亮点
– 在83名随访2年的1型糖尿病儿童和青少年中，较高的久坐时间（以牺牲睡眠或活动时间为代价）与较高的HbA1c和平均间质葡萄糖水平相关。
– 将每日时间重新分配给睡眠或MVPA（并减少久坐行为）与HbA1c和间质葡萄糖的临床显著降低相关。
– 研究结果使用24小时组成数据分析得出，保留了时间使用数据的相对性质，并支持在临床咨询中采用全天候运动方法。
背景
儿童和青少年期的1型糖尿病（T1D）仍然是一个临床挑战，因为血糖目标在生长、青春期和行为变化期间难以实现。血糖稳定性——通过HbA1c和连续葡萄糖监测（CGM）指标如平均间质葡萄糖和血糖范围时间来衡量——预测微血管结局和生活质量。占据24小时日的生活方式行为——睡眠、久坐时间和体力活动——在生理上与葡萄糖代谢和胰岛素敏感性相互作用，但这些行为之间的相对平衡在患有T1D的青少年中尚未得到充分研究。
传统分析将行为独立处理，可能会因每日时间有限而误代表效应：增加一种行为的时间必然减少另一种行为的时间。组成数据分析（CoDA）尊重这一限制，并越来越多地用于研究儿童和成人24小时运动剖面与健康结局之间的关联。Diactive-1队列研究（Muñoz-Pardeza等，Diabetologia 2025）应用CoDA调查了在2年内，时间在睡眠、久坐行为、轻度体力活动（LPA）和中高强度体力活动（MVPA）之间的重新分配如何与年轻1型糖尿病患者的HbA1c和间质葡萄糖相关。
研究设计
人群：83名年龄在6-18岁的已确诊T1D的儿童和青少年（45%为女性），参与Diactive-1队列研究，纵向随访2年。基线平均HbA1c为57.54 ± 9.22 mmol/mol（7.4 ± 0.8%）。
暴露测量：参与者连续佩戴三轴加速度计9天，以捕捉设备测量的24小时运动行为，分类为睡眠、久坐时间、轻度体力活动和MVPA。时间使用被作为组成数据处理（即，各部分总和为24小时）。
结局测量：HbA1c值从医疗记录中提取；间质葡萄糖由CGM设备测量，并汇总为中位葡萄糖（报告中位数9.37 mmol/L [四分位间距8.68–10.31]）。
分析方法：使用包含组成协变量的线性混合模型量化了行为之间日常时间重新分配与随访期间结局之间的关联。结果报告为未标准化的贝塔系数（B）用于重新分配对比，以及标准化的贝塔系数（β）以表示效应大小。
主要发现
该研究报告了关于日常时间重新分配及其与HbA1c和间质葡萄糖关联的三个主要发现。
1) 更多的久坐时间（以牺牲睡眠或活动时间为代价）与更差的血糖指标相关
当久坐行为增加以牺牲睡眠、LPA或MVPA时，HbA1c显著增加：B = 14.077 mmol/mol（95% CI 4.244至23.956）；标准化β = 0.368。间质葡萄糖也随着更多的久坐时间而上升（B = 1.988 mmol/L；95% CI 0.153至3.880；β = 0.261）。这些点估计表明，用久坐时间替代睡眠或活动时间与慢性（HbA1c）和短期血糖的临床上显著恶化相关。
2) 更多的睡眠时间（以牺牲其他行为时间为代价）与较低的HbA1c相关
增加睡眠时间——同时减少久坐时间、LPA或MVPA——与较低的HbA1c相关（B = −12.712 mmol/mol；95% CI −25.204至−0.520；β = −0.197）。这表明，睡眠不足可能对患有T1D的青少年的慢性血糖控制产生不利影响，而优先考虑睡眠对代谢控制有益。
3) 更多的MVPA（以牺牲久坐时间为代价）与HbA1c和间质葡萄糖的降低相关
将日常时间重新分配给MVPA而不是久坐行为与较低的间质葡萄糖（B = −1.580 mmol/L；95% CI −2.800至−0.388；β = −0.283）和较低的HbA1c（B = −9.361 mmol/mol；95% CI −15.856至−2.881；β = −0.330）相关。报告对比中的标准化贝塔值表明效应大小为小到中等，但如果具有因果关系，则绝对HbA1c变化（如果转换约为9 mmol/mol，大约0.9%的HbA1c降低）在临床上是有意义的。
解释幅度和临床相关性
报告的幅度值得注意：HbA1c的变化约为9-14 mmol/mol，大致相当于0.8-1.3%的HbA1c，这在儿科糖尿病护理中是显著的。间质葡萄糖的变化（约1-2 mmol/L）可能反映平均血糖和血糖范围时间的有意义变化。然而，这些关联代表统计模型内的观察性重新分配，而不是随机行为干预的结果；不能假设因果关系。
专家评论和生物学合理性
生理学原理支持观察到的关联。MVPA增加骨骼肌葡萄糖摄取和胰岛素敏感性，急性降低血糖，并在定期进行时改善长期血糖控制。相反，长时间的久坐行为减少骨骼肌收缩活动，可能导致胰岛素敏感性下降。睡眠剥夺和睡眠质量差会增加反调节激素（如皮质醇、生长激素）的水平，损害胰岛素敏感性，导致更高的空腹和平均血糖。
使用组成分析是一个优势，因为它捕捉了24小时时间使用的内在权衡，并生成可解释的重新分配估计值（例如，将30分钟从久坐时间转移到MVPA）。这种分析方法与最近强调24小时视角而非孤立行为的运动行为指导一致（WHO 2020）。
局限性和普遍性
关键的局限性应谨慎解读：
- 样本量和队列选择：该研究包括来自单一队列的83名参与者。虽然纵向随访加强了对时间关联性的推断，但适度的样本量限制了亚组分析（如按青春期状态、胰岛素方案）的能力和在不同人群中的外部有效性。
- 观察性设计：尽管有重复测量，残余混杂因素（饮食摄入、胰岛素剂量和时间、低血糖事件、社会经济因素）可能影响关联。
- 测量限制：加速度计从运动特征推断行为，可能误分类某些活动（如骑自行车、抗阻训练）和没有多导睡眠图的情况下无法准确识别睡眠。设备佩戴依从性和睡眠检测算法可能影响睡眠持续时间和片段化的估计。
- 糖尿病管理的异质性：胰岛素模式（泵与多次每日注射）、CGM类型和临床支持在摘要中未完全描述，可能影响活动和睡眠对血糖的影响。
临床意义
对于管理儿科T1D的临床医生，这些数据强化了既定建议，并通过强调全天候时间平衡扩展了这些建议：
- 鼓励定期进行符合WHO和国家指南的MVPA（目标为儿童/青少年每天约60分钟的MVPA，条件允许时），同时提供个性化的教育，关于运动前后的胰岛素调整、碳水化合物摄入和CGM使用，以减轻低血糖风险（Riddell等，Lancet Diabetes Endocrinol 2017；ADA/ISPAD指南）。
- 在咨询中明确解决久坐行为。减少长时间坐着（如在屏幕时间或课堂中推广短暂的活动休息）可以独立于总的MVPA改善血糖控制。
- 优先考虑睡眠健康。筛查不足或不规律的睡眠，并实施睡眠卫生干预措施，可能为改善HbA1c和平均血糖提供另一条可改变的途径。
- 务实使用CGM数据。连续血糖指标提供了关于行为变化对血糖影响的可操作反馈，并可以指导胰岛素和生活方式计划的迭代调整（Battelino等，Diabetes Care 2019关于CGM指标的共识）。
研究空白和未来方向
重要的下一步包括：
- 随机试验测试重新分配日常时间（如减少久坐时间或增加睡眠/MVPA的项目）的干预措施，以评估因果关系并评估其对HbA1c、CGM指标和患者报告结局的影响。
- 更大、更多样化的队列，以检查年龄、性别、青春期、胰岛素方案和社会经济因素对效应的修饰作用，并量化组成重新分配的最小临床重要变化。
- 特定领域的分析，以确定不同类型MVPA（有氧与抗阻）、活动时间相对于胰岛素和餐食，以及睡眠质量是否产生不同的血糖效应。
- 将可穿戴设备和行为数据与胰岛素剂量记录和饮食摄入整合，以建模机制路径。
结论
Diactive-1组成分析提供了纵向证据，表明在1型糖尿病儿童和青少年中，24小时运动行为的平衡很重要：更多的久坐时间与更差的血糖指标相关，而更多的睡眠和MVPA（相对于久坐时间）与更好的代谢稳定性相关。这些发现支持在临床咨询中采用24小时运动框架，并支持试验测试结构化时间重新分配是否能产生持续的血糖改善。
资金来源和ClinicalTrials.gov
原始文章包括资金和致谢详情（Muñoz-Pardeza等，Diabetologia 2025）。如果Diactive-1队列适用于ClinicalTrials.gov注册，应在完整手稿中查阅试验标识符和资金来源。
参考文献
1. Muñoz-Pardeza J, López-Gil JF, Hormazábal-Aguayo I, Huerta-Uribe N, Ezzatvar Y, García-Hermoso A. Compositional analysis of the association between 24 h movement behaviours, HbA1c and interstitial glucose in children and adolescents with type 1 diabetes mellitus: a two-year longitudinal analysis of the Diactive-1 cohort study. Diabetologia. 2025 Oct;68(10):2126–2138. doi:10.1007/s00125-025-06496-2.
2. World Health Organization. WHO Guidelines on Physical Activity and Sedentary Behaviour. Geneva: WHO; 2020.
3. Battelino T, Danne T, Bergenstal RM, et al. Clinical targets for continuous glucose monitoring data interpretation: recommendations from the International Consensus on Time in Range. Diabetes Care. 2019 Aug;42(8):1593–1603.
4. Riddell MC, Gallen IW, Smart CE, et al. Exercise management in type 1 diabetes: a consensus statement. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017 May;5(5):377–390.
5. Dumuid D, Olds TS, Lewis LK, et al. Health implications of 24-hour time use patterns: a compositional data analysis. PLoS One. 2017;12(7):e0181230. （使用组成数据分析时间使用数据的方法论工作示例。）
6. American Diabetes Association. 6. Glycemic Targets: Standards of Medical Care in Diabetes—2024. Diabetes Care. 2024;47(Suppl 1):S50–S63.
AI缩略图提示
一名青少年手腕上戴着软硅胶连续葡萄糖监测器和腕部加速度计，坐在厨房桌旁，旁边有一个足球和一本书；温暖的临床环境，自然光线；强调运动、睡眠和血糖监测；半现实主义，高分辨率。
