Sind 7 Std. Schlafdauer wirklich optimal?

Es wurden Daten zum Schlaf aus den Jahren 2006-2009 von 498277 Personen im Alter von 38–73 Jahren (zu 94% kaukausischer Herkunft) analysiert, und mit Messdaten einer Subgruppe von 48511 Personen zur Gehirnstruktur (MRT) und Genetik, erhoben ab 2014, abgeglichen. Die Untersuchten beantworteten auch Fragen zum Schlaf und zur Lebensqualität. Es zeigten sich die besten Ergebnisse bzw. die geringsten Gehirnveränderungen bei denjenigen mit einer Schlafdauer von 7 Std. zu Beginn der Untersuchung.
Lassen sich die Ergebnisse so interpretieren, dass eine längere oder kürzere Schlafdauer als 7 Stunden häufiger zu degenerativen Gehirnveränderungen und zu einer schlechteren Lebensqualität führen? Dann liegt ein Fehler der Interpretation vor. Die Verteilungskurve der Schlafdauer ist eine typische Gauß´sche Kurve, mit den meisten Personen im mittleren Bereich, also bei 7 Stunden. Viele Erkrankungen gehen mit einer Verkürzung oder Verlängerung der Schlafdauer einher, z.B. Schmerzen, nächtliches Erwachen, lange Schlafdauer bei (chronischen) Infektionen. Diejenigen, die dadurch von ihren eigentlichen Bedarf von 7 Stunden abweichen, stellen die größte Gruppe aller „Abweicher“ dar, da sie in der Mitte der Gauß´schen Kurve liegen. Diejenigen mit einem „Soll“ von 6 oder 8 Std. sind wesentlich geringer in der Anzahl, und gehen in die Analyse nur zu einem geringen Anteil ein. Daher wäre die korrekte Fragestellung die, ob eine Änderung der Schlafdauer im Zeitverlauf mit Hirnstrukturveränderungen und der Lebensqualität korreliert. Andere Untersuchungen zeigen, dass z.B. die Lebenserwartung vor allem von Abweichungen der tatsächlichen und der erforderlichen Schlafdauer abhängt. Es ergibt sich, dass nicht die Schlafdauer selbst sondern die Differenz zur erforderlichen Schlafdauer der wichtigere prognostische Parameter ist. (Li, Y., Sahakian, B.J., Kang, J. et al. The brain structure and genetic mechanisms underlying the nonlinear association between sleep duration, cognition and mental health. Nat Aging (2022). https://doi.org/10.1038/s43587-022-00210-2)

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