牛津大学10万人研究:晚上这个时间睡觉,心脏最“安全”

2026-03-25

在快节奏的现代生活中,熬夜似乎成了很多人的常态。我们常听到“早点睡对身体好”,但到底几点睡才算“早”?睡得太早就一定比晚睡好吗?

一项由牛津大学和埃克塞特大学联合完成、发表于欧洲心脏病学会(ESC)旗下期刊 《欧洲心脏病学会数字健康杂志》 的研究给出了一个颇为精准的答案:晚上10:00到10:59之间入睡,与最低的心血管疾病发病率相关。

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📊 10万人数据,追踪近6年

这项研究使用了英国生物银行(UK Biobank)中103,712名参与者的数据。与以往依赖问卷回忆的研究不同,这次研究人员让参与者佩戴了7天的手腕加速度计(accelerometer),客观记录他们的入睡时间和醒来时间。

参与者平均年龄在43-79岁之间,研究人员对他们进行了平均5.7年(±0.49年) 的随访。在随访期间,共有3,172人新发心血管疾病,包括心脏病、心力衰竭、心肌梗死、脑卒中等。


🕙 黄金入睡窗口:10:00-10:59 p.m.

研究人员将入睡时间分为四组:

  • <10:00 p.m.(早于晚上10点)

  • 10:00 p.m. – 10:59 p.m.(晚上10点至10点59分)

  • 11:00 p.m. – 11:59 p.m.(晚上11点至11点59分)

  • ≥12:00 a.m.(午夜及以后)

在调整了年龄、性别等因素后,研究结果显示:

入睡时间在晚上10:00至10:59之间的人群,心血管疾病发病率最低。

与这一“黄金时段”相比,其他时间入睡的人群,心血管疾病风险均显著升高:

入睡时间风险升高幅度统计学显著性
<10:00 p.m.24%P < 0.005
11:00 p.m. – 11:59 p.m.12%P = 0.04
≥12:00 a.m.25%P = 0.03

即使在进一步调整了睡眠时长、睡眠规律性、以及传统心血管风险因素(如高血压、糖尿病、吸烟、BMI等)之后,这一关联仍然稳定存在。这说明,入睡时间本身是一个独立的心血管风险影响因素,而不仅仅是因为晚睡导致睡眠不足。


👩 女性风险更显著,男性也需注意

研究中一个值得关注的发现是,入睡时间与心血管风险的关联在女性中表现得更为突出。对于男性而言,只有“早于10点入睡”这一组显示出显著的风险升高,其他时间段的差异在统计学上不够显著。

研究人员指出,这可能与男女在激素水平、昼夜节律敏感性等方面的差异有关。当然,这不意味着男性可以忽视入睡时间,而是提示我们女性可能对入睡时间的变化更为敏感。


🧠 为什么入睡时间会影响心脏?

虽然这项研究是观察性研究,不能直接证明因果关系,但科学家们提出了几种可能的机制:

  1. 昼夜节律紊乱
    人体内部有一个精密的生物钟,调控着心率、血压、激素分泌等多项生理功能。入睡时间偏离身体“预期”的时间点,会导致昼夜节律紊乱,进而增加心血管系统的负担。

  2. 自主神经功能失衡
    在夜间休息时,副交感神经应该占主导地位,帮助身体放松、心率减慢、血压下降。如果入睡时间过晚或过早,可能导致自主神经调节异常,长期下来影响心血管健康。

  3. 睡眠结构与质量受损
    即使总睡眠时长足够,如果入睡时间与内在生物钟不同步,睡眠结构(如深睡眠比例、REM睡眠)也可能受到影响,从而削弱睡眠的修复作用。

💡 我们可以怎么做?

基于这项研究,我们可以得出几个实用的建议:

1. 将入睡目标设定在晚上10:00-10:59之间

这并不是要求每天必须精确到分秒,而是尽量将入睡时间稳定在这个区间附近,避免长期过早或过晚。

2. 保持规律,比偶尔早睡更重要

研究在调整了“睡眠规律性”后,入睡时间的影响依然存在,说明规律且时间适宜的睡眠习惯才是关键。

3. 女性尤其值得关注

如果你是女性,且长期在午夜后入睡,或者习惯晚上9点前就睡,可以留意一下自己的心血管健康状况,适当调整作息。

4. 结合睡眠时长与质量

入睡时间是“睡眠健康”的一部分。即便在黄金时间入睡,如果总睡眠时长不足7-9小时,或睡眠质量差,心血管风险仍然存在。


📌 结语

这项来自牛津大学的大规模研究表明,晚上10:00到10:59之间入睡,是保护心血管健康的“黄金入睡窗口”。睡得太早或太晚,都可能给心脏带来额外负担。


在关注吃什么、动多少的同时,不妨也留意一下——你每天晚上,几点入睡?


参考文献:
Nikbakhtian S, Reed AB, Obika BD, et al. Accelerometer-derived sleep onset timing and cardiovascular disease incidence: a UK Biobank cohort study. European Heart Journal – Digital Health. 2021;2(4):588-597. doi:10.1093/ehjdh/ztab088








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