心理健康危机已成为21世纪全球公共卫生领域的重大挑战，世界卫生组织最新数据显示，全球超过2.8亿人受抑郁障碍困扰。中国作为人口大国，抑郁症状流行率达6.8%，成为导致健康寿命损失的主要精神疾病[1]。尽管药物治疗和心理干预手段不断进步，但其可及性与成本限制促使学界转向可普及的生活方式干预研究。其中，身体活动与睡眠模式作为成本效益显著的干预靶点，近年来受到广泛关注。目前，已有不少研究关注体育锻炼、睡眠与抑郁之间的关系[2-3]。有研究发现体育锻炼是预防、减轻和克服老年人抑郁障碍的重要途径，锻炼态度积极、次数较多、时间较长者的抑郁程度相对较低[4-6]。另有研究发现睡眠与抑郁存在关联[7]。然而，这些研究大多存在一定局限性，如部分研究样本仅针对特定年龄段人群[8-9]，缺乏对成年人整体的研究；部分研究仅探讨了体育锻炼或睡眠单一因素与抑郁的关系[3, 9-10]，未综合考虑两者对抑郁的交互影响；且多数研究侧重于线性关系的分析，对于三者之间可能存在的非线性关系探讨较少[11]。本研究旨在利用中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）2022数据库，研究成年人锻炼时长、睡眠时长与抑郁之间的关系，揭示锻炼时长和睡眠时长对抑郁的影响机制，为抑郁症的预防和干预提供科学依据。
1 资料与方法
1.1 数据来源
本研究数据来源于CFPS数据库（http://www.isss.pku.edu.cn/cfps/），其是一项具有全国代表性的综合性社会追踪调查，自2010年开始，每2年进行1次随访。CFPS采用了城乡一体的多阶段、内隐分层、与人口规模成比例的抽样方法，调查覆盖全国25个省/市/自治区，样本规模为16 000户，本研究数据来自于2022年的第七轮调查。
1.2 研究对象
纳入标准：≥18岁。排除标准：抑郁症状得分、睡眠时长、锻炼时长及控制变量数据缺失。 CFPS项目已获得北京大学生物医学伦理委员审批（批号：IRB00001052-14010）。
1.3 变量定义
结局变量为抑郁症状，使用流行病学调查中心抑郁量表8条目版本（8-item Center for Epidemiological Studies Depression Scale，CES-D-8）进行测量[12]。CES-D-8包含2个积极问题和6个消极问题，其中2个积极问题反向计分，按照过去1周内各种感受或行为的发生频率，将选项几乎没有、有些时候、经常有、大多数时候有分别赋值为0、1、2、3分，量表得分范围为0~24分，得分越高说明抑郁症状越严重。既往研究已经证实，CES-D-8对中老年人群有较好的适用性，预测灵敏度为0.94，且具有高度的内部一致性（Cronbach's α=0.89）[12]。本研究中每周锻炼时长、每日睡眠时长数据均来源于CFPS问卷中的特定问题。此外收集研究对象年龄、性别、户口类型、婚姻状况、受教育程度、工作情况、是否有慢性病、自评健康状况、自评收入水平、自评社会地位等资料。
1.4 统计学分析
采用Stata 18.0软件进行数据分析，计数资料采用例数和百分比（n，%）表示。针对锻炼时长的零膨胀分布，建立二分类变量标识零锻炼人群，并对非零值进行对数转换。通过Z分数标准化解决连续变量的尺度差异问题。采用稳健标准误的多元线性回归模型，分析标准化后的锻炼时长与睡眠时长对抑郁得分的交互作用。模型调整了年龄、性别、教育水平、健康状况、慢性病、城乡、收入水平、社会地位、婚姻状况、工作状态以及是否锻炼等变量。交互作用项通过标准化的锻炼时长与睡眠时长的乘积项引入。采用限制性立方样条（restricted cubic splines，RCS）分别拟合锻炼时长、睡眠时长与抑郁的非线性关系，检验两者间的非线性交互作用，并进行敏感性分析评估模型的稳健性。结合国内外相关指南[13-16]、相关研究[17-18]及本研究的数据特征，在每周锻炼时长维度设置5个节点（0、30、150、450、1 200 min）。每日睡眠时长维度同样采用RCS建模，节点位于3、5、7、9、10.5 h处。所有检验均采用双侧检验，检验水准α=0.05
2 结果
2.1 一般情况
共纳入18 838名研究对象，其中女性9 296人（49.35%），男性9 542人（50.65%）。此外，年龄为18~44岁（45.90%）、教育水平为中学（47.45%）、未患慢性病（83.70%）、城镇户口（71.29%）、有配偶（76.17%）、有工作（70.19%）、自评比较健康（47.09%）、自评收入为中等（49.12%）、自评社会地位为中等（46.42%）者占比较多，研究对象具体特征见表1。
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表格1 研究对象基本特征
Table1.Basic characteristics of the study participants
注：自评收入水平以1~5分表示，分数越高收入水平越高；自评社会地位以1~5分表示，分数越高自评地位越高。
2.2 多元线性回归分析
多元线性回归分析显示，每周锻炼时长、每日睡眠时长为抑郁的保护因素且存在交互效应。每周锻炼时长每增加1个标准差，抑郁得分降低0.12分[β=-0.12，95%CI（-0.19，-0.05）]；每日睡眠时长每增加1个标准差，抑郁得分降低0.40分[β=-0.40，95%CI（-0.47，-0.34）]（表2）。交互效应分析显示，每日睡眠时长对锻炼缓解抑郁有显著调节作用。低睡眠水平下（z=-1.5），锻炼的抑郁缓解效果更强（斜率更陡）；高睡眠水平下（z=1.5），锻炼的抑郁缓解效果减弱（斜率变缓）（图1）。
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表格2 多元线性回归结果
Table2.Results of multiple linear regression
注：模型统计量为F（14，18 820）=207.66，P<0.05，R2=0.15。
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图1 每周锻炼时长、每日睡眠时长与抑郁的线性关系
Figure1.Linear relationship between exercise duration, sleep duration, and depression
2.3 限制性立方样条分析结果
RCS模型分析显示，在控制人口学与社会经济变量后，每周锻炼时长与抑郁得分呈显著非线性负相关，抑郁得分随锻炼时间增加而快速下降，在约150~300 min/周后趋于平缓，未观察到过度锻炼导致的抑郁反弹；每日睡眠时长与抑郁得分呈弱U型关联，睡眠时长在8 h左右，抑郁得分最低（图2）。交互效应分析显示，每周锻炼时长与每日睡眠时长对抑郁得分存在显著的协同效应[β=0.08，95%CI（0.03，0.13）]，在睡眠不足情况下，运动的心理健康收益大幅降低，而充足的睡眠能显著增强中等运动量的抗抑郁效果。控制变量分析结果符合一般预期：年龄较低、男性、较高教育水平、城镇户口、较高自评收入与社会地位、有配偶与较低的抑郁得分相关；而自评健康状况较差、患有慢性病、有工作则与较高的抑郁得分相关（附件图1、表3）。
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图2 锻炼/睡眠时长与抑郁得分的独立效应
Figure2.The independent effects of exercise duration and sleep duration on depression scores
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表格3 多变量非线性回归分析结果
Table3.Results of multivariate nonlinear regression analysis
注：模型统计量为F（19，18 815）=162.27，P<0.05，R2=0.15；RCS.限制性立方样条。
2.4 敏感性分析
敏感性分析结果显示，尽管每周锻炼时长、每日睡眠时长及其交互项（锻炼×睡眠）的β值在不同模型中随协变量调整策略的递进而略有变化，但其效应方向在所有模型中均保持一致。具体而言，在仅控制基本人口学变量的模型1中，锻炼与睡眠的交互项未达到统计显著性水平[β=0.04，95%CI（-0.21，0.10）]。然而，在依次纳入健康状况与社会经济因素（模型2）以及环境相关变量（模型3）后，该交互项的估计效应逐渐显现统计学意义，其回归系数分别为[β=0.07，95%CI（0.01，0.12）]和[β=0.06，95%CI（0.00，0.11）]。这一变化表明，个体的健康状态及社会经济地位（如教育水平、家庭收入、就业状况等）可能构成重要的混杂因素；若未加以控制，可能导致交互效应被低估甚至无法识别。此外，所有纳入模型的自变量的方差膨胀因子（VIF）均远低于10（最大VIF＜2），提示模型中不存在显著的多重共线性问题。综上所述，本研究的主要发现具有良好的稳健性（附件表1）。
RCS敏感性分析结果表明，每周锻炼时长与每日睡眠时长同抑郁症状的非线性剂量反应关系及两者的正向交互作用，不受模型调整策略的显著影响。尽管β值随混杂因素的调整出现预期内的细微变化，但其统计学显著性和所代表的非线性模式始终保持不变，表明结论具有良好的稳健性（附件表2）。
3 讨论
既往研究证实睡眠、身体活动与抑郁存在相互影响的关系，但多集中于中老年群体，且多为线性关系的讨论[19-21]。本研究发现每日睡眠时长对抑郁症状具有非线性调节效应，表明每日睡眠时间不足或过长都与更高的抑郁风险预测有关，与Alvaro等[22]研究结果一致，神经递质和大脑结构在睡眠觉醒周期和抑郁中存在重叠，还有生物学因素，比如睡眠障碍引发的炎症反应失调都可能是睡眠时长对抑郁产生作用的因素。本研究还发现每周锻炼时长与抑郁症状呈显著负向关联。随着每周锻炼时长的增加，抑郁得分总体呈下降趋势，但同样并非线性关系，而是呈现出“急速下降－平台稳定－收益减弱”的复杂模式，即在较低运动量范围，增加运动能显著减轻抑郁症状。随着运动量增加到中等水平，其保护效应仍显著但强度减弱，与既往研究结果一致[23]。适度运动通过释放内啡肽 [24]、降低炎症水平[25]、改善神经可塑性（如增加BDNF）[26]等机制改善情绪；而长期、高强度的过度运动则可能导致慢性疲劳[27]、身体损伤、睡眠剥夺甚至心理耗竭，从而部分抵消其益处或增加心理负担[27-28]。
锻炼时长与睡眠时间之间存在显著的交互效应，凸显了健康行为间的动态关联。睡眠不足时，运动量需极高才能勉强维持中等抑郁得分，而中等睡眠水平者仅需中低运动量即可达到更低抑郁水平。本研究从行为流行病学角度，揭示了体育锻炼与睡眠时长在缓解抑郁症状上的协同效应，与部分研究结论一致[29-30]。这一协同效应可能源于神经生理层面的关联，体育锻炼可通过调节特定脑区的θ波活动等机制来改善睡眠质量，而睡眠质量的改善又在运动降低抑郁症状的路径中扮演重要的中介角色[30]，可能是因为运动与睡眠通过共同的生物学通路影响情绪。睡眠剥夺破坏神经递质稳态，削弱运动抗抑郁效应[31]，睡眠剥夺后HPA轴失调，皮质醇通过激活杏仁核CRH神经元增强焦虑样行为[32-33]，抵消运动产生的情绪改善作用，该机制导致睡眠不足时运动收益呈“边际递减”。同时睡眠不足时，小胶质细胞激活，炎症因子释放 [34]，干扰运动相关BDNF信号转导 [35-36]，削弱了运动的调控作用，这种协同作用被证实在美国人群中还存在性别差异[29]。睡眠障碍人群应采取“优先改善睡眠，其后叠加运动”的整合干预模式。一项针对痴呆人群的研究发现，基线睡眠时间＜6 h或≥9 h是受试者进行运动干预的主要障碍 [37]。这表明，对于已有睡眠问题的个体，若直接要求其进行运动，可能因依从性低下而难以获益。因此，在实践中首先应通过认知行为疗法、睡眠卫生教育等方式缓解睡眠障碍，破除依从性壁垒后，再引入运动干预成分，以实现有效降低抑郁风险的目的。
本研究也存在一定局限性。本研究为横断面设计，限制了因果推断；睡眠时长测量未区分睡眠阶段，且缺乏对睡眠质量的测量；未考察运动类型（有氧/抗阻）的差异化效果。未来可开展深层次的大样本研究，设计运动-睡眠序贯干预试验，以验证运动－睡眠对心理健康的作用。此外，模型的决定系数相对较低，可能存在其他未被纳入的重要因素影响抑郁情绪，后续调查研究应进一步探索更多的潜在影响因素。未来研究还可结合神经影像学与行为数据，进一步探究不同剂量运动与睡眠干预方案对大脑功能及心理健康的联合效应。
本研究通过RCS模型量化了运动－睡眠交互作用的非线性特征，发现健康行为对心理健康的影响存在协同机制，双因素的协同干预可能实现抑郁预防的最优效益。对于睡眠障碍患者，单纯增加运动量仅能实现有限改善，应优先调整睡眠时长。该研究为公共卫生部门制定整合型健康促进策略提供了依据。
附件见《医学新知》官网附录（https://yxxz.whuznhmedj.com/futureApi/storage/appendix/202509013.pdf）
伦理声明：本研究数据来源于CFPS数据库，该项目已获得北京大学生物医学伦理委员审批（批号：IRB00001052-14010）
作者贡献：研究设计：刘珏岑、李显蓉；数据分析：刘珏岑、徐雅婷、杨帆、陈瑶；论文撰写：刘珏岑；文章审阅、基金支持：李显 蓉
数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可在CFPS官网（http://www.isss.pku.edu.cn/cfps/）获取
利益冲突声明：无
致谢：不适用
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