中青年突發性聾睡眠分型潛在剖面分析及其影響因素

[關鍵詞]聽力喪失，突發性；中年人；青年人；睡眠質量；潛在類別分析；影響因素分析 [中圖]6437獻標]A[文章編]6 [網絡出版] https：//link.cnki.net/urlid/37.1517.R.20250724.1500.002; 2025-07-2416：46：54

Alatent profile analysisof sleepclasificationanditsinfluencing factors inyoung and midde-aged patients with suddendeafne WANG Lijuan，WANG Yan，ZHANG Hao，LI Jina，ZHANG Xinchu，LI Ning（Department of Otolaryngology，Xing'an LeaguePeople’sHospital，Ulanhot13740o，China）

[Abstract]ObjectiveToinvestigatethelatentprofileofsleepclasificationanditsinfluencingfactors inyoungandmiddleagedpatients withsudden deafness.MethodsAtotalof76youngand middle-aged patients with suden deafnesswho were admited toXing'anLeaguePeople'sHospitalfrom December2023 toJune2024 wereenrolledassubjectsusingtheconveniencesamplingmethod.AquestionnairesurveywasconductedusingGeneral InformationQuestionnaire，Fatigue，Resistance，Ambulation， Illesses，andLossof Weight（FRAIL）scale，Ptsburgh Sleep Quality Index（PSQI），and Patient Health Questionnaire-9（PHQ9）.Thelatentprofileofsleepclasificationwasconstructedtoanalyzesleepclassification，andthemultiomialLogisticregesion analysiswasusedtoinvestigatetheinfluencingfactorsforthesleepclasificationofpatients.ResultsCompared withthenational norm，theyoungand middle-aged patients with suddendeafnesshad significantly higher values for sleeplatency，subjective sleep quality，sleepeficiency，sleep duration，sleep medicationuse，sleep disorder，daytime dysfunction score，andtotal PSQI score （t=3.927-24.465，Plt;0.05） . Sleep classification was defined as relatively good sleep （23.7% ），insufficient sleep （46.0% ），and difficulty initiating sleep-hypnotic medication use （30.3% .There were significant differences between the patients with different latent profilesof sleepclasificationinsex，educationbackgroud，familypercapita monthlyincome，historyof noiseexposure， type of medical insurance，hearing loss classification，FRAIL score，and PHQ-9 score ?X²=6.067-15.133;F=8.542，26.693;Plt; 0.05）.TemultinomialLogisticregresionanalysisshowed thatsex，educationbackground，familypercapitamonthlyincome， historyofnoiseexposure，hearinglossclasificationndPHQ-9scorewereifluencingfactorsfortheltentprofileofsleeplasi fication in patients with sudden deafness （OR=1.944-4.221，95%CI=1.458-2.048 to 2.594-8.699，Plt;0.05） .Conclusion There is marked population heterogeneityinthesleepofyoungandmidleaged patients withsuddendeafness，whichiscloselyas sociatedwithmultipleiskfactors，ndtherefore，earlyandpreciseinterventiontargetingteseriskfactorscanimproveeirslep quality in clinical practice.

[Keywords]hearing loss，sudden；middle aged；young adult; sleep quality；latent class analysis；root cause analysis

突發性聾是一種急重癥聽力損失，常伴耳鳴、眩暈等癥狀，嚴重影響病人身心健康，并可導致睡眠障礙[1-2]。良好的睡眠質量對病人康復至關重要[3]，而睡眠障礙可能加重病情并影響預后[4]。既往研究關注突發性聾病人整體睡眠問題，但睡眠障礙表現復雜，存在群體異質性，目前尚缺乏對不同睡眠特征亞群的識別和研究[5-6]。潛在剖面分析是一種有效識別復雜群體潛在異質性的統計方法[7-8]。目前，國內外尚無應用潛在剖面分析的方法探究中青年突發性聾病人睡眠分型的研究。因此，本研究運用潛在剖面分析方法對中青年突發性聾病人的睡眠進行分型，并分析影響不同睡眠分型的因素，旨在為臨床制定個體化、精準化干預策略提供科學依據。現將結果報告如下。

1 對象與方法

1.1 調查對象

2023年12月—2024年6月，采用便利抽樣法選取收治的76例中青年突發性聾病人為調查對象。納人標準： ① 年齡 18～50 歲；② 符合突發性聾診斷標準9]，并經MRI等檢查確診； ③ 首次、單側發病； ④ 對本研究知情同意； ⑤ 已經重返工作崗位。排除標準： ① 合并腫瘤、凝血功能障礙和精神障礙等其他疾病； ② 合并重要器官功能障礙； ③ 合并內耳道病變、內耳畸形等其他相關器質性病變； ④ 存在遺傳性聾、外傷性聾等其他聾； ⑤ 妊娠期與哺乳期女性； ⑥ 臨床資料不全或有錯誤； ⑦ 不愿意配合本研究的隨訪調查。本研究經醫院醫學倫理委員會審核批準（興醫倫審：2024-13）。

1.2 調查方法

1.2.1調查工具 ① 一般資料調查問卷：由本研究人員自行設計，包括病人年齡、性別、病程、學歷、家庭人均月收人、婚姻狀況、居住地、噪聲接觸史、聽力損失（聽損）分級等。 ② 匹茲堡睡眠質量指數量表（PSQI）[10]：用于評估病人近1個月的睡眠質量，總評分21分；以總分 ?8 分認定為有睡眠質量問題，分值和病人的睡眠質量呈反比。 ③ 衰弱篩查量表（FRAIL）[11]：用于評估病人的衰弱狀態；滿分為5分，其中 3～5 分為衰弱狀態， 1～2 分為衰弱前期，0分表示無衰弱。 ④ 病人健康問卷抑郁量表（PHQ-9）[12]：用于評估病人近2周的抑郁癥狀;滿分為27分，分值越高提示抑郁越明顯，以分值10、15、20分別作為輕、中、重度抑郁的分界值。

1.2.2 問卷調查 參與本研究的調查員均接受規

范性培訓，在調查前采用統一指導語當面告知病人調查目的和意義，取得其同意后發放調查問卷，填寫結束后當場回收、檢查、核實調查問卷。本次調查的問卷回收率為 100% 。

1.3 統計學方法

采用SPSS24.O軟件進行統計學處理。符合正態分布的計量資料數據用 形式描述，兩組或多組均數比較采用 Ψ_tΨ_Ψ 檢驗或單因素方差分析，多組兩兩比較則用 SNK-q 檢驗。計數資料數據以例數和百分數描述，組間差異比較采用 x² 檢驗。睡眠分型的潛在剖面采用Mplus7.2統計學軟件構建。潛在剖面分析擬合指標包括：對數似然比檢驗（LL）、貝葉斯信息準則（BIC）、艾凱克信息準則（AIC）、羅夢戴爾魯本校似然比（LMR）、校正的BIC、信息（Entropy）和基于Bootstrap的似然比檢驗（BLRT）等參數。其中，AIC和BIC的數值越小提示模型的擬合度越好，Entropy的數值越高提示模型的分類越準確 （gt;0.8 提示模型可接受）；LMR和BLRT的P 值 lt;0.05 時，提示與 k-1 個類別的模型相比較，k 個類別的模型擬合度更優。采用多分類Logistic回歸分析影響睡眠分型的因素。以 Plt;0.05 為差異有統計學意義。

2結果

2.1中青年突發性聾病人一般資料調查

本研究調查76例中青年突發性聾病人中，男34例 （44.7%） ，女42例 （55.3%） ；年齡 35～41 歲，平均為 （37.8±1.2） 歲；病程 2～20 周，平均為（10.2±1.1） 周；學歷：高中及以下45例 （59.2%） ，大專及以上31例 （40.9%） ；婚姻狀態：已婚47例（ 61.8% ，未婚29例 （38.2% ）；家庭人均月收入： lt; 5000元44例 （57.9% ）， ?5000 元32例 （42.1%） ；居住地：城市42例 （55.3% ），農村34例 （44.7%） ；噪聲接觸史：有40例 （52.6%） ，無36例 （47.4%） ；醫療保險類型：城鎮職工醫療保險25例 （32.9%） ，城鄉居民醫療保險31例 （40.8% ），自費20例 （26.3%） ；聽力損失程度分級：輕度55例 （72.4% ），中重度21例 （27.6%） 。

2.2中青年突發性聾PSQI評分與全國常模比較

本研究PSQI調查顯示，調查組中青年突發性聾病人睡眠潛伏期、主觀睡眠質量、睡眠效率、睡眠時長、睡眠藥物使用、睡眠障礙、日間功能障礙評分及PSQI總分等指標均高于全國常模，差異均有顯著意義 （t=3.927～24.465，P 均 lt;0.05） 。提示中青年突發性聾病人的睡眠質量顯著降低。見表1。

2.3中青年突發性聾睡眠分型的潛在剖面分析

本研究根據中青年突發性聾病人PSQI各維度評分對其睡眠分型進行潛在剖面分析，共擬合5個潛在剖面模型。見表2。在 1～5 類別的模型中，AIC、BIC及aBIC等值均呈現出一個共同的趨勢，即隨著分類數量的增多各值逐漸減小；其中5類別模型的各值均達到最小，但LMR檢驗值不顯著；3、4類別模型的LMR和BLRT檢驗值雖然均達顯著水平，但3類別的Entropy值最佳（0.933），表明該模型結果可信，故選取3類別模型為最佳擬合模型。

2.4中青年突發性聾睡眠分型潛在剖面類別命名 根據3個潛在類別的分布特征進行命名。類別

1中的條目評分均處于較低水平，命名為“睡眠相對良好型\"（A組），共18例，占 23.7% ；類別2中的條目評分介于類別1與類別3之間，命名為“睡眠不足型\"（B組），共35例，占 46.0% ；類別3中的條目評分均最高，命名為“入睡困難-藥物催眠型”（C組），共23例，占 30.3% 。

2.5影響睡眠分型潛在剖面類別的單因素分析

不同睡眠分型潛在剖面類別的相關指標比較表明，本文中青年突發性聾病人的性別、學歷、家庭人均月收入、噪聲接觸史、醫療保險類型、聽損分級、FRAIL評分和PHQ-9評分等比較，差異均具有統計學意義 （X²=6.067～15.133，F=8.542，26.693，P 均 lt;0.05） 。提示上述指標可能是影響睡眠分型潛在剖面類別的相關因素。見表3。

表1中青年突發性聾PSQI評分及其與全國常模比較（分， 0

與全國常模比較， ^*t=3.927～24.465，P 均 lt;0.05 。

表2中青年突發性聾病人睡眠分型的潛在剖面分析（x士s）

表3中青年突發性聾病人睡眠分型潛在剖面類別的單因素分析（例 （χ/%），x±s）

注：3組間比較， ， ^?F=8.542，26.693，P 均 lt;0.05 。

2.6影響睡眠分型潛在剖面類別的多分類分析以中青年突發性聾睡眠分型潛在剖面類別單因素分析中有統計學意義的指標作為自變量（具體賦值見表4），以分類的睡眠相對良好型（賦值為1）、睡眠不足型（賦值為2）以及入睡困難-藥物催眠型（賦值為3）作為因變量（以睡眠相對良好型為基準參照類別）進行多分類Logistic回歸分析。結果顯示，性別、學歷水平、家庭人均月收入、噪聲接觸史、聽損分級以及PHQ-9抑郁篩查評分等變量均是影響中青年突發性聾病人睡眠分型潛在剖面類別的關鍵因素OR=1.944～4.221，95%CI=（1.458～2.048）～ L 2.594～8.699），P 均 lt;0.05） 。提示上述變量與中青年突發性聾病人睡眠分型潛在剖面類別密切相關，是影響病人睡眠質量的危險因素。見表5。

3討論

突發性聾作為一種常見的感音神經性聽力損失，大多數病人可以出現短時間聽力急劇下降，嚴重者甚至聽力喪失，嚴重影響其生活質量。睡眠質量下降是突發性聾患病的危險因素，約 70% 突發性聾病人發病前存在睡眠質量問題[13]。北京及廣州地區調查顯示，突發性聾住院病人中 50%～70% 存在睡眠質量問題[14]。本研究的調查也顯示，中青年突發性聾病人睡眠潛伏期、主觀睡眠質量、睡眠效率、睡眠時長、睡眠藥物使用、睡眠障礙、日間功能障礙評分及PSQI總分等指標均顯著高于全國常模，提示中青年突發性聾病人存在一定程度的睡眠障礙。突發性聾發病后因伴隨著聽力下降、耳鳴等癥狀，可干擾病人睡眠狀況，存在入睡困難、睡眠總時間減少、睡眠效率降低等睡眠質量明顯降低現象；而睡眠質量降低又會降低機體免疫力，影響聽覺神經功能的恢復，進而形成惡性循環。

表4自變量賦值方式

本研究潛在剖面分析顯示，中青年突發性聾病人睡眠分型分為睡眠相對良好型、睡眠不足型和入睡困難-藥物催眠型等3個潛在類別，說明中青年突發性聾病人的睡眠質量在不同群體間存在著顯著差異。其中，睡眠不足型的構成比最高 （46.0% ），說明中青年突發性聾病人的睡眠不足發生率較高；入睡困難-藥物催眠型的構成比次之 （30.3%） ，表明藥物治療雖然是治療睡眠障礙的有效方法，但頻繁使用不僅影響睡眠結構，同時還會導致多種不良反應。因此，醫護人員需要重點關注睡眠不足型和入睡困難-藥物催眠型兩個群體，盡量根據其睡眠分型特征給予針對性的干預措施，以改善其睡眠質量。

了解不同睡眠分型人群分布特征對醫護人員早期識別睡眠分型及實施針對性干預具有重要的臨床意義。本研究多分類Logistic回歸分析顯示，性別、學歷、家庭人均月收人、噪聲接觸史、聽損分級和PHQ-9評分等變量均是中青年突發性聾病人睡眠分型潛在剖面類別的影響因素。本文研究結果還表明，相較于睡眠良好型，睡眠不足型和入睡困難-藥物催眠型中肯年尖發性茸病八中的女性構成比相對高。已有研究顯示，女性病人睡眠障礙風險是男性的 2.0倍[15]。其原因可能是由于相對男性，女性性格更加敏感，更容易發生負面情緒，進而導致其睡眠障礙發生率更高；另外，雌激素水平變化也與睡眠質量有關。本研究高中及以下學歷中青年突發性聾病人在睡眠不足型和入睡困難-藥物催眠型中的構成比較高。研究顯示，高水平教育程度是冠心病病人睡眠質量的積極影響因素[16]。這可能是由于低學歷者對疾病相關知識不夠了解，無法承擔疾病造成的困擾，在聽力急劇下降后極容易出現消極、恐懼和焦慮等心理反應，進而影響睡眠質量。本文家庭人均月收入 lt;5000 元的中青年突發性聾病人，在睡眠不足型、入睡困難-藥物催眠型中的構成比顯著高于睡眠相對良好型。文獻也報道，被照顧者家庭成員平均月收人越高，睡眠質量越好[17]。這可能是由于突發性聾的發生不僅影響正常工作，同時在治療過程中耗費的人力、物力和財力等也導致病人承受較大的壓力，從而影響其睡眠質量。本文睡眠不足型、入睡困難-藥物催眠型噪聲接觸史的構成比明顯增高。其原因是噪聲暴露作為一種非特異性的應激源，不僅會導致人體出現耳鳴、聽力損失等聽覺系統癥狀，同時還可影響睡眠質量。因此，本研究病人既往有噪聲接觸史的睡眠質量更差，再加上突發性聾而引起的焦慮、抑郁負性情緒，可進一步加重睡眠障礙，嚴重時須借助藥物入睡。本研究睡眠不足型、入睡困難-藥物催眠型病人中重度聽損分級的構成比明顯增高。這是由于突發性聾聽損分級越嚴重，越容易影響生活和工作之間的平衡，導致病人心理壓力更大，發生睡眠質量問題相對增加。本研究中青年突發性聾病人抑郁程度與睡眠質量呈負相關，顯示PHQ-9評分越高，其睡眠質量越差。提示負面情緒可影響睡眠質量。因此，臨床工作人員可根據中青年突發性聾病人睡眠狀況開展針對性干預，通過健康宣教、心理支持等方式減輕病人的焦慮、抑郁等心理負擔，以提高其睡眠質量。

表5中青年突發性聾病人睡眠分型潛在剖面類別的多分類Logistic回歸分析

注： _;β 為偏回歸系數， SE（β） 為偏回歸系數的標準誤，OR為優勢比，CI為置信區間。

綜上所述，中青年突發性聾病人存在一定程度的睡眠障礙，其睡眠分型可分為睡眠相對良好型、睡眠不足型和入睡困難-藥物催眠型等3個潛在剖面類別，且有明顯的群體異質性，其中性別、學歷、家庭人均月收人、聽損分級和PHQ-9評分等變量均是影響中青年突發性聾病人睡眠分型的危險因素。因此，臨床應早期針對其危險因素開展精準化干預，從而達到改善睡眠質量的目的。

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