ドイツ人学生における個人のクロノタイプと体組成との関連 - ChroNu 研究 (ChroNuCohort)

バックグラウンド：

クロノタイプは睡眠の中間点として定義され、生物の時間的組織の生物学的構造を表します。 それ自体は遺伝、年齢、性別、環境によって決まります。 個人のクロノタイプと社会的に決定されたスケジュールとの間のずれは、「社会的時差ボケ」と呼ばれる現象を引き起こす可能性があります。 新たな証拠は、クロノタイプや「社会的時差ぼけ」が遅いと、体重増加、BMIの上昇、2型糖尿病の確率が高くなる傾向があることを示しています。 後期のクロノタイプは、より有害な体組成とも関連しています。 クロノタイプは、思春期から成人初期（約 10 年）まで徐々に遅れていきます。 20 歳以上）、再び進行する前に、若年成人はそのような有害な曝露に対して特に脆弱になる可能性があります。 これらの曝露は、夜間のエネルギー摂取量の増加の結果である可能性があり、これが思春期以降のクロノタイプに観察されました。 夕方にエネルギー摂取量を優先的に消費すると、総エネルギー摂取量が増加します。 学校や大学の始業時間の早さなどの社会的スケジュールは、重大な「社会的時差ぼけ」の一因となる可能性があり、個人の食事のタイミングに影響を与える可能性があります。 ただし、クロノタイプは、朝食を抜くかどうかなど、食事のタイミングを予測する主な要因になる可能性があります。 ただし、これが主に若年成人の初期クロノタイプまたは後期クロノタイプに影響を与えるかどうかはまだ明らかではありません。

ドイツにおける過体重/肥満の有病率の推移に関するデータは、過体重/肥満の有病率が現在、ほとんどの成人年齢層で一定か減少していることを示していますが、若年成人は明らかに例外であり、若者の過体重/肥満の有病率は上昇し続けています。 それにもかかわらず、この長期的な傾向に対するクロノタイプおよび/または社会的時差ぼけの潜在的な寄与については、ドイツでは対処されていません。

仮説：

ChroNuコホートの仮説は、個人のクロノタイプと社会的時差ボケが若年成人期（18～25歳）の身体組成（の変化）の予測因子であり、クロノタイプと社会的時差ボケの変化が身体組成の変化をもたらすというものである。

標的：

したがって、研究者らは、最初の段階では身体組成とクロノタイプ/社会的時差ぼけとの関連性を研究し、1年後の追跡調査ではクロノタイプ/社会的時差ぼけの変化と身体組成との因果関係を研究することを目指している。

方法 1: 参加者 ChroNu コホート研究では、研究者はパーダーボルン大学から 18 ～ 25 歳の少なくとも 300 人の学生を採用します。 学生には、ソーシャルメディア、メーリングリスト、ポスターやチラシ、講義での研究のプレゼンテーションなどを通じて連絡が取られます。 ChroNuコホート研究は2019年9月から2020年2月頃まで続きます。 SARS-CoV2パンデミックによる制限のため、参加者は2020年6月に再度募集され、ベースライン時と同じ質問からなるオンライン調査に回答した。フォローアップは2022年5月から6月に予定されている。

方法 2: 方法:

ChroNu コホート研究の参加者のスクリーニングでは、適格な参加者はミュンヘン クロノタイプ アンケート (MCTQ、© Roenneberg & coworkers 2015) に記入するよう求められます。これは、個人のクロノタイプを計算するための検証済みのアンケートです。 このアンケートでは、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、就寝時間（就寝時間）、休息日（休職日）に分けて質問しています。寝る準備をするとき);眠りにつくまでにかかる時間 (睡眠潜時)。彼らが目覚めるとき（睡眠の終わり）。そしてベッドから出るまでにどれくらい時間がかかりますか（睡眠慣性）。 クロノタイプを定義する睡眠中点は、入眠時間に睡眠時間の半分を加えた時間として計算されます。 睡眠時間が勤務日よりも休日の方が長い場合、この寝過ぎが修正されます (睡眠中点の修正)。睡眠時間の差の半分が差し引かれます。 社会的時差ぼけは、就業日と非就業日の睡眠中時間の差として計算されます。

この研究の結果である個人の体組成は、バイオインピーダンス分析 (BIA) (mBCA 515、SECA) を使用して分析されます。 分析には、腹囲、体のサイズ、体重が必要です。腹囲は、世界保健機関 (WHO) の推奨に従って訓練を受けた担当者によって肋骨の最下部と腸骨稜の間の中間で測定され、BIA デバイスに入力されます。 体のサイズは、SECA の超音波測定ステーション (seca 287 dp) を使用して測定され、BIA デバイスに直接転送されます。 体重と体組成を測定するには、参加者は BIA デバイスの上に立つ必要があります。

クロノタイプとその結果として生じる可能性のある社会的時差ぼけは環境の影響を受けるため、参加者は、身体活動と食事のタイミングと食物摂取の両方における日常生活と日内パターンに関する追加のアンケートに記入するよう求められます。 日常生活に関する質問には、該当する場合、大学と仕事の両方の開始時刻と終了時刻が含まれます。

次の ChroNu 栄養試験に向けて、研究者らは ChoNu コホートの中で最も古いクロノタイプと最新のクロノタイプを探しています。 私たちのコホートの中でそれぞれ最も早い睡眠中点と最も遅い中睡眠点を持つ参加者が適しているようです。

統計分析 線形混合効果回帰モデルを使用して、予測因子としてのクロノタイプ (h:mm で連続) と BMI、体脂肪、内臓脂肪との関連性を分析します。 予測因子として社会的時差ボケについても同じ分析が実行されます。

多変数線形およびロジスティック混合効果回帰モデルを実行して、クロノタイプと、食事のタイミングおよび身体活動の概日パターンとの関連を調査します。 第 2 ステップでは、多変量回帰分析を使用して、クロノタイプと身体組成の間の関連性が、食事のタイミングと身体活動の両方の概日パターンによって媒介されるかどうかを調べます。 すべての基本モデルは年齢に応じて調整され、統計的に有意であると考えられる潜在的な交絡因子についてもさらに調整されます。