中國大學生睡眠質量與抑郁情緒關系的meta分析

于旭寶 孫紅妍 邢 凱 王慧文△

【提 要】 目的 探討大學生睡眠質量對抑郁情緒的影響,為改善大學生抑郁情緒提供理論依據。方法 檢索維普數據庫、萬方數據庫、中國知網以及外文數據庫(Pubmed,EBSCO,Springer等),篩選出以中國大學生為研究對象,采用匹茲堡睡眠質量量表(PSQI)測量睡眠質量,以抑郁自評量表SDS測量大學生抑郁情緒,并分析了睡眠質量與大學生抑郁情緒關系的相關文獻,使用stata 15.0對效應指標進行meta分析,評價大學生睡眠質量與抑郁情緒之間的關系。結果 經過篩查共有文獻 6篇研究(包括 8個獨立樣本,共9336名大學生)。顯示合并效應量OR=2.128,95%CI:1.603～2.824,Z=5.23,P<0.05。睡眠質量差的大學生產生抑郁情緒的危險性是睡眠質量較好大學生的2.128倍,睡眠質量差與抑郁發生之間為正關聯。結論 大學生睡眠質量差可能是抑郁情緒的危險因素。

抑郁情緒是當今大學生的主要心理健康問題,目前已有研究確定抑郁是導致亞健康狀態的重要原因,長期處于抑郁狀態也是多種慢性病的獨立危險因素,更嚴重的是抑郁障礙患者自殺、自傷,甚至殺害親人的危險性明顯增高,抑郁已成為影響人類健康的重要公共衛生問題[1]。心理學家 A.Angold 將抑郁描述為:不愉快、悲傷或精神痛苦,是對一些不良情景或事件的反應;是正常心境向情緒低落方面的波動;作為一種特征,指個體持久的、相對穩定的愉快感的缺乏;作為一種癥狀,指心境處于病理性的低下或惡劣[2]。研究表明大學生的睡眠質量較差,且常伴隨心理疾病發生[3]。抑郁作為世界范圍內的一種慢性疾病,可以影響思想、心情以及身體健康。通常抑郁會與睡眠障礙伴隨發生,故而對抑郁及睡眠質量之間關系的系統綜述,可以為緩解抑郁情緒提供理論依據,具有較為深遠的意義[4]。睡眠質量差是導致抑郁情緒出現的一大誘因,有研究表明抑郁情緒與睡眠質量差之間存在正相關的關系,對睡眠障礙的治療可使心理癥狀的緩解,并且心理社會功能得到顯著改善[5-10]。本研究采用meta分析方法對目前國內現有的研究進行綜合分析,評價大學生睡眠質量與抑郁情緒之間的關系。

資料與方法

1.文獻檢索

通過檢索中國知網、維普、萬方數據庫等中文數據庫,分別以篇名、關鍵詞、主題、摘要中包含睡眠質量與抑郁或睡眠障礙與抑郁作為檢索條件進行文獻檢索。使用Pubmed,EBSCO,Springer等外文數據庫以sleep disturbance/sleep disorder/insomnia,depress,college students/university students/adolescents為關鍵詞進行英文文獻檢索。

2.文獻納入及排除標準

納入標準:①研究中報告了睡眠質量與抑郁情緒的比值比OR值;②采用了匹茲堡睡眠質量量表(Pittsburgh sleep quality index，PSQI)測量睡眠質量;③采用SDS抑郁自評量表測量大學生抑郁情緒;④調查對象為中國大學生,包括本科、專科、高職生;⑤樣本量明確且大于30。

排除標準:①研究主題不符;②研究人群非中國大學生;③ 干預性研究;④質量較差或報道信息較少的文獻;⑤重復發表或疑似重復發表的文獻;⑥綜述類文獻及會議論文;

3.統計學方法

使用stata 15.0軟件進行以OR值及95%可信區間為效應量的meta分析、采用Q檢驗對所納入研究進行異質性檢驗,若P>0.05,表明研究間不存在異質性,采用固定效應模型;若P<0.05,表明研究間存在異質性,采用隨機效應模型。對納入研究進行亞組異質性檢驗、meta回歸分析、發表偏倚檢驗以及敏感性分析。

結 果

1.文獻檢索及納入概況

經檢索共獲得2007-2017年31356篇文獻，其中中文文獻23264篇,英文文獻8092篇。使用Noteexpress軟件共排除掉22556篇重復文獻(以各文獻庫中論文題目、作者及內容重復為依據判定文獻重復)后,經閱讀標題及摘要排除掉研究主題不符的文獻8412篇以及綜述、會議論文74篇。通過全文閱讀排除掉量表不符或未報告有效效應量25篇、研究人群不符92篇、干預性研究191篇,最終納入文獻6篇(8個獨立樣本,共計9336名大學生)。通過使用Power and precision軟件進行該研究總體檢驗效能的計算,統計效能1-β接近100%,該研究納入的文獻滿足開展meta分析的統計學要求。

2.文獻質量評價

采用AHRQ橫斷面研究評價標準對納入研究進行質量評價,評價條目為:① 文獻資料的來源是否明確;②暴露組和非暴露組的納入及排除標準是否列出;③鑒別患者的時間階段是否給出;④評價者的主觀因素是否掩蓋了研究對象其他方面情況;⑤是否為保證質量而進行了評估;⑥排除分析的任何患者的理由是否解釋;⑦評價和/或控制混雜因素的措施;⑧如果可能,是否解釋了分析中是如何處理丟失數據的;⑨患者的應答率及數據收集的完整性。正向答案為1分、反向答案為0分、不清楚為0.5分。滿分9分,7分及以上為質量高,5～6分為質量較高,4分及以下為質量較低,文獻概況見表1。

表1 納入文獻基本信息

3.結果分析

對本次meta分析所納入文獻的異質性進行檢驗,檢驗結果表明各研究間存在明顯的異質性:I2=96.9% > 50%,Q=160.61,P<0.05,故而采用隨機效應模型。PSQI總分與抑郁情緒檢出率之間的meta分析結果顯示:OR=2.128,95%CI:1.603～2.824,Z=5.23,P<0.05,與睡眠質量較好的大學生相比,睡眠質量差的大學生產生抑郁情緒的危險性是睡眠質量較好大學生的2.128倍,睡眠質量差與抑郁發生之間為正關聯。

4.亞組分析

以亞組分析的方法分析文獻異質性的來源:以研究質量評價得分、調查大學的類型、研究發表時間、抽樣方法對所納入研究進行亞組分析。結果顯示,以不同質量的研究、發表時間、調查年級、抽樣方法進行亞組分析,研究間異質性仍然很大,見表2。對所納入研究進行亞組meta分析,除按抽樣年級中抽取1～3年級的分組中差異不具有統計學意義外(Q=68.39,P>0.05)，其他不同亞組中睡眠質量差與抑郁情緒的發生仍存在正向關聯,見表3。

5.meta回歸分析

進行亞組分析后各研究間異質性未發生明顯改變,故以logOR作為因變量,以研究質量評價得分、調查年級、研究發表時間以及抽樣方法作為協變量對所納入研究進行meta回歸分析,分析結果顯示:異質性檢驗結果為I2=29.41%,tau2=0.0123,F=40.53較采用隨機效應模型進行的meta分析的tau2=0.1081減少了0.0958,也就是說研究質量、調查年級、發表時間以及抽樣方法可以解釋所納入研究間88.6%的異質性。

6.發表偏倚檢測

采用Begg秩相關法檢測發表偏倚:Z=0.94<1.96,P>0.05,發表偏倚不具有統計學意義。采用Rosenthal法計算失安全系數結果為821,達到標準[11]。即需要821篇抑郁與睡眠質量之間關系不顯著的文獻來否定睡眠質量差是抑郁的危險因素。

7.敏感性分析

將納入研究中的每篇研究逐一去除做敏感性分析結果見表4。

表2 不同亞組異質性分析結果

表3 亞組meta分析結果

表4 敏感性分析結果

討 論

本次研究結果顯示,睡眠質量差的大學生患抑郁的危險性是睡眠質量較好大學生的2.128倍,睡眠質量差可能是造成大學生抑郁的因素。由于大學生不注意休息,經常熬夜打游戲,網上聊天、看視頻等,在校學習壓力大以及就業壓力大等等都會導致大學生睡眠質量變差,進而產生抑郁情緒。王麗萍等[18-19]的研究表明心理健康狀況越好,睡眠質量越好;PSQI量表得分與抑郁量表得分呈現正相關關系。本次meta分析結果可靠,具有較強的穩定性。本次meta分析共納入8個獨立樣本,總計9336名大學生,具有一定的代表性。本次研究的局限性:①本研究系統評價睡眠質量與抑郁的關聯性所納入的文獻只提供了比值比(OR),所以對于兩者之間關聯性的評價可能不夠全面。②本次研究只納入了公開發表的文獻,未公開發表的和未發表的文獻未納入其中。③本次研究所納入的文獻中沒有符合納入標準的前瞻性研究,建議今后的學者進一步開展高質量的前瞻性研究以供借鑒參考。本次研究的結果僅供參考,建議今后對于大學生睡眠質量與抑郁情緒相關關系做meta分析時,加入隊列研究等前瞻性研究的研究結果,并且盡量選擇研究質量評分較高的研究進行meta分析,以進一步驗證大學生睡眠質量與抑郁情緒之間的關系。大學生睡眠質量可能是抑郁情緒的影響因素,睡眠質量較差的大學生產生抑郁情緒的危險度相對于睡眠質量較好的大學生更高。