每天走多少步、睡多久對心血管健康最有利？高水平的身體活動可以抵消睡眠不足帶來的心血管風險嗎？2026年2月，柳葉刀旗下期刊《eClinicalMedicine》發(fā)表了一項前瞻性隊列研究，利用UK Biobank超過8.8萬名參與者的加速度計數(shù)據(jù)，探討了設備測量的步數(shù)和睡眠時長與主要不良心血管事件（MACE）的獨立及聯(lián)合關聯(lián)。研究發(fā)現(xiàn)，步數(shù)少和睡眠短均與心血管風險增加獨立相關，步數(shù)多并不能完全抵消睡眠不足帶來的高心血管風險。

原文鏈接：https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(26)00016-7/fulltext

研究背景

身體活動（PA）和睡眠都是日常生活的重要組成部分，兩者均與心血管疾病（CVD）風險相關。大型前瞻性隊列研究顯示，達到世界衛(wèi)生組織（WHO）推薦的每周≥150 分鐘中等強度有氧運動，與CVD死亡風險降低23%相關。睡眠時長與CVD呈J型關聯(lián)，睡眠過短和過長都與CVD風險增加相關。

PA和睡眠相互關聯(lián)，規(guī)律的PA可改善睡眠時長和質量。新證據(jù)提示，高水平PA可能完全抵消睡眠時長欠佳帶來的心血管風險，但這一發(fā)現(xiàn)在其他大型隊列研究中并未得到復現(xiàn)。

現(xiàn)有文獻存在以下局限性：首先，多數(shù)研究依賴自報告問卷，易受回憶偏倚和社會期望偏倚影響，與多導睡眠監(jiān)測和加速度計等設備測量的相關性較差；其次，多數(shù)研究統(tǒng)計效能不足，事件數(shù)≤1000例，難以檢測潛在的交互作用；第三，結局指標多聚焦于CVD死亡，限制了與非致死性心血管事件關聯(lián)的理解；最后，部分研究使用代謝當量（MET）等復雜指標，不利于推廣。

每日步數(shù)是一個更簡單、易于溝通、解釋和測量的指標。本研究旨在利用UK Biobank數(shù)據(jù)庫超過8.8萬名參與者的加速度計數(shù)據(jù)，探討步數(shù)和睡眠時長與MACE的獨立和聯(lián)合關聯(lián)。

研究方法

本研究使用UK Biobank數(shù)據(jù)庫，這是一項于2006-2010年在英國招募超過50萬名參與者的大型前瞻性隊列研究。2013-2015年間，236,519名參與者受邀佩戴Axivity AX3 三軸加速度計連續(xù)7天，測量24小時運動行為，包括PA、久坐行為和睡眠。最終分析樣本為88,012人。

步數(shù)按三分位數(shù)分為低步數(shù)組（<7,500 步/天）、中步數(shù)組（7,500-11,000 步/天）和高步數(shù)組（>11,000 步/天）。睡眠時長按三分位數(shù)分為短睡眠（<6.5 小時/天）、中睡眠（6.5-7.5 小時/天）和長睡眠（>7.5 小時/天）。分析時分別以高步數(shù)組和中睡眠組作為參照組。

主要結局為新發(fā)MACE事件，定義為任何心血管原因死亡、非致死性心肌梗死或卒中、血運重建術。

采用Cox比例風險模型來檢驗步數(shù)和睡眠時長與新發(fā)MACE的獨立關聯(lián)，以年齡為時間尺度，使用Schoenfeld殘差評估比例風險假設，性別是唯一違反該假設的變量，因此所有模型均按性別分層。

按以下順序對潛在混雜因素進行序貫調整：種族、教育程度、Townsend 剝奪指數(shù)（TDI）、吸煙、飲酒、加工肉類攝入量，最后是步數(shù)或睡眠時長。除了最大調整模型外，還依次添加潛在的中介變量，以檢驗它們對HR的影響，包括：BMI、糖化血紅蛋白（HbA1c）、血壓和總膽固醇。

為了探索聯(lián)合效應，研究將參與者分為9個互斥組：步數(shù)3組×睡眠3組。以高步數(shù)+中睡眠時長為參照組，使用似然比（LR）檢驗來檢測交互作用。

研究結果

基線特征

在最終納入的88,012名參與者中，女性占58.0%，平均年齡62.2歲（SD 7.8）。中位隨訪7.9年（IQR 7.3-8.4），發(fā)生MACE事件總數(shù)3,817例，其中非致死性心肌梗死或卒中2,180例（57.1%），血運重建術938例（24.6%），心血管死亡699例（18.3%）。

步數(shù)與MACE的獨立關聯(lián)

每日步數(shù)較少與MACE風險增加相關。在最大調整模型中，以高步數(shù)組為參照組，低步數(shù)組MACE風險增加52%（HR=1.52，95% CI 1.40-1.65，p<0.0001），中步數(shù)組風險增加24%（HR=1.24，95% CI 1.14-1.35，p<0.0001）。

圖. 步數(shù)和新發(fā)MACE的獨立關聯(lián)（白色框：調整了年齡和性別；黑色框：最大調整模型）

中介因素分析顯示，BMI一定程度上削弱了步數(shù)與新發(fā)MACE之間的關聯(lián)，低步數(shù)組 HR降至1.42（95% CI 1.30-1.55），中步數(shù)組HR降至1.21（95% CI 1.11-1.32）。HbA1c、血壓、總膽固醇的影響很小。

睡眠時長與MACE的獨立關聯(lián)

睡眠時間短與MACE風險增加相關。在最大調整模型中，以中等睡眠時長組為參照組，短睡眠組MACE風險增加24%（HR=1.24，95% CI 1.15-1.33，p<0.0001），長睡眠組與MACE風險無顯著關聯(lián)（HR=1.04，95% CI 0.96-1.13，p=0.38）。BMI在一定程度上削弱了上述關聯(lián)。

圖. 睡眠時長和新發(fā)MACE的獨立關聯(lián)（白色框：調整了年齡和性別；黑色框：最大調整模型）

步數(shù)與睡眠的聯(lián)合關聯(lián)

總體來看，沒有證據(jù)表明步數(shù)與睡眠時長在影響新發(fā)MACE方面存在交互作用（交互作用P=0.42）。

圖. 步數(shù)和睡眠時長與新發(fā)MACE的聯(lián)合關聯(lián)（以高步數(shù)+中睡眠時長作為參照組，圖中為最大調整模型的數(shù)據(jù)）

與參照組（高步數(shù)+中睡眠）相比，除高步數(shù)+長睡眠外，其他組別的MACE風險均顯著增加，其中低步數(shù)+短睡眠組的風險最高，HR為1.84（95% CI 1.70-2.00，p<0.0001），風險增加84%。

這項超過8.8萬人的前瞻性隊列研究顯示，步數(shù)與新發(fā)MACE呈獨立負相關，睡眠時長與MACE呈L型關聯(lián)。研究未發(fā)現(xiàn)步數(shù)與睡眠時長在新發(fā)MACE方面存在交互作用。

本研究關于步數(shù)與睡眠無交互作用的發(fā)現(xiàn)與既往部分研究結果不一致。Chen等人的研究利用34萬參與者的自報告數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)低PA+長睡眠組CVD死亡風險增加66%（HR=1.66，95% CI 1.43-1.92），高PA完全抵消了長睡眠帶來的CVD風險（HR=1.02，95% CI 0.81-1.29）[1]。然而，本研究未發(fā)現(xiàn)長睡眠與MACE的關聯(lián)，這一差異可能源于Chen等研究依賴自報告數(shù)據(jù)，存在錯分偏倚，參與者可能高估睡眠時長。

研究優(yōu)勢

• 樣本量大（88,012名參與者，3,817例MACE事件），即使分為9組仍有足夠統(tǒng)計效能；協(xié)變量數(shù)據(jù)缺失的比例很小（約2.0%），失訪率很低。

• 使用加速度計客觀測量步數(shù)和睡眠，優(yōu)于自報告；

• 調整了廣泛的關鍵協(xié)變量，能夠評估它們對關聯(lián)的混雜和中介效應。

本研究的局限性：

• 測量時間有限，僅7天加速度計數(shù)據(jù)，可能無法完全反映習慣性PA和睡眠模式；

• 協(xié)變量測量時間早于加速度計佩戴數(shù)年，可能引入測量誤差，但既往UK Biobank分析顯示關鍵協(xié)變量隨時間相對穩(wěn)定；

• 盡管調整了多種因素，仍可能存在未測量的混雜；

• 參與者以白人為主（97%），影響研究結果的外推性；

• 本研究為觀察性研究，無法確立因果關系。

研究結論

這項前瞻性隊列研究表明，每日步數(shù)少與MACE風險增加獨立相關，睡眠時間短與MACE風險增加獨立相關；每日步數(shù)多不能完全抵消短睡眠相關的心血管疾病風險。

研究結果強調，同時保證充足的日常步數(shù)和睡眠時長對于心血管疾病預防至關重要。僅靠增加身體活動可能不足以抵消不良睡眠的心血管風險，這兩者應同時納入未來公共衛(wèi)生指南和心血管健康促進策略。

參考文獻：1. J Sport Health Sci. 2022;11(5):596–604.

本文整理自：EClinicalMedicine. 2026 Jan 29; 92:103769.