屏幕時間對35歲及以上多重慢病患者睡眠質量的影響研究

【中圖分類號】R36【文獻標識碼】A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0567

【Abstract】BackgroundWith thepopularizationof digitalmedia，screen-based electronics notonlyaddconvenience tolifebutalsohaveadverseefectsonsleep.Sleepiscloselyrelatedtohealth，butthereisalackofresearchontheimpactof scren time onsleepqualityamong patients withmultimorbidity.ObjectiveTo explorethe efectof screentimeonsleepquality among patients withmultimorbidityandseek measures to improve their sleepquality.MethodsUsing thedatafromthe Fourth Adult Chronic DiseaseandRiskFactor Surveillncein Guangzhouin2018，6177patients with multimorbidityaged 35and above wereselectedasstudysubjects.The Pitsburgh Sleep Quality Indexscale was used to assesssleepquality.Calculated the averagedilyusagetimeof television，computers，andmobilephonesamong surveyrespondents.Theaveragedailyscreentime of the respondents inthis study was 4h.Propensityscore matching was used to match patients with multimorbidity who had ?4 hours of daily screen time and gt;4 hours of daily screen time，and the matched data were analyzed by univariate and multivariate Logisticrgressionanalyses toexploretherelationshipbetweenscreen timeandslepqualityamong patients withmultiorbidity. ResultsAmong 6 177 study subjects， 20.64% had poor sleep quality（1 275/6177），and 39.40% （2 434/6177）had screen time gt;4 hours per day.After propensity score matching，a total of2123 pairs of patients with multimorbidity who had daily screen time ?4 hours and daily screen time gt;4 hours were matched，totaling 4 246 cases.The results of multivariate Logistic regression analysis showed that the risk of poor sleep qualitywas higher in patients with gt;4 hours of daily screen time （OR=1.233，95%CI=1.057-1.438）.At the same time，females（OR=1.648，95%CI=1.352-2.014），55-64 years old （OR=1.617，95%CI=1.171-2.270），≥ 65 yearsold（OR=1.979，95%CI=1.412-2.815），maried/cohabiting（OR=0.683， 95%CI=0.54-0.866），retireesorunemployed individuals（OR=1.205，95%CI=1.005-1.446），alcoholcosumption（OR1.318， 95%CI=1.103-1.574），having3-4 kinds of chronic diseases（OR=1.612，95%CI=1.363-1.907），having≥5kinds of chronic diseases（OR=2.314，95%CI=1.799-2.967）werealsofactorsafectingthe sleepqualityof patients with multimorbidity （ P lt;0.05）.ConclusionDaily screen time gt;4 hours is associated with poor sleep quality in patients with multimorbidity，and reducing daily screen time have a positive effect on their sleep quality.

【Key words】 Multimorbidity；Sleep quality；Screen time；Health management；Propensity score matching

隨著數字媒體的普及，基于屏幕的電子產品已成為生活中不可或缺的一部分。截至2023年12月，我國網民規模增至10.92億人，互聯網普及率達 77.50% ，并且互聯網正逐步向中老年群體滲透[］。電子產品為生活增添了便利，但也伴隨著一系列諸如睡眠障礙等不良健康結局[2]。既往研究探討了使用電子產品對睡眠質量的影響，然而研究對象多集中于兒童、青少年[3-4］，對35歲及以上群體的研究較少[5]。我國人口老齡化趨勢顯著，35歲及以上人群作為正邁向或已置身中老年行列的重要群體，其睡眠健康問題在數字媒體盛行的背景下值得關注。

多重慢病指個體同時患有2種或2種以上的慢性病［6］，會增加身體功能喪失、多重用藥、住院治療和過早死亡的風險，通常需要密集而復雜的治療，給醫療保健系統帶來額外的經濟負擔[7]。睡眠質量被認為是影響人體健康的重要因素。良好的睡眠可以提高免疫力，幫助淋巴系統清除體內的毒素和廢物[8]，而睡眠不足會影響內分泌、免疫和神經系統，增加心臟代謝風險[9]。良好的睡眠質量越來越被認為是管理某些非傳染性疾病的健康策略[10]，探索影響多重慢病患者睡眠質量的因素將有助于改善其健康狀況，然而既往較為缺乏對多重慢病患者睡眠質量的相關研究。本研究擬探討屏幕時間對多重慢病患者睡眠質量的影響，尋求改善其睡眠狀況的措施，以期提升多重慢病患者的健康水平。

1 對象與方法

1.1研究對象

本研究數據來源于2018年廣州市第四次成人慢性病及其危險因素監測，采用多階段分層隨機抽樣的方法，首先在廣州市11個區內根據人口規模，隨機抽取?5 個社區衛生服務中心／鎮衛生院；其次，分別在每個被抽中的社區衛生服務中心/鎮衛生院隨機抽取2＼～5個所轄的居委/村委；然后，在每個居委/村委中隨機抽取 ?200 戶家庭；最后，調查家庭戶中所有18歲及以上的廣州市常住居民。該調查獲得了廣州市疾病預防控制中心倫理委員會的批準（審批號：GZCDC-ECHR-2021P0001），所有受訪者書面同意參與調查。

調查的慢性病是基于醫生體檢結果和居民自填問卷報告的內容，包括：高血壓、糖尿病、血脂異常、肥胖（ BMI?28kg/m² ）、冠心病、腦卒中、慢性阻塞性肺疾病、哮喘、頸腰部疾病、慢性消化系統疾病、慢性泌尿系統疾病、惡性腫瘤、骨關節疾病。研究對象納入標準：（1）年齡 ?35 歲，（2）患有2種或2種以上的慢性病；排除標準：未報告目前的疾病患病情況或關鍵變量缺失。本研究最終共納入6177例研究對象。

1.2研究變量

1.2.1睡眠質量：采用匹茲堡睡眠質量指數（PittsburghSleepQualityIndex，PSQI）量表測量調查對象的睡眠質量。PSQI量表由BUYSSE等［1]編制，劉賢臣等［12]譯成中文版本并修訂，通過測量調查對象過去1個月內睡眠質量的不同方面來判斷睡眠質量的差和良好。量表分為7個部分：睡眠質量、入睡時間、睡眠時間、睡眠效率、睡眠障礙、催眠藥物和日間功能障礙，共19個問題。每個部分采用4級李克特量表（0＼～3分）進行評分，總分為0＼～21分， gt;7 分者被定義為睡眠質量差[12]。本研究中該量表的Cronbach's α 系數為0.72。

1.2.2屏幕時間：屏幕時間通過問題“您在業余時間里，平均每天看電視/使用電腦/使用手機的時間為多少？”進行評估。將以上3類屏幕時間相加，得出每日屏幕使用時間，該條目在既往研究中已證明具有較好的信度和效度[5，13]。本研究中，調查對象每日屏幕時間的均值為 ^4h ，同時為了與既往研究保持一致，將屏幕時間劃分為：每日屏幕時間≤4h 和每日屏幕時間gt;4h[14]1.2.3一般資料調查：主要包括社會人口學變量、生活方式變量和患病狀況等基本特征。其中，社會人口學變量選取性別、年齡、居住地、文化程度、婚姻狀況、職業;生活方式變量和患病狀況選取吸煙情況（現在是否有吸煙行為，包括每日吸煙、非每日吸煙和不吸煙）、飲酒情況（過去1年內是否有飲酒行為）、身體活動情況、患慢性病數量。身體活動情況采用WHO制定的全球體力活動問卷（Global Physical Activity Questionnaire，GPAQ）［15］進行測量。本研究根據問卷分析指南[16]計算個體每周能量消耗，并根據體力活動是否達到WHO推薦標準來判斷調查對象身體活動是否充足，該問卷的Cronbach's α 系數為0.78。

1.3質量控制

開展調查前，制定現場實施方案和質量控制方案，并按照方案對各監測調查隊伍進行統一培訓，監測點再對現場調查人員進行二級培訓后考核，考核合格者才能參與現場調查。現場調查時，向調查對象解釋本次調查的背景和目的，由調查員對自愿參與者進行面對面詢問調查。調查完成后，調查員檢查調查表是否存在錯項、漏項及明顯的邏輯錯誤，質控員在調查對象離開前及時復查審核調查表。

1.4 統計學方法

采用R4.4.1軟件進行統計分析，計數資料以相對數表示，組間比較采用 χ² 檢驗。為了盡量減少潛在混雜變量的影響，更好地獲得屏幕時間與睡眠質量的關系，根據既往研究結果并結合數據可用性，篩選可能影響睡眠質量的因素作為調整因素對不同屏幕時間組進行傾向性評分匹配（propensity score matching，PSM）。PSM匹配前對屏幕時間 ?4h 和 gt;4h 者進行組間比較，以組間有統計學差異的因素作為匹配變量，通過Logistic回歸公式得到傾向性得分。采用最近鄰匹配法，以 1：1 的比例進行匹配，卡鉗值設為0.02，得到匹配數據集并檢驗匹配后變量的均衡性。對匹配數據集進行單因素分析，分別探索利用PSM控制了混雜因素分布差異的屏幕時間以及其他變量對睡眠質量的影響；進一步行多因素Logistic回歸分析，排除混雜因素的影響，確定屏幕時間對睡眠質量的影響，以 Plt;0.05 為差異有統計學意義。

2結果

2.1研究對象的一般資料與不同特征患者睡眠質量的比較

本研究納入年齡 ?35 歲多重慢病患者6177例，有1275例（ 20.64% ）睡眠質量差，詳見表1。其中，男性2553例（ 41.33% ），女性3624例（ 58.67% ）；年齡35＼～99歲，以55＼～64歲年齡組占比較高（ 36.86% ，2277/6177）；居住在城鎮者4312例（ 69.81% ）；半數以上（ 54.49% ，3366/6177）的研究對象文化程度為初中/高中/中專/技校；婚姻狀況大多為已婚/同居（ 89.69% ，5540/6177）；職業主要以體力勞動者為主，為2498例（ 40.44% ）。生活方式和患病狀況方面，吸煙者1126例（ 18.23% ），飲酒者1844例（ 29.85% ），身體活動充足者4985例（ 80.70% ），每日屏幕時間 gt; ^4h 者2434例（ 39.40% ）；2826例（ 45.75% ）患2種慢性病，2767例（ 44.80% ）患3＼～4種慢性病，584例（ 9.45% ）患 ?5 種慢性病。

不同居住地、飲酒情況、身體活動情況、每日屏幕時間患者睡眠質量比較，差異均無統計學意義（ Pgt;0.05 ）；不同性別、年齡、文化程度、婚姻狀況、職業、吸煙情況、患慢性病數量患者睡眠質量比較，差異均有統計學意義（ Plt;0.05 ），見表1。

2.2傾向性評分匹配結果及匹配前后兩組患者一般資 料比較

PSM匹配前，每日屏幕時間 ?4h 患者3743例，每日屏幕時間 gt;4h 患者2434例，兩組性別、年齡、居住地、文化程度、職業、吸煙情況、飲酒情況、身體活動情況比較，差異均有統計學意義（ Plt;0.05 ）。經PSM匹配，共匹配到每日屏幕時間 ?4h 與每日屏幕時間 gt;4h 的多重慢病患者2123對，共4246例；兩組患者上述變量比較，差異均無統計學意義（ Pgt;0.05 ），見表2。

2.3匹配后不同基線特征患者睡眠質量比較

PSM匹配后3388例睡眠質量好，858例睡眠質量差。其中，不同居住地、飲酒情況、身體活動是否充足患者睡眠質量比較，差異均無統計學意義（ Pgt;0.05 ）；不同性別、年齡、文化程度、婚姻狀況、職業、吸煙情況、患有慢性病數量、每日屏幕時間的多重慢病患者睡眠質量比較，差異均有統計學意義（ Plt;0.05 ），見表3。

2.4多重慢病患者睡眠質量影響因素的多因素Logistic回歸分析

本研究匹配后的樣本量較大，多因素Logistic回歸分析時將可能的影響因素全部納入。以睡眠質量為因變量（賦值：睡眠質量好 =0 ，睡眠質量差 ⁼¹ ），以每日屏幕時間為自變量，以性別、年齡、居住地、文化程度、婚姻狀況、職業、吸煙、飲酒、身體活動是否充足、患慢性病數量為控制變量進行多因素Logistic回歸分析，結果顯示，每日屏幕時間 gt;4h 的多重慢病患者出現睡眠質量差的風險更高（ OR=1.233 ， 95%CI=1.057～1.438 ，Plt;0.05 ），同時，性別、年齡、婚姻狀況、職業、飲酒情況、患慢性病數量也是多重慢病患者睡眠質量的影響因素（ Plt;0.05 ），見表4。

3討論

本研究結果顯示，廣州市35歲及以上多重慢病患者存在睡眠質量差的問題。國內不同地區研究者使用PSQI量表取同一截斷值對成年人進行調查，結果顯示睡眠質量差的檢出率為 6.6%～13.8%^[17-20] 。本研究發現，廣州市35歲及以上多重慢病人群睡眠質量差的檢出率為 20.64% ，其中65歲及以上多重慢病患者睡眠質量差的檢出率為 26.40% 。鄢文靜［2I]對就診于湖北省中醫院老年病科門診及住院部的老年多重慢病患者調查發現 62.27% 的患者存在睡眠質量差的問題。張敏[22研究發現安徽省農村老年多重慢病人群中睡眠質量差者占45.7% 。以上研究中，睡眠質量差的檢出率不同可能是由于調查的目標人群、調查時間、樣本量大小或代表性、調查地區分布存在差異造成的。

本研究利用PSM均衡組間的混雜因素后發現，屏幕時間是多重慢病患者睡眠質量的影響因素，對比每日屏幕時間 ?4h ，每日屏幕時間 gt;4h 的多重慢病患者更易出現不良睡眠質量。針對其他人群的同類研究也發現電子產品使用的增加會導致睡眠質量下降［23]。對此，有研究解釋，使用電子設備作為一種非結構化的活動方式，缺乏明確的起止時間，人們容易無意識地過度延長使用時間直至深夜，從而侵占了原有的睡眠時間[24]并且，夜間光線暴露會抑制促進睡眠的褪黑素分泌，促使晝夜節律后移，導致入睡困難，睡眠質量降低［25]因此，監測多重慢病患者的屏幕行為尤為重要，特別是在晚間時段。程思宇等［26]調查發現湖北省成年人每日屏幕時間 gt;4h 者占 19.5% ，ZHANG等［5對陜西省老年人的調查顯示 6.89% 的受訪者每日屏幕時間 ?4h ；而本研究中廣州市 39.40% 的成年多重慢病患者每日屏幕時間 gt;4h ， 32.23% 的老年多重慢病患者每日屏幕時間gt;4h 。廣州市成年多重慢病患者每日長時間看屏幕現象較為普遍，可能會導致其睡眠質量下降，進而易引發多種身心健康問題。建議加大對多重慢病患者的健康宣教力度，敦促患者減少電子產品的使用，注意每日屏幕時間不超過"^4h"。

本研究發現患慢性病數量是睡眠質量的影響因素，患慢性病數量多的人睡眠質量更差。研究發現，患慢性病數量與失眠癥的發病率呈正相關，在多病共存情況下，原發病繼發失眠癥，失眠癥又引發新的疾病，原發病和失眠癥各自獨立又相互加重[21]。此外，本研究顯示，女性的睡眠質量比男性差，原因涉及多方面：與男性相比，女性可能承載更多類型的社會負擔[27]，更容易受到負面社會經濟因素的影響，并且患某些心理問題（例如抑郁和焦慮）的風險更高［28]，所有這些因素增加了女性失眠的風險。55歲及以上年齡組的睡眠質量較低年齡組差，表明睡眠問題會隨著時間的推移而增加，在中國人口老齡化趨勢下，這個問題值得進一步關注。另外，研究還發現職業、婚姻狀況、飲酒情況均與睡眠質量不佳有關，這些均與其他多數研究結果一致［29-31]

本研究存在以下局限性：第一，受訪者自我報告的睡眠行為等經歷時不可避免存在信息偏倚。為了控制偏倚，研究團隊在調查前對所有調查員進行培訓，在數據收集結束前采取嚴格的數據質量控制措施。第二，本研究基于一項橫斷面調查，無法推斷研究變量之間的因果關聯。在今后的工作中需要進一步開展前瞻性的研究以探索其他因素對多重慢病患者睡眠質量的影響，從而為政策干預提供證據。第三，屏幕時間在一天中的分布對睡眠質量同樣有重要影響，當前的調查數據尚未涵蓋屏幕時間的時段分布，需要在未來的研究中得到補充和驗證。

綜上所述，廣州市35歲及以上多重慢病患者睡眠質量差的檢出率為 20.64% 。每日屏幕時間 gt;4h 與多重慢病患者的睡眠質量差有關，減少每日屏幕時間對多重慢病患者的睡眠質量具有積極作用。

致謝：感謝參與2018年廣州市第四次成人慢性病及其危險因素監測項目的全體工作人員。

作者貢獻：方瑩瑩負責研究的構思與設計，數據整理、結果的解釋與分析、論文撰寫與修訂；林偉權負責研究的構思和選題、論文的修訂，負責數據質量控制、文章的質量控制與審查；孫敏英、利耀輝、劉覽、楊韻鷗負責數據質量控制；陳嘉敏、羅麗楹對論文整體進行修訂；石磊參與研究的選題、論文的修訂，負責文章的質量控制與審查，參與文章監督管理；劉慧負責研究的選題、論文的修訂，負責數據質量控制、文章的質量控制與審查，對文章整體負責與監督管理。

本文無利益沖突。

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