刘惟蜻,王承敏,冀二妮,曾环思,杨星,李秀娟,杨策策

睡眠对于整个人体以及每个器官和系统的健康运作至关重要,是心身健康的重要因素。随着工作压力和生活节奏的变化,越来越多的人遭受睡眠问题的困扰。国外的两项流行病学研究[1-2]分别纳入1 700名、1 042名成年人作为研究对象,结果显示失眠发生率分别为10.3%、15%。失眠是精神科门诊就诊患者的常见主诉,有近五分之四的患者报告存在睡眠问题,报告失眠症状患者占78.2%,其中29.2%的患者存在中重度失眠[1]。根据流行病学调查结果显示,失眠在我国普通人群中的发病率为6%～50%[3]。长期失眠不仅损害人们的身体健康,还会引发情绪障碍,其中最常见的表现是抑郁和焦虑。有研究表明,失眠是抑郁、焦虑的危险因素及前驱症状,有可能早于情绪问题许多年出现,能预测未来抑郁和焦虑的发生[4-5]。Luo等[5]进行了为期1年的随访研究,结果显示基线失眠症状可以增加1年后抑郁和焦虑的发病风险。Seow等[6]研究指出,90%的抑郁症患者存在睡眠障碍,另一项研究发现,有睡眠紊乱者的抑郁症发病率明显升高,其中失眠者抑郁症发病率为31.1%,而无睡眠紊乱者中抑郁症发病率仅为2.7%[7]。但是也有研究认为失眠并不能预测情感症状随时间的变化,他们认为失眠通常出现在抑郁、焦虑发生的同时或之后,而不是之前[8]。因此,明确失眠与抑郁焦虑的关系、找到预防研究的靶点对于早期心理健康干预至关重要。然而,目前关于睡眠与抑郁、焦虑的相关性研究多针对学生、老年人、医护人员等特殊群体,面向普通人群的大样本研究较少。本研究旨在探讨深圳市普通人群睡眠与抑郁、焦虑的关系,探索失眠对抑郁、焦虑的预测作用,为改善睡眠质量及心理健康水平提供科学依据。

1 对象和方法

1.1 对象 本研究采用多阶段整群随机抽样方法,于2020年6月至8月从深圳市龙岗区11个街道随机抽取2个街道,每个街道随机抽取8个社区,以抽中社区的常住居民为调查对象。在征得受试者充分知情与同意之后,通过手机扫码问卷星电子问卷二维码完成信息收集。纳入标准:年龄≥18岁;调查期间已经连续在深圳市居住时间至少≥6个月;能独立或在他人帮助下完成问卷。排除标准:回答时间过短、信息录入不完整以及存在明显逻辑错误的将被视作无效问卷予以剔除。最终回收问卷10 434份,其中有效问卷9 425份,有效回收率为90.33%。该样本平均年龄为(38.16±12.09)岁;其中男性3 448人(36.6%),女性5 977人(63.4%)。

1.2 方法

1.2.1 一般情况调查 采用自编问卷收集受试者资料,包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、家庭经济状况等。

1.2.2 失眠严重程度指数量表(insomnia severity index,ISI) 评估受试者最近2周失眠的性质、严重程度及对日间功能的影响。该量表为七项问卷,包括入睡困难、睡眠维持困难、早醒、睡眠满意度、日间功能障碍、生活质量影响、继发情绪问题等,每个条目采用Likert 5级评分,每个条目0～4分,总分为28分。评分标准为:0～7分为无临床意义的失眠,8～14分为轻度失眠,15～21分为中度失眠,22～28分为重度失眠。对于本研究,评分在7分以上被认为是有失眠,分数越高,表示失眠症状越严重。该量表具有良好的信度和效度[9],是目前临床上使用最为广泛的失眠评估量表之一。

1.2.3 患者健康问卷抑郁量表(patient health questionnaire-9,PHQ-9) PHQ-9是针对受试者过去2周内抑郁症状的自评量表,是基于美国《精神障碍诊断和统计手册》第IV版(diagnostic and statistical manual of mental disorders-fourth edition,DSM-IV)诊断抑郁症的标准而制定,包括9个条目,在抑郁症诊断的辅助和症状严重程度方面具有良好的信效度[10]。每个条目分值如下:0=完全不会,1=好几天,2=一半以上时间,3=几乎每天,总分值为27分。其中,0～4分为无抑郁症状,5～9分为轻度抑郁,10～14分为中度抑郁,15～19分为重度抑郁,20～27 分为极重度抑郁。在本研究中评分在5分及以上被认为是有抑郁。

1.2.4 广泛性焦虑量表(generalized anxiety disorder,GAD-7) 该量表是由Spitzer等于2006年开发的自评量表,常用来评估测试者过去两周的焦虑状况。量表的7个条目是基于DSM-IV诊断标准中的七项标准,具有良好的信效度[11]。每个条目分值如下:0=完全没有,1=偶尔几天有,2=经常有,3=几乎每天。其评分标准为:0～4分为无焦虑症状,5～9分为轻度焦虑,10～14分为中度焦虑,15～21分为重度焦虑。在本研究中评分在5分及以上被认为是有焦虑。

1.2.5 研究过程 本研究属于横断面调查。 调查设计阶段通过查阅国内外相关文献及类似相关研究,结合实际提出设计方案,选定符合本次调查要求的问卷,提交专家审阅和讨论后确定。 调查前,课题组对调查员进行培训,调查人员在调查技能培训合格后以社区为单位对选中居民进行调查。调查中调查人员向居民说明调查目的、内容和意义以及填写注意事项,取得其知情同意后通过智能手机扫描调查二维码电子问卷,作答完毕后提交,调查对象在统一标准的问卷指导语指导下完成问卷填写,街道及社区精防社工协助调查。 问卷导出Excel形式双人整理数据,后录入SPSS软件统计分析。

2 结果

2.1 深圳普通人群睡眠与抑郁、焦虑的相关分析 对ISI总分及7个成分与PHQ-9、GAD-7总分进行相关分析,结果发现,PHQ-9、GAD-7与ISI总分及入睡困难、睡眠维持困难、早醒、睡眠满意度、日间功能障碍、生活质量影响、继发情绪问题等7个成分得分均呈显著正相关(P均<0.001)。见表1。

表1 深圳市成年人群ISI总分及各维度得分与PHQ-9得分、GAD-7得分的相关系数值)

2.2 深圳普通人群睡眠与抑郁、焦虑的差异分析 按照ISI总分划分为三个水平:①ISI≤7为无失眠;②8≤ISI≤21为轻中度失眠;③ISI≥22为重度失眠[12]。分别对不同ISI水平成年人群的PHQ-9、GAD-7得分进行比较。结果显示不同ISI水平之间PHQ-9及GAD-7得分差异具有统计学意义(H=2 266.08,P<0.001;H=2 082.56,P<0.001),两两比较发现这种差异均表现为①<②<③。见表2。按照PHQ-9、GAD-7评分标准,分为抑郁组(n=2 584)、无抑郁组(n=6 841)以及焦虑组(n=2 073)、无焦虑组(n=7 352),结果显示有抑郁的深圳成年人群ISI总分高于无抑郁者(Z=-60.03,P<0.001),有焦虑的成年人群ISI总分高于无焦虑者(Z=-56.96,P<0.001)。见表3。

表2 不同ISI水平深圳成年人群PHQ-9、GAD-7得分比较

表3 不同抑郁、焦虑情况深圳成年人群ISI总分比较

2.3 深圳普通人群失眠对抑郁、焦虑的预测作用

以ISI的7个因子分为自变量,分别以有无抑郁、有无焦虑为二分因变量进行二元Logistic回归分析。结果发现,入睡困难、睡眠维持困难、早醒、睡眠满意度、日间功能障碍、继发情绪问题均对深圳普通人群是否产生抑郁症状有显著的正向预测作用(OR=2.31,OR=1.61,OR=1.55,OR=1.15,OR=2.03,OR=1.28;P均<0.05),而入睡困难、睡眠维持困难、早醒、日间功能障碍、继发情绪问题均对普通人群是否产生焦虑症状有显著的正向预测作用(OR=1.75,OR=2.01,OR=1.67,OR=1.82,OR=1.45;P均<0.001)。见表4。

表4 深圳成年人群睡眠质量对抑郁、焦虑的预测作用 [OR(95%CI)]

3 讨论

本研究结果显示,睡眠状况与抑郁、焦虑呈显著正相关,睡眠较差的人群抑郁、焦虑得分均显著高于睡眠较好的人群,这与既往研究结果一致[13-14]。有研究表明[12-14],在失眠人群中,随着失眠程度加重,抑郁、焦虑的程度也有所加重,本研究验证了该结论。本研究还发现,有抑郁、焦虑的普通人群ISI总分高于无抑郁、焦虑的人群。Asarnow等[15]研究显示失眠症状严重程度与抑郁症状严重程度呈正相关,而Kirwan等[16]发现,在情绪调节不良人群中,失眠严重程度随焦虑症状加重而加重。Harvey[17]失眠认知模型认为,焦虑与睡眠问题之间存在互为因果的关系,二者之间存在负反馈环路,与失眠相关的有害效应进一步加剧焦虑症状,进而导致更多的失眠。LeBlanc等[18]进一步研究这种反馈环路发现,失眠与焦虑、抑郁症状增加有关,反之亦然。这些研究结果表明失眠与抑郁、焦虑关系密切,相互影响、加强,二者之间可能存在着复杂的双向病程关系。

目前关于失眠影响抑郁、焦虑的机制尚不明确。据研究报道,失眠与抑郁、焦虑之间存在许多共同致病因素或者危险因素,比如女性、社会经济地位低、不良生活事件、神经质人格等[19]。在生物学机制方面,有研究认为失眠可以激活下丘脑-垂体-肾上腺轴(the hypothalamic-pituitary-adrenal axis,HPA)系统,从而抑制额叶5-羟色胺神经系统,而后者被公认为与抑郁症有关,除此之外,HPA系统亢进会增加皮质醇的分泌,后者可以反过来抑制HPA系统及损伤海马细胞,进一步加强了失眠与抑郁的关系[20]。还有研究发现,睡眠障碍与抑郁的关联可能与过度觉醒机制有关,Zhang等[21]发现失眠和抑郁症均可导致皮质醇觉醒反应增强,而皮质醇觉醒反应被认为是过度觉醒的指标之一。除了生理性过度觉醒,Kalmbach等[22]认为多种形式的认知唤醒包括思维反刍、忧虑也是失眠与抑郁的共同病因模型,失眠者存在睡眠等领域的负性认知图式,容易对这些负性思维产生反思性(例如 ,对失眠本身或在工作中遇到麻烦的反省等),而负性认知与抑郁和自杀意念均有关。这种认知唤醒在睡眠不足对焦虑的影响中同样起重要作用。Kalmbach等[23]研究发现,在压力情境下个体睡眠更容易受到认知唤醒的侵入,睡眠障碍进一步又作为一种慢性应激因素引发焦虑。因此,未来如能深入探讨失眠与抑郁、焦虑之间的相互作用机制,找到有效干预方法,那么便能阻断二者之间的交互作用。

本研究发现,失眠对抑郁、焦虑的产生有正向预测作用,其中入睡困难、睡眠维持困难、早醒、睡眠满意度、日间功能障碍、继发情绪问题能显著预测抑郁症状,而入睡困难、睡眠维持困难、早醒、日间功能障碍、继发情绪问题能显著预测焦虑症状。国内有两项关于大学生人群睡眠质量的研究也得出类似结论,认为睡眠的某些维度比如日间功能障碍、睡眠障碍、睡眠持续时间、主观睡眠质量等可以预测受试者是否具有明显的抑郁、焦虑症状[13],国外Kalmbach等[23]则认为,入睡困难是压力相关焦虑易感性最强的预测因素。Chen等[4]在为期4年的随访中研究了失眠对焦虑和抑郁后续发展的纵向影响,结果也支持失眠在未来焦虑和/或抑郁发作中具有临床预测作用。Zhu等[24]试图找到失眠预测抑郁、焦虑的生物标志物,结果发现失眠严重程度与焦虑水平之间的关系可以部分地通过前扣带皮质和脑岛的局部功能链接密度介导。本研究发现,ISI评分的部分维度可以显著预测抑郁、焦虑,相比生物学标志物而言,ISI评估操作更为简单、适用范围更广。Victor等[20]甚至认为失眠评分是早期发现抑郁症的有价值的标志物以及预防自杀的有效工具。因此,早期、充分地治疗失眠,有助于预防抑郁、焦虑症状的发生或增强抑郁、焦虑治疗效果,避免症状恶化。

综上所述,本研究发现深圳市普通人群的睡眠与抑郁、焦虑密切相关,睡眠较好人群的情绪状态优于睡眠较差的人群,反之,不伴抑郁、焦虑人群的睡眠质量明显优于伴抑郁、焦虑人群;ISI中的入睡困难、睡眠维持困难、早醒、睡眠满意度、日间功能障碍、继发情绪问题能显著预测普通人群的抑郁状态,而入睡困难、睡眠维持困难、早醒、日间功能障碍、继发情绪问题能显著预测普通人群的焦虑状态。因此,应加强睡眠健康教育,对于单纯失眠者,应早期、充分地治疗失眠,预防抑郁、焦虑症状的发生,从而提升心理健康水平;对于失眠伴有抑郁、焦虑者,应同时加强对抑郁、焦虑的干预,避免相互影响、强化。

本研究存在一定的不足之处:①研究采用网络取样的方式,无法获取深层次的信息,调查结果可能与真实结果存在一定偏差;②研究采用的是横断面研究,只能显示失眠与抑郁、焦虑之间的关联,但无法确定二者之间是否存在因果关系;③研究采用问卷调查的自我报告方式,未采用客观方式比如多导睡眠图,可能会因为回忆偏差而损害测量的准确性;④本研究未纳入心理应激事件、躯体疾病等因素,无法排除混杂因素对结果的影响。未来应进一步开展前瞻性研究,纳入更多与心理健康相关因素,同时采取自评与他评方式对研究对象的失眠、抑郁、焦虑情况进行多次测量,有条件结合多导睡眠图对睡眠进行评估,从而对失眠与抑郁、焦虑之间的关系进行更深入的研究。