Epworth 嗜睡量表(ESS)在駕駛員群體中的應用及信效度檢驗

安寧，孫龍

(遼寧師范大學 心理學院，遼寧 大連 116029)

1 引言

在交通心理學研究中，疲勞和嗜睡經(jīng)常被混用[1]。嗜睡反映了保持清醒的困難。另一方面，疲勞通常被認為是一個累積的過程，與一個持續(xù)的任務(wù)有關(guān)。疲勞在休息一段時間后會消失，而嗜睡只有在睡眠后才會消除。很多因素與駕駛員疲勞和嗜睡有關(guān)。例如，駕駛員年齡、性別、藥物使用歷史和慢性身心疾病等[1]。駕駛環(huán)境因素，如駕駛時長[2]、交通狀況[3]和道路場景單調(diào)性[4]等會提高嗜睡或者疲勞水平。

由于Epworth 嗜睡量表(Epworth Sleepiness Scale,ESS)在醫(yī)學領(lǐng)域被廣泛地應用于診斷個體的嗜睡水平，因此很多國外研究者試圖將其介紹到交通心理學研究中。截止目前，ESS在不同駕駛?cè)后w中的信度和效度已經(jīng)得到了證實。例如，大貨車駕駛員[5-6]，私家車駕駛員[7-8]，公交車駕駛員[9-10]等。ESS 共8個題目，用以評估個體白天嗜睡程度的量表。

國外研究者已經(jīng)將ESS應用于考察駕駛員嗜睡流行率及其與駕駛行為和事故之間的關(guān)系[5-7]。就嗜睡流行率來說，研究發(fā)現(xiàn)在4774名法國駕駛員中，28%的駕駛員在上一年至少經(jīng)歷過一次嚴重困倦駕駛；11%的司機在上一年至少報告過一次未遂事故(46%與睡眠有關(guān))；5.8%的司機報告至少發(fā)生過一次事故，其中5.2%與睡眠有關(guān)[7]。Radun研究發(fā)現(xiàn)，在1121名芬蘭駕駛員中，五分之一的駕駛員(19.5%)報告說，他們曾經(jīng)在駕駛時睡著了，15.9%的駕駛員報告說，在過去的12個月里駕駛時幾乎睡著或難以保持清醒[8]。

就駕駛行為來說，大量研究發(fā)現(xiàn)，駕駛員駕駛中嗜睡會導致更多的分心駕駛行為[11]，車道維持和速度變異增大[12-13]，對道路危險的反應時也更慢[14]。例如，Epworth嗜睡量表得分與兩種類型的嗜睡相關(guān)駕駛行為相關(guān)(車輛越線行駛，車輛壓線行駛)，而睡眠質(zhì)量僅與后者相關(guān)[8]。就交通事故來說，ESS得分可以預測駕駛員發(fā)生的未遂交通事故和實際交通事故數(shù)目。駕駛員ESS得分每增加1分，駕駛員被告的發(fā)生交通事故的概率增加4.4%。與那些沒有發(fā)生過因嗜睡駕駛導致的未遂事故的駕駛員相比，如果駕駛員報告在過去駕駛中存在1次應為嗜睡駕駛導致的未遂事故，他們發(fā)生真實交通事故的概率會增加1.13倍。此外，駕駛員發(fā)生過1次真實交通事故，那么他們報告的因嗜睡導致的未遂事故次數(shù)是沒有報告因嗜睡導致未遂事故駕駛員的4倍[15]。Sagaspe 使用ESS進行研究發(fā)現(xiàn)，駕駛員未遂事件的最佳預測因素是過去一年中至少發(fā)生一次嚴重嗜睡。事故的最佳預測因素是年輕人(18-30歲)和至少有一次嚴重嗜睡駕駛員。開車時嗜睡是與年齡一樣重要的交通事故風險因素[7]。

鑒于國內(nèi)缺乏專業(yè)的測量駕駛員嗜睡的量表，本研究經(jīng)過量表原作者同意對ESS進行修訂。本研究通過檢驗ESS總分與危險駕駛行為頻率，自評事故風險以及交通事故次數(shù)之間的關(guān)系來驗證其信度和效度。

2 研究方法

2.1 被試

在遼寧省大連市、沈陽市、撫順市，四川省成都市、綿陽市，河南省周口市、廣東省東莞市和上海市隨機選取630名駕駛員參加測試，去除答案填寫不完整的31份問卷，最終得到599份問卷。其中，男性355人，占比59.3%，女性244，占比40.7%。年齡在21～55歲，平均為34.94歲(SD=8.52)，駕齡在1到21年之間，平均為7.82年(SD=4.43)。初中及以下學歷125人，高中194人，大中專180人，本科及以上100人。

2.2 測量工具

2.2.1 Epworth 嗜睡量表

量表共8個題目，采用4點評分，從0分(從不打瞌睡)到3分(很可能打瞌睡)[16]。嗜睡評分標準：評分大于6分代表嗜睡，評分大于11分則代表過度嗜睡，評分大于16分代表有危險性嗜睡。

2.2.2 危險駕駛行為量表

量表分為危險駕駛行為自我報告量表(RD-SR，14個題目)和危險駕駛行為自我評估量表(RD-SA，14個題目)兩部分[17]。RD-SR 采用Likert 5點評分，1分代表從不，5分代表總是。RD-SA采用Likert 4點評分，1分代表根本不可能，4代表非?？赡堋D-SA的信度為0.94，RD-SR的信度為0.95。

2.3 研究程序

采用紙筆測驗方式，于2020年10月1日到30日期間在我國8個城市隨機選取630名駕駛員參加測試。被試首先完成一個人口學信息統(tǒng)計表，然后被試根據(jù)在過去一個月駕駛中的實際情況，依次完成ESS和駕駛行為量表。

3 結(jié)果

3.1 量表題目描述性統(tǒng)計分析

對量表8個題目進行描述性統(tǒng)計分析，包括平均數(shù)、標準差、題總相關(guān)、峰度和偏度。由表1，ESS各個題目與總分相關(guān)顯著，峰度和偏度均在正常范圍內(nèi)，由此保留8個題目進行其他分析。

3.2 探索性因素分析

對8個題目進行主成分因子分析(極大方差法)，產(chǎn)生特征根大于1的因素2個。兩個因子可以解釋62.50%的變異率(KMO=0.85，Bartlett's Test of Sphericity =1761.22，P<0.01))。由于題目6單獨成為一個新維度，因此，題目6刪除后再次進行主成分因子分析。本次得到特征根大于1的因子一個，共可以解釋52.14%的變異(KMO=0.85，Bartlett's Test of Sphericity=1499.65，P<0.01))。各個題目的負荷量見表1。

表1 量表各題目描述性統(tǒng)計分析(n=599)

3.3 量表的信度和效度

信度分析發(fā)現(xiàn)，ESS的內(nèi)部一致性信度為0.846。通過計算量表總分，各個題目與危險駕駛行為自我評估量表RD-SA和RD-SD之間的關(guān)系來驗證其相容效度，結(jié)果見表2。ESS總分及各題目與RD-SR，RD-SA和交通違規(guī)次數(shù)之間呈正相關(guān)。

由表2，進一步對比分析有無交通違規(guī)和交通事故駕駛員在量表各題目上的得分差異，來驗證其實證效度，結(jié)果見表3。

表2 量表與RD-SR,RD-SA以及交通違規(guī)/事故次數(shù)的相關(guān)(n=599)

由表3，有交通違規(guī)(事故)的駕駛員在量表7個題目和總分上的得分均高于無交通違規(guī)(事故)的駕駛員。這說明量表的實證區(qū)分效度較好。

表3 量表實證效度檢驗

3.4 量表總分對SD-SR和SD-SA的預測作用

采用分層回歸分析進一步考察人口學各因素和ESS總分對SD-SR和SD-RA的影響，結(jié)果見表4。由表4，ESS總分可以解釋SD-SR 9.2%的變異率，并解釋SD-RA 10.5%的變異率。這進一步說明，修訂后的ESS可以用于對駕駛員的嗜睡情況進行評估。

表4 SD-SR和SD-RA的預測變量回歸分析(n=599)

3.5 ESS的初步應用

3.5.1 駕駛員嗜睡情況分析

根據(jù)被試在ESS上的得分并參考其臨床診斷標準，進一步分析我國駕駛員在過去一個月駕駛中的嗜睡情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6分以下的駕駛員有266人，占比44.4%。這部分駕駛員沒有嗜睡情況，6-10分駕駛員有212人，占比35.3%。這部分駕駛員有嗜睡情況。11到16分駕駛員有121人，占比20%。這部分駕駛員存在過度嗜睡情況。16分以上駕駛員30，占比5%。這部分駕駛員存在危險性嗜睡。

3.5.2 人口學因素對ESS得分的影響

采用單因素協(xié)方差分析考察人口學因素對ESS得分的影響，性別的效應不顯著，F(xiàn)(1,594) =2.23,P>0.05；年齡，F(xiàn)(1,594) =32.10,P<0.01，駕齡，F(xiàn)(1,594) =7.20,P<0.01和受教育程度，F(xiàn)(1,594) =40.24,P<0.01的效應顯著。相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，ESS得分與年齡(r=-0.32,P<0.01)、駕齡(r=-0.19,P<0.01)和受教育程度(r=-0.22,P<0.01)呈負相關(guān)。

4 討論

本研究是首次證實ESS在我國駕駛員群體中的信效度較好。修訂后的ESS包含7個題目，題目“我坐下與人談話時”由于單獨成為一個因子被刪除。ESS的信度為0.846。ESS效度從以下三方面得到驗證：

第一，ESS總分與駕駛員自我評估的危險駕駛行為和事故風險呈正相關(guān)，說明其相容效度較好。以往研究發(fā)現(xiàn)，嗜睡駕駛的影響主要與車道位置、速度和方向盤運動變化較大以及反應時間較慢有關(guān)[1]。這導致駕駛員卷入危險駕駛行為和事故中的風險增高。例如，嗜睡駕駛降低了駕駛員對車輛的控制能力，呈現(xiàn)出更高的速度變異，方向盤的轉(zhuǎn)向波動更大，車輛橫向行駛范圍顯著增大[18]。此外，駕駛嗜睡對駕駛員保持車輛橫向位置的能力有重要影響，導致直線段和彎道的橫向位置標準差(SDLP)均增加[19]。

第二，ESS的實證效度較好，可以有效地區(qū)分有無交通違規(guī)的駕駛員。以往研究發(fā)現(xiàn)，從未或很少獲得足夠的睡眠，在停車休息是沒有任何機會打盹(嗜睡駕駛得分高)是預測駕駛員在過去三年中發(fā)生交通事故的有效預測因子[20]。其他研究發(fā)現(xiàn)，有交通事故的駕駛員報告有更多的嗜睡駕駛次數(shù)，他們的ESS得分也顯著高于無交通事故的駕駛員[7,15]。未來研究應在控制人口學因素，工作環(huán)境等變量后，進一步考察嗜睡駕駛與事故風險之間的關(guān)系，提高研究的外部效度。

第三，本研究初步探討了我國駕駛員嗜睡的流行率。在過去一個月駕駛中，45.6%的駕駛員存在嗜睡現(xiàn)象，尤其是5%的駕駛員存在危險性嗜睡情況。這一比例分布于國外研究結(jié)論相似[7-8]。這一方面說明了ESS的有效性，另一方面也說明我國駕駛員駕駛中嗜睡情況相對比較普遍。雖然駕駛時間、光線照明等因素會引起駕駛員自我報告的嗜睡情況發(fā)生變化，但是研究者未來應加強相關(guān)研究，從而更好地提高我國駕駛安全。

5 結(jié)論

修訂后的ESS的信效度較好，是測量我國駕駛員駕駛嗜睡情況的一個有效工具。