陪谁睡的科学研究

机器翻译2026年07月05日约 17 分钟

谁睡在我的卧室里？与狗、猫或孩子同睡时的睡眠与心肺生理学

与宠物或孩子同睡及其对心肺和睡眠生理学的影响

Alexander H.K. Montoye, Dylan Curran, Gregory J. Grosicki

摘要

与宠物或孩子同睡很常见，但其对睡眠、心肺生理学和行为结局的影响尚未得到充分研究。我们基于来自11,733名佩戴WHOOP可穿戴设备的成年人的1,649,083人日数据，检验了与狗、猫或孩子同睡与睡眠特征、心肺生理学测量指标以及次日身体活动之间的个体内关联。参与者通过设备配套智能手机应用程序中的每日日志报告夜间同睡情况，线性混合效应模型比较了同一体内在有同睡和无同睡的夜晚之间的差异。同睡与心肺生理学指标的适度改善相关，包括较低的静息心率（0.8-1.1次/分钟）、较低的呼吸频率（0.04-0.07次/分钟）和较高的心率变异性（1.41-1.95毫秒）。睡眠结局好坏参半，表现为睡眠持续时间较长（5.5-9.6分钟）但干扰更多（0.36-0.40次）且恢复性睡眠略少（0.23-1.17%）。各组的关联总体一致，尽管与孩子同睡表现出更大的睡眠干扰。与狗和猫同睡后次日的身体活动较高（分别为7.6和7.4个强度加权分钟），但与孩子同睡后较低（2.6个强度加权分钟）。尽管效应量较小（β范围：0.008–0.045），但研究结果表明，同睡与适度的心肺益处和轻微的睡眠干扰之间的权衡相关，提示同睡决策可能更多地受个人和情境因素驱动，而非对生理影响的担忧。

关键词：睡眠质量，可穿戴设备，宠物，自主神经功能

引言

睡眠对整体健康及身体和认知功能至关重要[1]，然而西方化社会中相当比例的成年人睡眠不足或质量低下，大约三分之一的人每天睡眠少于7小时[2]，近约30%的人报告夜间睡眠困难[3]。鉴于睡眠不足的高发生率，确定影响睡眠数量和质量的因素十分重要。由于睡眠发生在更广泛的社会和环境背景中，识别影响睡眠数量和质量的因子（包括睡眠安排）是一个重要的研究领域。同睡很常见，30-50%的成年人会与孩子、宠物或两者同床共眠[4, 5]。尽管同睡是一种普遍做法，但这些安排的生理后果仍未被完全理解。

Andre等人[6]近期的一篇综述对同睡研究提供了全面的概述。与孩子同睡显示出主观（即自我报告）睡眠改善与更受干扰的客观（即多导睡眠监测或基于设备）睡眠测量之间的不匹配，尤其是在母亲中。在与动物同睡时，物种特异性睡眠模式可能影响人类睡眠。狗是多相睡眠者，通常在夜间经历几次睡眠-觉醒转换，而猫是黄昏活动性动物，倾向于在傍晚和清晨更活跃，而此时人类通常正在睡觉[7-9]。其他因素如运动和过敏原暴露可能进一步导致睡眠干扰[10, 11]，尽管宠物可能提供安全感或其他心理益处，从而改善睡眠质量[6, 12]。实证研究反映了这些相互竞争影响的平衡。Hoffman等人[13]报告称，夜间狗的运动与人类床伴的运动增加相关。类似地，Patel等人[14]发现，与狗同床相比狗在房间内时睡眠质量更差。尽管较少研究检验与猫同睡，现有证据表明猫和狗主人自我报告的睡眠干扰可能相似[15]。

尽管对同睡的兴趣日益增长，现有文献大多受限于样本量小、依赖自我报告的睡眠结局，以及比较习惯性同睡者和非同睡者而非检验个体内差异的个体间设计。如果两组在人口统计学、睡眠习惯或其他生活方式因素上存在系统性差异，此类设计存在混杂风险。此外，关于同睡如何与静息心率（resting heart rate，RHR）和心率变异性（heart rate variability，HRV）等心肺标志物相关，所知更少。睡眠不佳与RHR升高和HRV降低相关[16, 17]，提示同睡可能影响这些指标，但尚未在大规模上直接检验。

大规模、被动收集的可穿戴数据为弥补这些空白提供了新机遇。因此，我们在一个大规模可穿戴设备使用者样本中，检验了与狗、猫或孩子同睡与夜间睡眠结局、心肺生理学测量指标以及次日身体活动之间的个体内关联。

材料与方法

研究设计与参与者

本研究是一项回顾性队列分析，使用可穿戴健身追踪器（WHOOP Inc., Boston, MA）成年用户（18-79岁）的数据，设计、实施和报告遵循观察性流行病学研究报告规范（STROBE）队列研究指南[18]。参与者从完整数据库中随机选择，前提是满足预设的纳入标准，这些标准旨在确保数据完整性、组间相似的人口统计学特征以及个体内变异性。符合条件的用户在2024年至少有14天（最多365天）的连续数据，且无缺失睡眠或生物特征测量数据。此外，参与者需要在WHOOP配套智能手机应用程序中完成每日日志条目，报告睡眠期间卧室中是否有狗、猫或孩子。

为进行个体内比较，参与者被要求在至少三天报告伴侣（狗、猫或孩子）存在，并在至少三天报告不存在。在初步样本被识别后，出现在多个组中的个体（例如，报告与狗和孩子同睡）被移除，以隔离每个个体的效应。在匹配（后文描述）之前，样本包括61,347名个体（n=44,678名与狗同睡者，n=12,758名与猫同睡者，n=3,911名与孩子同睡者），贡献了9,966,572人日的数据。人口统计学（年龄和性别）和人体测量学（身高和体重）为自我报告，BMI使用接近研究开始日期（2024年1月1日）记录的值计算。所有用户均同意将其匿名化数据用于研究目的。该研究经Salus IRB审查批准（方案#251121；Austin, TX），并基于最小风险标准被认定免于持续监督。去标识化数据集于2025年12月4日为研究目的而访问。所有数据在研究团队访问前均已完全匿名化，作者在数据收集期间或之后无法访问任何可识别个体参与者的信息。

可穿戴设备与测量

WHOOP腕带结合加速度测量和光电容积描记法，以检测至少一小时持续时间的核心睡眠期。在每个检测到的睡眠期内，WHOOP将每个30秒间隔分类为四种睡眠阶段之一：清醒、浅睡眠、慢波睡眠（SWS）和快速眼动（REM）睡眠。在整个睡眠期间，逐搏间期（peak-to-peak heartbeat intervals）以及从频率变换衍生的特征被用于估计RHR。此外，WHOOP从光电容积描记信号中推导出心跳峰间期以估计HRV，计算为连续差值的均方根（RMSSD）。为生成夜间RHR和HRV值，WHOOP首先滤除被识别为清醒或信号质量低的时段。然后使用加权平均聚合剩余时段，其中SWS可能性较高的时段和更接近睡眠结束的时段被赋予更高权重。睡眠持续时间定义为总睡眠时间（浅睡眠、SWS、REM）。恢复性睡眠定义为在SWS和REM睡眠中花费的时间总和。WHOOP在心率（99%一致性）和双阶段睡眠分类（86-89%一致性）方面已通过心电图和多导睡眠监测验证[19, 20]。

每日身体活动使用WHOOP腕带的心率和运动数据自动检测，或由参与者在WHOOP智能手机应用程序中手动记录。最大心率使用非线性公式192 - 0.007 × 年龄²[21]估计、手动设定，或定义为在信号质量高的运动期间记录的最高心率。每次活动期间的连续心率数据用于计算在五个区带中花费的时间，这些区带定义为最大心率的百分比：区带1（50-60%）、区带2（60-70%）、区带3（70-80%）、区带4（80-90%）和区带5（90-100%）。每个区带中的分钟数乘以区带特异性权重（即区带1 = 1，区带2 = 2，依此类推），然后求和以产生一个复合的、合计的心率区带评分（SHRZS），我们将其称为身体活动（即强度加权分钟）[22]。2024年11月，该平台过渡到基于心率储备的区带；如后文所述，我们使用过渡前（1月至10月）的数据进行了敏感性分析，发现纳入11月和12月的数据并未改变研究结果。

自我报告与狗、猫或孩子同睡

同睡行为通过WHOOP智能手机应用程序的每日日志功能自我报告。每天早晨，用户被提示回答以下关于前一晚的是/否问题：“睡觉时房间里有狗吗？”、“睡觉时房间里有猫吗？”和“卧室里有孩子同睡吗？”。用户也可以跳过任何问题。仅明确回答“是”或“否”的日子被纳入主要分析。日志数据用于识别每个组有和无同睡暴露的夜晚。

统计分析

所有分析均使用报告与狗、猫或孩子同睡的个体的日水平生理和行为数据进行。在建模之前，对数据进行处理以分离具有完整睡眠、生物特征和日志响应的夜晚。

为考虑三个同睡组之间人口统计学和生理特征的差异，应用了匹配程序。由于与孩子同睡组的个体最少，它作为参考人群。狗组和猫组的个体使用最近邻马氏距离[23]与孩子组的参与者进行1:1匹配。匹配变量包括年龄、性别、BMI以及RHR、HRV、睡眠持续时间和身体活动的个体水平均值。这产生了三个大致平衡且大小相等的组，最小化了这些变量对我们分析的潜在影响（S1表）。

关注的结局指标包括夜间RHR和HRV、呼吸频率（RR）、总睡眠持续时间、干扰次数、以每小时睡眠干扰次数表示的干扰指数、恢复性睡眠百分比（SWS + REM）以及次日身体活动。对于每种暴露，计算了夜间偏差（个体内水平）和个体均值（个体间水平）以建模慢性和急性关联。鉴于研究目的是评估结局在同睡和独睡夜晚是否在个体内存在差异，个体内（夜间偏差）效应被视为主要关注参数，而纳入个体间效应以考虑个体在同睡行为和结局水平上的稳定差异，从而隔离同一体内同睡状态逐夜变化相关的关联。个体间数据以表格形式显示在S2-S9表中，并在S10文本中描述。

线性混合效应模型分别在每个匹配队列（狗、猫、孩子）中拟合，以估计情境特异性的、同睡夜晚与每个结局之间的个体内关联，我们更喜欢这种方法而非合并的交互模型，因为它具有直接可解释的组特异性效应。固定效应包括个体内（夜间偏差）和个体间（个体均值）同睡暴露，以及年龄、性别、BMI、季节和工作日与周末的协变量，加上ID的随机截距。为评估稳健性，我们拟合了两种额外的模型规格：（模型2）添加就寝时间和睡眠时间的夜间偏差，以及（模型3）进一步添加前一日身体活动和前一夜睡眠持续时间。模型中的标准化β值用于确定效应量，以0.10、0.30、0.50分别作为小、中、大效应的阈值[24]。

在二次分析中，添加了同睡暴露与性别之间的交互项以检验效应修饰。应用了相同的三种模型规格（基础、模型2、模型3）。

鉴于确定心率区带（用于身体活动结局）的方法在11月发生了变化，我们同时使用2024年全部12个月的数据和仅使用2024年心率区带变化前10个月的数据运行模型。结局无差异，因此我们呈现全部12个月的数据。为评估主要发现对处理缺失同睡日志响应的夜晚的稳健性，进行了两项敏感性分析。敏感性分析A将空响应视为无同睡（空值作为否），但在每个模型中包含一个空响应指示符作为额外协变量[25]。敏感性分析B应用链式方程多重插补（MICE；m=5次插补）在缺失随机假设下估计效应，使用Rubin规则汇总结果[26]。所有分析均在R（版本4.4.2）中进行，统计显著性设定为α = 0.05。模型估计值报告为点估计值及相应的95%置信区间。结果呈现主要强调个体内效应，这直接回应研究目标，个体间效应在补充信息中呈现。

结果

参与者特征

最终匹配数据集由每组3,911名独立用户组成，总样本为11,733名个体，贡献了1,649,083人日（狗组：458,051个同睡日[在纳入分析的夜晚中，67.6%与狗同睡]；猫组：389,075个同睡日[63.1%的纳入夜晚]；孩子组：162,209个同睡日[45.7%的纳入夜晚]）。人口统计学特征见表1。各组平均年龄在两年以内。匹配也使BMI（在0.5 kg/m²内）、RHR（在0.3次/分钟内）和HRV（在2.4毫秒内）归一化。孩子组的睡眠时间约低8分钟，该组的活动评分也较低（约16-20个强度加权分钟）。各组之间的标准化均差（SMDs）除SHRZS（SMD = 0.30–0.37）外均<0.20，表明匹配后总体平衡良好（S1表）。各组平均睡眠持续时间约为7.0小时（狗组：420分钟，猫组：420分钟，孩子组：412分钟），接近建议的低限[27]和正常窦性心率范围的下限[28]。

同睡与有利的心肺生理学相关，但睡眠更受干扰

在个体内基础模型中（图1-3；S2表），所有八个结局变量在参与者报告同睡与独睡的夜晚均存在显著差异（p < 0.001）：RHR（次/分钟）在所有三组中均降低（狗组：-1.14 [95% CI: -1.17, -1.11]，猫组：-0.94 [95% CI: -0.97, -0.91]，孩子组：-0.80 [95% CI: -0.84, -0.76]），而HRV（毫秒）增加（狗组：1.95 [95% CI: 1.86, 2.04]，猫组：1.41 [95% CI: 1.32, 1.50]，孩子组：1.83 [95% CI: 1.73, 1.93]）。RR（次/分钟）也降低（狗组：-0.072 [95% CI: -0.076, -0.068]，猫组：-0.066 [95% CI: -0.069, -0.062]，孩子组：-0.044 [95% CI: -0.049, -0.040]），且总睡眠持续时间（分钟）在同睡夜晚所有三组中均增加（狗组：9.58 [95% CI: 9.11, 10.04]，猫组：7.33 [95% CI: 6.85, 7.82]，孩子组：5.49 [95% CI: 4.91, 6.08]）。所有三组的干扰次数（#）均更高（狗组：0.38 [95% CI: 0.36, 0.41]，猫组：0.36 [95% CI: 0.34, 0.39]，孩子组：0.40 [95% CI: 0.37, 0.44]），标准化干扰（每小时睡眠）同样在同睡夜晚增加（狗组：0.019 [95% CI: 0.015, 0.022]，猫组：0.023 [95% CI: 0.019, 0.026]，孩子组：0.038 [95% CI: 0.033, 0.042]）。恢复性睡眠百分比（%）在所有三组中随同睡而降低（狗组：-0.35 [95% CI: -0.40, -0.29]，猫组：-0.23 [95% CI: -0.28, -0.17]，孩子组：-1.17 [95% CI: -1.24, -1.11]）。最后，在同睡夜晚之后，狗组和猫组的次日强度加权身体活动增加（狗组：7.56 [95% CI: 6.84, 8.28]，猫组：7.35 [95% CI: 6.62, 8.09]），但孩子组降低（孩子组：-2.57 [95% CI: -3.38, -1.77]）。

调整就寝时间（模型2；S3表）和行为协变量（模型3；S4表）后，若干关联的幅度减弱，但未改变其方向或显著性，唯有一个例外：孩子同睡与睡眠持续时间之间的个体内关联在完全调整后变为不显著（+0.4 ± 0.3 分钟，p = 0.106）。

性别调节了若干同睡关联

同睡效应在若干结局上因性别而异（S5表）。在狗组中，八个结局中有七个交互显著（除干扰外，交互p = 0.473）：与女性相比，男性表现出更大的RHR和RR降低、更大的HRV和总睡眠时间增加、较小的标准化干扰增加、较小幅度的恢复性睡眠减少以及较小的身体活动增加（所有交互p ≤ 0.022）。在猫组中，四个结局交互显著（RR、干扰、标准化干扰和恢复性睡眠；所有交互p ≤ 0.004），男性表现出更大的RR降低、更小的干扰和标准化干扰增加、以及较小幅度的恢复性睡眠减少。在孩子组中，八个结局中有五个交互显著（RHR、HRV、总睡眠时间、干扰和恢复性睡眠；所有交互p < 0.001）：男性表现出较小的RHR降低、较小的HRV增加、较大的总睡眠时间和干扰增加、以及较小的恢复性睡眠减少，而RR、标准化干扰或身体活动未观察到性别差异（所有交互p ≥ 0.200）。

调整就寝时间（S6表）以及就寝时间加行为协变量（S7表）减弱了几项交互，但未改变大多数结局的方向。最显著的例外是孩子同睡和总睡眠时间，在调整就寝时间的模型（女性-2.64 vs 男性+2.12分钟；交互p < 0.001）和完全调整模型（女性-3.00 vs 男性+2.09分钟；交互p < 0.001）中，女性减少而男性增加。

发现对敏感性检查具有稳健性

进行了两项敏感性分析以评估主要个体内发现对处理缺失同睡响应夜晚的稳健性（狗组：约31%，猫组：约33%，孩子组：约56%）。敏感性分析A（S8表）比较了主要完整案例分析方法和将空响应视为无同睡（空值作为否）的方法，跨所有组和结局，模型还在主要模型项之外包含了一个空响应指示符作为直接协变量。所有24个个体内结局的效应方向和统计显著性完全保留，支持主要发现的稳健性。敏感性分析B（S9表）跨所有组和结局应用链式方程多重插补（MICE；m=5次插补），发现在合并后所有24个个体内效应仍保持统计显著。

效应量较小

为评估观察到的个体内关联的实际幅度，计算了个体内同睡关联的效应量（标准化β绝对值范围：0.008-0.045；数据未显示）。最大的效应见于狗同睡对静息心率（β = -0.045）和睡眠持续时间（β = 0.043），以及孩子同睡对恢复性睡眠百分比（β = -0.045），在其他结局和同睡条件下观察到类似效应。

讨论

我们使用可穿戴设备评估了与狗、猫或孩子同睡对睡眠、心肺生理学和次日身体活动的个体内效应。同睡与心肺生理学的适度改善相关，包括RHR降低、HRV增加和RR降低，同时总睡眠时间增加但干扰增加且恢复性睡眠百分比降低。这些发现在各同睡组中大体相似。尽管心肺生理学改善和睡眠更受干扰的结合看似矛盾，但同睡可能同时增强情感舒适感或感知安全感——这已被与改善的HRV特征相关联[29-31]——同时引入运动并干扰睡眠。睡眠干扰的小幅度似乎并未抵消心肺关联，这与它们由不同途径驱动一致。

与孩子同睡表现出比与宠物同睡更具干扰性的模式。与宠物同睡相比，与孩子同睡与较小的睡眠持续时间增加、更大的干扰增加以及恢复性睡眠百分比更大幅度的降低相关。孩子组中的个体间效应与这些趋势一致，并在协变量调整后持续存在，提示与孩子同睡可能比与宠物同睡更不自愿且更具情境依赖性。先前研究表明，与孩子同睡通常受照护需求、发育过渡或家庭环境而非仅是偏好的影响[32]，并与夜间觉醒增加、照护者参与更多和睡眠指数更差相关[33, 34]。

与宠物同睡后次日的身体活动增加（狗和猫的幅度相似），但与孩子同睡后的日子减少。以往研究表明养狗与活动水平增加相关[35, 36]，而直接检验养猫与身体活动的研究很少。与孩子同睡后活动减少可能反映了疲劳或可用于活动的自由时间受限[37, 38]。例如，与孩子同睡可能限制晨练的机会，如果照护者同时与孩子一起醒来。这些发现表明生理状态差异和日常时间限制可能有助于观察到的宠物与孩子同睡后不同的活动模式。

同睡关联因性别而异。男性通常倾向于比女性表现出更大的心肺测量指标改善和更小的干扰增加，尤其是在狗组。最值得注意的是，与孩子同睡增加了男性的睡眠时间但减少了女性的睡眠时间，这可能反映了照护角色的差异。先前研究发现母亲是幼儿的主要夜间照护者[39]。然而，与整体分析一样，性别分层效应非常小。

我们的研究有几个重要优势，包括大样本、减少个体间差异混杂的个体内设计、产生三个同睡组相似人口统计学和行为因素的仔细匹配程序，以及使用可穿戴设备对研究结局的客观测量。然而，我们的研究也有几个值得注意的注意事项。马氏匹配产生了高度可比的组，尽管SMD确实表明身体活动水平存在稍大的差异，孩子组比狗组和猫组活动更少。其次，同睡是自我报告的，相当比例的夜晚有缺失的日志响应（狗约31%，猫约33%，孩子约56%），尽管敏感性分析确认个体内发现跨所有结局是稳健的。WHOOP日志不区分同床和同房（例如，宠物在地板上，或孩子在摇篮中），也不捕获可能重要的因素如床的大小、同睡者数量、宠物大小或孩子年龄。最后，虽然WHOOP设备为结局评估提供了客观测量，并在心率结局（如RHR和HRV）方面显示出良好的有效性[20, 40]，但基于可穿戴设备的睡眠结构测量虽然可扩展，但未达到多导睡眠监测的准确性[19, 41, 42]。

结论

同宠物或孩子同睡与心肺生理学和睡眠的相关性具有适度但一致的变化，反映了潜在的镇静或舒适相关效应与睡眠碎片化增加之间的权衡。各伴侣类型间的模式大致相似，尽管与孩子同睡表现出更明显的睡眠干扰，尤其是在女性中。效应量较小，提示同睡决策可能更多受个人因素如舒适感、照护需求和文化或家庭习惯的引导，而不担忧对睡眠或心肺功能有大影响。

图表注释汇总（Figure/Table Legends）

表1. 样本人口统计学特征。