Sleeping disturbances and predictor risk factors among type 2 diabetic mellitus patients

Ann Afr Med. 2020 Oct-Dec;19(4):230-236. doi: 10.4103/aam.aam_51_19.

Abstract

Background: Sleep disturbance is a major health issue among people with type 2 diabetes mellitus (T2DM). The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) has been the most widely used instrument to measure subjective sleep disturbance.

Aim: The aim of this study was to determine the impact of sleeping factor structure of the PSQI as potential predictor for glycosylated hemoglobin A1c (HbA1C) among people living with T2DM in the Turkish community to facilitate its use in the clinical practice and research.

Subjects and methods: This is a cross-sectional study and participants were between the age group of 25 and 65 years old who visited the diabetes and endocrinology department of Mega Medipol University Teaching Hospital, Istanbul. The PSQI was conducted on 871 patients with T2DM. Good sleep quality was defined as PSQI score <5. Multivariate logistic regression analysis was used to estimate the associated risk factors for the T2DM.

Results: The current study showed significant differences between male and female patients with respect to their age in years, body mass index (BMI) (kg/m2), physical activity, smoking habit, sheesha smoking, income, family history of metabolic syndrome, coronary heart disease (CHD), and PSQI. The results revealed significant differences between HbA1c ≤7 and females and HbA1c >7 T2DM patients with respect to gender, BMI (kg/m2), CHD, and PSQI. The study demonstrated significant differences between sleeping categories PSQI as good, average, and poor sleeping among T2DM patients with respect to age and gender. Meanwhile, significant differences were reported between sleeping categories among T2DM patients with respect to their: number of sleeping hours, wake-up time, sleeping time, HbA1c, fasting blood glucose, uric acid, and systolic and diastolic blood pressure. This study showed very strong statistically significant correlations between low HbA1c and poor sleep quality in patients with T2DM patients, including subjective sleep quality r = 0.763, sleep latency r = 0.327, sleep duration r = 0.472, habitual sleep efficiency r = 0.575, sleep disturbances r = 0.564, use of sleep medication r = 0.728, and daytime dysfunction r = 0.734. Multivariate stepwise logistic regression analysis revealed that Vitamin D (mmol/L) (P < 0.001), HbA1c (P < 0.001), duration of DM (P < 0.001), uric acid (mmol/L) (P < 0.001), systolic blood pressure mmHg (P = 0.006), diastolic blood pressure mmHg (P = 0.015), and BMI (P = 0.024) were considered at higher risk as the predictors for sleeping quality among T2DM patients.

Conclusion: The results suggest a strong positive correlation between PSQI with HbA1c levels, systolic and diastolic blood pressure, age, BMI, among type 2 diabetic patients. This study ascertains that poor sleep quality may be due to elevated level of HbA1c, metabolic syndrome, diabetes, obesity, and/or hypertension.

RésuméObjectif: Le but de cette étude était de déterminer l'impact de la structure du facteur de sommeil du PSQI en tant que prédicteur potentiel de l'HbA1C chez les personnes vivant avec le DT2 dans la communauté turque afin de faciliter son utilisation dans la pratique clinique et la recherche. Méthodes: Il s'agit d'une étude transversale et les participants étaient âgés de 25 à 65 ans et ont visité le service de diabète et d'endocrinologie du Mega Medipol University Teaching Hospital d'Istanbul. Le PSQI a été mené sur 871 patients atteints de DT2. Une bonne qualité de sommeil a été définie comme un score PSQI <5. Une analyse de régression logistique multivariée a été utilisée pour estimer les facteurs de risque associés au T2DM. Résultats: la présente étude a montré des différences significatives entre les hommes et les femmes en ce qui concerne leur âge en années, l'IMC (kg / m2), l'activité physique, le tabagisme, le tabagisme, le revenu, les antécédents familiaux de syndrome métabolique, les maladies coronariennes ( CHD) et PSQI. Les résultats ont révélé des différences significatives entre l'HbA1C≤7 et les femmes et l'HbA1C> 7 patients T2DM en termes de sexe, d'IMC (kg/m2), de maladie coronarienne (CHD) et de PSQI. L'étude a démontré des différences significatives entre les catégories de sommeil PSQI comme bon, moyen et mauvais sommeil chez les patients T2DM en ce qui concerne l'âge et le sexe.. Une analyse de régression logistique par étapes multivariée a révélé que la vitamine D (mmol / L) (P <0,001), l'HbA1c (P <0,001), la durée de la DM (P <0,001), l'acide urique (mmol / L) (P <0,001), la systolique La pression artérielle mmHg (P = 0,006), la pression artérielle diastolique mmHg (P = 0,015) et l'IMC (P = 0,024) étaient considérées comme présentant un risque plus élevé comme prédicteurs de la qualité du sommeil chez les patients atteints de DT2.Conclusion: Les résultats suggèrent une forte corrélation positive entre le PSQI avec les niveaux d'HbA1C, la pression artérielle systolique et diastolique, l'âge, l'IMC, chez les patients diabétiques de type 2. Cette étude établit qu'une mauvaise qualité de sommeil peut être due à un niveau élevé d'HbA1C, au syndrome métabolique, au diabète, à l'obésité et / ou à l'hypertension.

Keywords: Hemoglobin A1c; Pittsburgh Sleep Quality Index; risk factors; sleeping disturbances; type 2 diabetes mellitus.

Publication types

  • Research Support, Non-U.S. Gov't

MeSH terms

  • Adult
  • Age Factors
  • Aged
  • Blood Glucose / analysis
  • Blood Glucose / metabolism
  • Blood Pressure
  • Body Mass Index
  • Cross-Sectional Studies
  • Diabetes Mellitus, Type 2 / blood
  • Diabetes Mellitus, Type 2 / complications*
  • Exercise
  • Female
  • Glycated Hemoglobin / metabolism*
  • Humans
  • Hypertension / complications
  • Male
  • Middle Aged
  • Obesity / complications
  • Risk Factors
  • Sleep / physiology*
  • Sleep Apnea, Obstructive / blood
  • Sleep Apnea, Obstructive / complications
  • Sleep Wake Disorders / blood*
  • Sleep Wake Disorders / complications*

Substances

  • Blood Glucose
  • Glycated Hemoglobin A
  • hemoglobin A1c protein, human