Dormir demais ao longo do dia pode ser sinal de alerta para diabetes tipo 2
Estudo conduzido por pesquisadores da Universidade de Tóquio encontrou relação entre longos cochilos durante o dia e aumento no risco de desenvolver diabetes tipo 2.
Por Redação CLAUDIA 16 set 2016, 14h48 | Atualizado em 28 out 2016, 14h37
Estudo conduzido por pesquisadores da Universidade de Tóquio encontrou relação entre longos cochilos durante o dia e aumento no risco de desenvolver diabetes tipo 2. O estudo observou mais de 300 mil pessoas.
Durante a pesquisa, os cientistas concluíram que quem tirava cochilos de mais de uma hora por dia tinha 45% a mais de chances de desenvolver diabetes tipo 2 do que quem não cochilava. Essa ligação não foi encontrada em quem dormia por menos de 40 minutos ao longo do dia.
Os longos cochilos podem ser resultado de uma noite de sono ruim, potencialmente causada pela apnéia do sono. Esse distúrbio do sono pode aumentar o risco de desenvolver ataques cardíacos, AVC, problemas cardiovasculares e outras doenças metabólicas, incluindo diabetes tipo 2. A privação do sono, seja por razões pessoais ou de trabalho, pode também levar ao aumento do apetite, e aumentaria o risco de desenvolver diabetes tipo 2.
Especialistas dizem que pessoas com doenças crônicas e diabetes não diagnosticadas geralmente se sentem mais cansadas ao longo do dia. Mas isso não quer dizer que os cochilos sejam a causa ou até mesmo aumentem o risco de desenvolver diabetes.
Naveed Sattar, professor de medicina metabólica na Universidade de Glasgow, disse que atualmente não há grandes evidências de que exista alguma relação entre distúrbios do sono e diabetes.
“É provável que os fatores de risco que levem ao diabetes também causem mais sono. Isso poderia incluir níveis ligeiramente elevados de açúcar, e então os cochilos seriam um sinal de alerta para diabetes”, ele disse à BBC.
Benjamin Cairns, da Universidade de Oxford, disse que as descobertas devem ser tratadas com cuidado. “De modo geral, não é possível concluir sobre causas e efeitos baseado apenas em estudos observacionais, porque eles geralmente não excluem explicações alternativas para o que estão apontando”, disse.
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