的比重,进而全面衡量健康状况的一种方法(曾宪新,2010),所包含的变量一般为30-70个,取值在0-1.0之间,得分总分越高,代表健康状况越差(陈英姿、孙伟,2020)。本研究构建的虚弱指数共分为8个部分,包括自评健康、自评记忆、满意度、残疾、日常生活能力、工具性日常生活自理能力、抑郁程度及社交情况,共计30个指标。其中,自评健康、自评记忆、生活满意和健康满意均为5分类变量,按选项由低到高分别定义为0.2、0.4、0.6、0.8和1.0分;抑郁自评量表(CESD)通过询问多重慢病老年人近一周的生活和心理状况来测量其抑郁程度,答案为“小于1天、1-2天、3-4天、5-7天”,分别定义为0.25、0.5、0.75和1.0分,其中,“是否快乐”和“是否对未来充满希望”为反向计分题项,两个题项答案定义与其余题项的相反;无社交定义为1,有社交定义为0,其余模块的问题均按照有困难定义为1,没有困难定义为0。虚弱指数总分为各条目分数相加。

自变量为睡眠时间,特指夜间睡眠时长(小时)。由于CHARLS调查问卷中关于睡眠质量的题项(我的睡眠不好)包含于抑郁量表中,而抑郁量表是本研究构建虚弱指数的一个重要组成部分,所以,为避免多重共线性,本文的关键自变量只考虑睡眠时间。

调节变量为午睡行为,由问卷中“过去一个月内,您通常午睡多长时间?”测量得到。考虑到当前午睡对健康的影响存在争论(Janna &Rebecca,2017),即老年人既可能由于午睡而维持或获得健康,如提高免疫力(Faraut et al.,2010),也可能因为午睡时间过长而损害健康,如增加患心血管疾病的风险或提高患痴呆的风险(Wang et al.,2019;Li et al.,2022),所以,本文进一步将午睡时间划分为五类:t=0min、0min

参考以往关于睡眠与健康的文献(薛本立等,2021;朱令圆等,2020;胡荣等,2015),本研究将婚姻状态、居住地类型、受教育水平、吸烟、喝酒、听力作为控制变量纳入交叉滞后模型与分组回归模型中,并且调节变量只纳入2015年的状态。具体变量操作化及统计描述见表1。

表1 变量描述性统计(均值/%)

3.3 方法

首先,使用SPSS 23.0,采用Harman单因子检验法进行共同方法偏差检验;计算关键变量的均值或百分比进行描述统计;相关性分析采用Spearman相关性检验。然后,使用Mplus8.0统计软件建立结构方程模型,对T1和T2阶段测量的睡眠时间和健康状况进行交叉滞后分析。在结构方程模型中,健康状况用虚弱指数来表示,虚弱指数分值越高,则健康状况越差。最后,以午睡行为为调节变量,运用分组回归模型,检验午睡行为是否对睡眠时间的稳定性和交叉滞后路径存在调节效应。

4 结果

4.1 共同方法偏差的控制

Harman 单因子检验结果表明:2015、2018年两次测量特征值大于1的因子总数均为6个,第一个因子解释的变异量分别为23.129%、23.097%,均小于40%的临界标准,可以判定两次测量均不存在严重的共同方法偏差。

4.2 描述统计及相关性分析

经正态性检验后,自变量睡眠时间与因变量虚弱指数均为偏态分布,因此,对自变量与因变量做Spearman相关性检验,结果见表2。两次测量的睡眠时间和虚弱指数两两之间均显著相关,相关系数绝对值在0.204～0.670之间。其中,T1睡眠时间和T2睡眠时间、T1虚弱指数和T2虚弱指数的相关系数均大于0.300,说明多重慢病老年人的睡眠时间和虚弱指数存在一定的跨年稳定性。

表2 睡眠时间和虚弱指数描述统计及相关分析

4.3 交叉滞后模型分析结果

构建结构方程模型,对T1、T2阶段的睡眠时间和虚弱指数进行交叉滞后分析,模型中各非标准化路径系数如图1所示。在加入控制变量后(各控制变量的路径均未在模型中呈现),睡眠时间和虚弱指数的自回归系数均显著(βa=0.460、βb=0.653,P<0.010),模型各项指标拟合良好,说明睡眠时间和虚弱指数存在较强的稳定性(详见表3模型一)。T1睡眠时间显著负向预测T2虚弱指数(β1=-0.091,P<0.050),同时,T1虚弱指数也显著负向预测T2睡眠时间(β2=-0.033,P<0.010)。

图1 睡眠与虚弱指数之间关系的交叉滞后模型注:*P<0.050,** P<0.010

表3 模型适配检验

需要说明的是,即便在本研究中结构方程模型的适配度良好(详见表3),但是由于交叉滞后模型中T1阶段、T2阶段的睡眠时间和虚弱指数具有相关性,因此,T2睡眠时间和T2虚弱指数均构成了混杂因素,分别对T1睡眠时间→T2虚弱指数和T1虚弱指数→T2睡眠时间造成了一定的影响。在图2(a)中,T1睡眠时间对T2睡眠时间产生影响,而T2虚弱指数对T2睡眠时间也产生影响,此时,T2睡眠时间为冲撞变量。同理,图2(b)中T2虚弱指数也构成了冲撞变量。调整冲撞变量则引发冲撞分层偏倚,即产生选择偏倚(郑英杰、赵耐青,2017;刘子言等,2019)。因此,本研究未将T2睡眠时间和T2虚弱指数进行控制。为了控制潜在混杂因素对交叉滞后模型造成的偏倚,本研究进一步对模型的性能进行检验。有研究表明,当设置两变量的自相关系数不等(即变量的时间稳定性不同)时,随着两变量自相关系数差值的增加,模型的估计基本不受影响。模型估计偏倚的绝对值在0.002～0.007之间,标准误及均方误差分别稳定在0.03及0.001左右,说明两变量时间稳定性的差异对模型的影响不大(于文浩等,2022)。因此,本研究将T1睡眠时间和T2睡眠时间与T1虚弱指数和T2虚弱指数的自相关系数作差后,差值绝对值为0.172,大于0.007。故此,可认为本研究的交叉滞后模型具有较好的性能。

图2 睡眠时间与虚弱指数有向无环图的冲撞点示意图

4.4 午睡行为的调节作用

将5分类午睡行为纳入结构方程模型中,对多重慢病老年人睡眠时间与虚弱指数进行分组回归,模型拟合度良好,详见表3模型二,非标准化结果见表4。当午睡时间为t=0min时,T1阶段的睡眠时间显著负向预测T2阶段的虚弱指数(β=-0.175,P<0.050);当午睡时间60min≤t<90min时,T1阶段的虚弱指数显著负向预测T2阶段的睡眠时间(β=-0.105,P<0.010);其余路径系数均不显著。将5分类午睡行为的T1睡眠时间→T2虚弱指数路径依次设置为a、b、c、d、e,T1虚弱指数→T2睡眠时间路径依次设置为A、B、C、D、E分别进行差异性检验,结果见表5,显示T1睡眠时间→T2虚弱指数5个路径差异性不显著(P>0.050),T1虚弱指数→T2睡眠时间5个路径差异性显著(P<0.050)。

表4 午睡行为5分类分组回归调节效应检验

表5 五分类午睡行为睡眠时间和虚弱指数路径系数差异性检验

T1虚弱指数→T2睡眠时间5个路径差异性显著,但由于T1阶段的虚弱指数在午睡时间为t=0min、0min

图3 午睡时间为60min≤t<90min时睡眠与虚弱指数之间关系的交叉滞后模型注:*P<0.050,** P<0.010

表6 午睡行为3分类分组回归调节效应检验

5 研究结论及政策启示

本文通过对1536位多重慢病老年人进行两期的追踪数据研究,考察了睡眠时间与健康的双向关系,同时,也探究了午睡行为在睡眠时间与健康之间的调节作用。研究结果表明,睡眠时间与健康之间存在双向关系,且午睡行为在T1虚弱指数→T2睡眠时间路径起到调节作用。

本研究发现:第一,多重慢病老年人睡眠时间与健康状况之间呈显著正相关关系,并且存在跨时间的稳定性,这与以往的研究一致(刘艳等,2020)。第二,睡眠时间与健康之间双向关系的强度不相一致。与T1阶段虚弱指数预测T2阶段睡眠时间(|β2|=0.033)相比,T1阶段睡眠时间对T2阶段虚弱指数的预测(|β1|=0.091)作用更大。这可能是由于睡眠时间可以显著影响健康状况,但是健康结局的变化对于睡眠时间的影响却具有发散性。该结果对于改善多重慢病老年人睡眠质量与健康状况具有一定启示。当多重慢病老年人存在睡眠问题,即睡眠不足或过长而影响睡眠质量时,除了直接采取措施,如向医生寻求专业建议以外,也可通过其他途径改善健康状况来间接提高睡眠质量。当二者处于良性循环时,睡眠质量和健康状况均会有显著提升。因此,在进行慢性病健康管理时,厘清睡眠时间与健康的双向非对等关系至关重要。第三,午睡行为的调节作用存在于T1虚弱指数→T2睡眠时间这一路径,这也印证了午睡行为可以缓解稳态睡眠压力对健康造成的负面影响。研究发现,将午睡行为5分类合并3分类后,在午睡时间为60-90min组中,T1阶段的健康状况显著正向预测T2阶段睡眠时间。这与以往研究结论存在一定的差异。午睡是除单相睡眠外,双相和多相睡眠模式中整体睡眠的有效组成部分之一(廖鹏等,2018),一个完整的睡眠周期平均持续90分钟左右(MORIN &ESPIE,2012)。午睡时间为60-90min大约可以完成一个睡眠周期,而0-60min或大于90min,则较难形成完整的睡眠周期。所以,相较于其他午睡行为,午睡时间为60-90min时更能调节因睡眠时间问题对多重慢病老年人健康产生的不良影响。这与以往提倡午睡半小时为宜存在较大差异,可能是因为多重慢病老年人与非多重慢病且生活自理的老年人的健康状况有较大的不同,多重慢病老年人由于多种慢性病随时间累积的健康劣势更容易遭受疼痛、睡眠质量差等问题。因此,患有多重慢病的老年人更加需要午睡来调节由于夜间睡眠问题而导致的健康状况低下。

在实践层面,基于上述研究结论,本文得出如下政策启示:

(1)实施老年精准慢性病健康管理是积极应对人口老龄化,推进中国式现代化的应有之义。

中国式现代化是人口规模巨大的现代化,稳定和健康的人口基础是国家发展的必要根基(原新、金牛,2021)。目前,我国正处于健康转变的第三阶段,即退化和人为疾病期,这一时期慢性病问题是积极应对人口老龄化,推进中国式现代化的重要挑战(夏翠翠、李建新,2018)。党的二十大报告中指出,“坚持预防为主,加强重大慢性病健康管理,提高基层防病治病和健康管理能力”(习近平,2022)。但遗憾的是,迄今,基层对于慢性病患者尤其是多重慢病老年人的健康管理服务模式还在摸索阶段。当前,碍于基层卫生人力资源紧缺、财政经费紧张,可能疏于对慢性病患者进行管理,往往是社区卫生服务中心全员参与,以“一对多”,即一名医务人员管理几十到几百不等的慢性病患者的方式进行。这种方式虽然看似节约了人力资源,但不考量慢性病数目、疾病严重程度的粗略式管理模式,极易造成单一慢性病向多重慢病发展,多重慢病病情加重的局面。而慢性非传染性疾病不同于急性传染性疾病,需终日“以药为伍”,无论是慢性病数目的增多还是程度的加深,最终都将导致老年人健康不平等的加重。长此以往,粗略式慢性病管理模式非但没有节省卫生资源,从某种意义上来说,还加重了老年人疾病负担,间接增加了卫生费用和造成了卫生资源的浪费。当前,世界正面临百年未有之大变局,我国政府始终秉持“人民至上,生命至上,健康第一”的原则,对公共卫生费用进行“开源节流”亦是时代发展的重要议题之一。在此背景下,如何找到可及性的慢性病健康管理干预措施显得尤为重要。

正是基于这种思路,本研究可为探索精准慢性病健康管理模式提供新的视角:①老年人群是空巢老人、失能老年人、多重慢病老年人等多类60岁及以上群体的统称。因此,对于多重慢病老年人群体,以往以通用视角得出的研究结论可能存在一定的偏差,若不加以修正这些偏差,可能会造成健康管理方案实施效果的衰减。②午睡行为是最省钱、省心、省力的干预方式之一,并且很少会让老年人内心产生抵触情绪。健康管理者可根据多重慢病老年人的睡眠时间与健康状况及疾病的严重程度将适合于管理对象的午睡行为纳入健康管理方案中。

(2)维系并增进老年健康资本是挖掘长寿红利及实现“老有所为”的首要前提。

尽管处于生命周期末端的老年人经济储蓄、劳动经验、人生阅历及社会支持等晶体智力均臻于顶峰(H &A,1998;朱荟,2022),蕴藏着巨大的长寿红利,可为推进中国式现代化贡献老年人力资本,实现“老有所为”。然而,“健康是1,其他是0”,只有不断维系并增进老年健康资本才能最大限度地激发长寿红利潜力。Grossman(1972)首次提出的健康需求模型将健康资本视为投资品,认为健康是一种耐久资本,每个人在出生时都通过遗传获得一定的初始健康存量,健康存量随着年龄的增长而不断地折旧。生命周期理论指出,健康维护即保持健康正常折旧率或延缓健康折旧速度对生命历程后端的老年人来说至关重要。基于Grossman模型,健康影响因素既包括生物遗传因素,又包括社会、经济、文化、医疗卫生保健等诸多因素。相关影响因素可以被凝练概括为:生物遗传因素、个体行为生活方式、健康服务因素和环境因素(Zheng et al.,2020)。通过生活和行为方式转变所产生的健康投资便是未来老年健康人力资本的直接来源(陈功,2021;李连友、李磊,2020)。睡眠作为人类的本能行为其所占时间约为个人寿命的三分之一。在昼夜交替中,良好的睡眠不仅可以消除疲劳和提高记忆力,还可以调节身体功能,延缓健康折旧速度,从而使个体保持旺盛的生命力(Björn &Jan,2013)。因此,在维系并增进老年健康资本方面,一是应加快建设老年友好型社区,充分发挥老年人的自我效能。良好的社区老年健康文化氛围有助于促进健康行为生活方式的养成。从“要我健康”到“我要健康”,“要我有为”到“我要有为”的转变,老年人的自我效能在其中发挥了不可替代的作用。二是应不断探索“可及性强”的健康行为生活方式,在健康良性循环中积累健康资本。在本研究中,对于多重慢病老年人而言,首先,在治疗睡眠障碍的同时通过其他途径来提高健康状况。睡眠不足或嗜睡是世界上大多数人都会存在的现象,当短时间内克服不了睡眠问题时,逐渐发展为睡眠障碍,会对个体工作与生活造成严重影响。其次,根据多重慢病老年人的疾病严重程度与夜晚睡眠时间将恰当的午睡行为纳入健康管理方案。在本研究中,每天午睡60-90min,可在一定程度上促进多重慢病老年人自觉形成睡眠时间与健康的良性循环。

本研究也存在一定不足。本文所使用数据并未纳入慢性病疾病的严重程度,研究对象只考虑了慢性病数量的分类标准,缺乏在不同慢性病疾病严重程度下对多重慢病老年人睡眠与健康的因果机制进一步剖析。此外,本研究以连续型睡眠时间为自变量进行交叉滞后分析,得出在一定范围内睡眠时间与健康为双向关系。亦有研究表明,睡眠时长与自评健康存在“U”型相关关系(刘艳等,2020),因此,在今后的研究中,也需要将睡眠时间进一步分类,探究不同维度睡眠时间与健康的关系以及午睡行为在其中所扮演的角色。