主觀認(rèn)知下降老年人睡眠分型的潛在剖面分析及其影響因素研究

【摘要】 背景 伴睡眠障礙的主觀認(rèn)知下降（SCD）老年人認(rèn)知衰退及癡呆轉(zhuǎn)化風(fēng)險增高，但SCD老年人睡眠問題尚未引起足夠重視，SCD老年人睡眠分型及其影響因素有待進(jìn)一步研究。目的 探究SCD老年人潛在睡眠分型，并分析不同睡眠分型的影響因素。方法 2022年5—8月，采用分層便利抽樣法，選取江蘇省南京市、常州市、南通市、徐州市社區(qū)SCD老年人為研究對象。使用一般資料調(diào)查表、主觀認(rèn)知下降問卷（SCD-Q9）、北京版蒙特利爾認(rèn)知評估量表（MoCA）、簡易智能精神狀態(tài)檢查量表（MMSE）、匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表（PSQI）、病人健康問卷抑郁量表（PHQ-9）、衰弱篩查量表（FRAIL量表）進(jìn)行調(diào)查。根據(jù)PSQI各維度得分對SCD老年人睡眠分型進(jìn)行潛在剖面分析，采用無序多分類Logistic回歸分析探究SCD老年人睡眠分型的影響因素。結(jié)果 本研究共納入287例SCD老年人，潛在剖面分析結(jié)果顯示，SCD老年人睡眠可分為3個潛在類別：睡眠相對良好型（69.7%，200/287）、睡眠不足型（21.9%，63/287）、入睡困難-藥物催眠型（8.4%，24/287）。不同睡眠分型SCD老年人性別、智能手機(jī)使用、PHQ-9得分、FRAIL量表得分比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05）。以睡眠相對良好型為參照，無序多分類Logistic回歸分析結(jié)果顯示，性別〔睡眠不足型：女性，OR=2.479，95%CI（1.279，4.808）〕、智能手機(jī)使用〔睡眠不足型：是，OR=0.269，95%CI（0.090，0.808）〕、PHQ-9得分〔睡眠不足型：OR=1.755，95%CI（1.416，2.175）；入睡困難-藥物催眠型：OR=1.992，95%CI（1.540，2.576）〕是SCD老年人睡眠分型的影響因素（Plt;0.05）。結(jié)論 SCD老年人睡眠存在明顯的群體異質(zhì)性，且應(yīng)多關(guān)注女性、使用智能手機(jī)、有抑郁傾向SCD老年人的睡眠狀況，早期開展不同睡眠分型的精準(zhǔn)化干預(yù)，以改善睡眠質(zhì)量，預(yù)防和延緩認(rèn)知障礙發(fā)生。

【關(guān)鍵詞】 認(rèn)知障礙；主觀認(rèn)知下降；睡眠；睡眠質(zhì)量；潛在剖面分析；影響因素分析；Logistic回歸分析

【中圖分類號】 R 741 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0096

【引用本文】 田萌，宋玉磊，張薛晴，等.主觀認(rèn)知下降老年人睡眠分型的潛在剖面分析及其影響因素研究［J］. 中國全科醫(yī)學(xué)，2023，26（26）：3297-3302. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0096. ［www.chinagp.net］

【Abstract】 Background Sleep disorders combined with subjective cognitive decline （SCD） in older adults are associated with an increased risk of cognitive decline and dementia conversion. However，sleep problems in older adults with SCD have not received sufficient attention，the sleep subtypes of older adults with SCD and their influencing factors need to be further investigated. Objective To explore potential sleep subtypes in older adults with SCD and analyze the influencing factors of different sleep subtypes. Methods From May to August 2022，older adults with SCD were selected as subjects from the communities in Nanjing，Changzhou，Nantong，and Xuzhou in Jiangsu Province using a stratified convenience sampling method. The general information questionnaire，Subjective Cognitive Decline Questionnaire （SCD-Q9），Beijing Version of the Montreal Cognitive Assessment （MoCA），Mini-Mental State Examination （MMSE），Pittsburgh Sleep Quality Index （PSQI），Patient Health Questionnaire-9 （PHQ-9） and Fatigue，Resistance，Ambulation，Illness and Loss of Weight Index （FRAIL） were used to conduct the survey. The latent profile analysis of sleep in older adults with SCD was performed based on the dimension scores of the PSQI scale，unordered multinomial Logistic regression analysis was used to examine the influencing factors of sleep subtypes in older adults with SCD. Results A total of 287 older adults with SCD were enrolled，and the results of the latent profile analysis showed that sleep in older adults with SCD can be classified into 3 potential subtypes：relatively good sleep subtype （n=200），sleep deprivation subtype（n=63），and difficulty falling asleep-medicated hypnosis subtype （n=24），accounting for 69.7%，21.9%，and 8.4% of all respondents，respectively. There were significant differences in gender，smart phone use，PHQ-9 scores and FRAIL scores among different sleep subtypes（Plt;0.05）. Using the relatively good sleep type as a reference，the unordered multinomial Logistic regression analysis showed that gender 〔sleep deprivation subtype：female，OR=2.479，95%CI （1.279，4.808）〕，smart phone use 〔sleep deprivation subtype：yes，OR=0.269，95%CI （0.090，0.808）〕，PHQ-9 score 〔sleep deprivation subtype：OR=1.755，95%CI （1.416，2.175）；difficulty falling asleep-medicated hypnosis subtype：OR=1.992，95%CI（1.540，2.576）〕were influencing factors of sleep subtyping （Plt;0.05）. Conclusion Sleep in older adults with SCD showed significant population heterogeneity，and more attention should be paid to the sleep status of older adults with SCD who are female，use smart phones，and have depressive tendencies. Early and precise interventions for different sleep subtypes need to be performed early to improve sleep quality and prevent or delay the development of cognitive impairment.

【Key words】 Cognition disorders；Subjective cognitive decline；Sleep；Sleep quality；Latent profile analysis；Root cause analysis；Logistic regression

主觀認(rèn)知下降（SCD）介于正常認(rèn)知老化與輕度認(rèn)知障礙（MCI）之間，主要表現(xiàn)為個體主觀感知自身認(rèn)知功能較以往正常狀態(tài)下降，而客觀神經(jīng)心理學(xué)測試無異常［1］。作為阿爾茨海默病（AD）的臨床前期階段，約14%的SCD人群會發(fā)展為癡呆，27%的人進(jìn)展為MCI［2］，早期識別SCD及其危險因素并開展針對性干預(yù)是延緩AD發(fā)生的關(guān)鍵。研究表明，67%的SCD老年人存在睡眠問題，睡眠障礙可加速認(rèn)知衰退及癡呆進(jìn)展［3-4］。由于睡眠受抑郁、衰弱等諸多因素影響［5］，且個體睡眠特征復(fù)雜多樣，具有高度異質(zhì)性［6］，而現(xiàn)有研究主要依據(jù)睡眠量表臨界值和得分高低來劃分有無睡眠障礙，難以識別不同睡眠特征。因此，本研究采用潛在剖面分析法，依據(jù)匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表（PSQI）各維度得分對SCD老年人進(jìn)行睡眠分型，捕捉不同睡眠分型人群特征和異質(zhì)性，進(jìn)一步探究不同睡眠分型影響因素，為構(gòu)建不同睡眠分型的針對性干預(yù)方案提供借鑒。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2022年5—8月，采用分層便利抽樣法進(jìn)行調(diào)查研究。首先，依據(jù)江蘇省地理區(qū)域和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行分層，于江蘇省蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)抽取南京市、常州市、南通市、徐州市共4個城市作為調(diào)研點(diǎn)，在4個城市分別采用便利抽樣法選取社區(qū)SCD老年人作為研究對象。SCD診斷參照J(rèn)ESSEN等［7］提出的診斷標(biāo)準(zhǔn)：（1）存在記憶下降主訴；（2）發(fā)病時間lt;5年；（3）年齡≥60歲；（4）擔(dān)憂認(rèn)知減退相關(guān)問題；（5）自我感受記憶力比其他同齡人差；（6）無MCI的客觀臨床損害，北京版蒙特利爾認(rèn)知評估量表（MoCA）總分≥26分（受教育年限≤12年者總分加1）。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）符合SCD診斷；（2）小學(xué)及以上文化程度；（3）自愿參與本研究，并簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）患帕金森病、腦腫瘤、癲癇等神經(jīng)系統(tǒng)疾病者；（2）患抑郁癥、精神分裂癥和慢性酒精中毒性精神病等精神疾病者；（3）嚴(yán)重聽力、視力障礙或言語交流障礙者。本研究經(jīng)南京市中醫(yī)院倫理審查委員會批準(zhǔn)（審批號：KY2022004）。

1.2 調(diào)查工具

1.2.1 一般資料調(diào)查 采用自行設(shè)計(jì)的問卷進(jìn)行一般資料調(diào)查，內(nèi)容包括：（1）社會人口學(xué)特征（性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、居住地等）；（2）生活方式〔吸煙（每天至少吸1支煙，連續(xù)或累計(jì)6個月以上）、飲酒（每周至少飲酒1次，連續(xù)6個月以上）、智能手機(jī)使用等〕；（3）疾病史（高血壓、糖尿病、心臟?。?。

1.2.2 認(rèn)知功能評估 采用主觀認(rèn)知下降問卷（SCD-Q9）進(jìn)行認(rèn)知功能下降程度評估，SCD-Q9包含2個維度、9個條目，總分為0～9分，得分越高提示主觀認(rèn)知下降程度越高［8］。采用MoCA評估整體認(rèn)知功能，MoCA包括視空間與執(zhí)行功能、命名、記憶等多個認(rèn)知領(lǐng)域，總分為30分，得分越高表示整體認(rèn)知功能越好［9］。采用簡易智能精神狀態(tài)檢查量表（MMSE）評估認(rèn)知功能，MMSE包括即刻記憶、短時延遲記憶、語言能力、注意力、計(jì)算力、定向力和視空間能力，總分為30分，得分越高表示認(rèn)知功能越好［10］。

1.2.3 睡眠評估 PSQI共18個條目，涵蓋主觀睡眠質(zhì)量、睡眠潛伏期、睡眠時間、睡眠效率、睡眠障礙、睡眠藥物使用以及日間功能障礙7個維度，總分為0～21分，得分越高表示睡眠質(zhì)量越差［11］。

1.2.4 其他評估量表 病人健康問卷抑郁量表（PHQ-9）包含9個條目，每個條目0～3分，總分為27分。PHQ-9評分越高表示抑郁傾向越明顯［12］。衰弱篩查量表（FRAIL量表）主要包括疲勞感、體能下降、步速下降、乏力及不明原因體質(zhì)量下降5項(xiàng)，總分0～5分，0分為無衰弱，1～2分為衰弱前期，3～5分為衰弱狀態(tài)［13］。

1.3 調(diào)查方法及質(zhì)量控制 采用問卷調(diào)查方式，當(dāng)面告知研究對象調(diào)查目的和意義，并征求其知情同意。由經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)的調(diào)查員使用統(tǒng)一指導(dǎo)語，面對面、一對一的方式進(jìn)行認(rèn)知篩查和睡眠評估。調(diào)查問卷和評估量表在結(jié)束后當(dāng)場收回，于當(dāng)日進(jìn)行核實(shí)校驗(yàn)，數(shù)據(jù)處理均由雙人協(xié)作完成。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 25.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（QR）表示，多組間比較采用Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料以頻數(shù)和構(gòu)成比表示，各睡眠分型的人群分布差異采用χ2檢驗(yàn)或Fisher's確切概率法；采用無序多分類Logistic回歸分析探究睡眠分型的影響因素，雙側(cè)檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。采用Mpuls 8.3軟件進(jìn)行潛在剖面分析。模型適配檢驗(yàn)指標(biāo)主要包括：（1）赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）、樣本校正的BIC（aBIC），數(shù)值越小表示模型擬合越好。（2）Entropy指數(shù)，越接近1表示分類準(zhǔn)確率越高；（3）似然比檢驗(yàn)（LMR）和基于Bootstrap的似然比檢驗(yàn)（BLRT）用于模型比較，檢驗(yàn)值Plt;0.05時表示第K個模型擬合優(yōu)于第K-1個模型。

2 結(jié)果

2.1 一般資料 本研究共納入287例SCD老年人，其中男132例（46.0%），女155例（54.0%）；年齡（70.9±7.7）歲；受教育程度為小學(xué)26例（9.0%），初中86例（30.0%），高中及中專99例（34.5%），大專33例（11.5%），本科及以上43例（15.0%）；城市231例（80.5%），城鎮(zhèn)19例（6.6%），農(nóng)村37例（12.9%）；已婚258例（89.9%），離婚2例（0.7%），喪偶27例（9.4%）；已退休279例（97.2%），未退休8例（2.8%）；獨(dú)居21例（7.3%），非獨(dú)居266例（92.7%）。

2.2 潛在剖面分析結(jié)果及命名 根據(jù)PSQI各維度得分對SCD老年人睡眠進(jìn)行潛在剖面分析，以PSQI各維度得分為外顯變量，依次擬合1～5個潛在類別模型，各模型擬合指數(shù)見表1。隨著分類數(shù)量增加，AIC、BIC、aBIC值不斷減小，5類別模型時達(dá)到最小，但LMR檢驗(yàn)值不顯著。4類別模型時，LMR、BLRT檢驗(yàn)值達(dá)顯著水平，但其類別模型劃分復(fù)雜且缺乏實(shí)際意義，故選取模型3為最佳擬合模型。三個類別平均歸屬概率分別為97.2%、96.0%和100.0%，表明該模型結(jié)果可信。

基于模型3，SCD老年人睡眠可分為3個潛在類別，類別1占比69.7%，此類老年人在PSQI各維度得分均低于其他兩類，但在睡眠時間和睡眠障礙維度得分偏高，故命名為“睡眠相對良好型”，共200例。類別2占比21.9%，此類老年人在睡眠時間、睡眠效率維度得分顯著高于其他兩類，故命名為“睡眠不足型”，共63例。類別3占比8.4%，此類老年人在入睡時間、催眠藥物使用和日間功能障礙維度上得分較高，故命名為“入睡困難-藥物催眠型”，共24例。三種睡眠潛在分型SCD老年人PSQI各維度得分比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.01），見表2。

2.3 SCD老年人睡眠潛在分型的單因素分析 三種睡眠潛在分型SCD老年人的性別、智能手機(jī)使用、PHQ-9及FRAIL量表得分比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05），見表3。

2.4 SCD老年人睡眠潛在分型影響因素的無序多分類Logistic回歸分析 以睡眠潛在分型為因變量（賦值：睡眠相對良好型=1，睡眠不足型=2，入睡困難-藥物催眠型=3），以睡眠相對良好型為參照組，以單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量為自變量（賦值：PHQ-9、FRAIL量表得分采用實(shí)測值），進(jìn)行無序多分類Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，性別、智能手機(jī)使用、PHQ-9得分是SCD老年人睡眠分型的影響因素（Plt;0.05），見表4。

3 討論

3.1 SCD老年人睡眠特征存在群體異質(zhì)性 本研究通過潛在剖面分析發(fā)現(xiàn)，SCD老年人睡眠可分為3個潛在類別，提示其睡眠存在顯著群體異質(zhì)性。SCD老年人中，睡眠相對良好型占比69.7%，該類老年人整體睡眠狀況良好，但在睡眠時間和睡眠障礙維度得分偏高，可能與衰老引起褪黑素分泌減少及生理性睡眠模式改變有關(guān)［14］?？赏ㄟ^睡眠衛(wèi)生健康教育，如維持良好睡眠環(huán)境、避免白天午睡時間過長等改善該類老年人睡眠。睡眠不足型占比21.9%，表現(xiàn)為睡眠時間短、效率低、睡眠障礙嚴(yán)重。對于該類SCD老年人，應(yīng)積極明確睡眠障礙原因和影響因素，盡早開展針對性的非藥物干預(yù)，如可通過光照療法和身心運(yùn)動延長睡眠時間，減少覺醒次數(shù)和覺醒時間，提升睡眠質(zhì)量［15-16］。此外，該類老年人催眠藥物服用頻率低，可能與其睡眠衛(wèi)生知識匱乏，存在服藥顧慮致使服藥信念水平低有關(guān)［17］，可通過積極開展睡眠衛(wèi)生知識教育，提升該類老年人對睡眠障礙的及時識別和有效應(yīng)對能力。入睡困難-藥物催眠型占比8.4%，該類老年人以入睡困難、催眠藥物使用頻率高及日間功能障礙嚴(yán)重為主要特征。目前，藥物治療仍然是治療老年人睡眠障礙最常用的方法。然而，頻繁使用催眠藥會改變睡眠結(jié)構(gòu)，并伴隨多種不良反應(yīng)，如白天過度嗜睡、跌倒風(fēng)險增加和更高的功能依賴等。研究表明，服用催眠藥物與入睡困難、睡眠維持困難呈正相關(guān)［18］，且長期服用苯二氮卓艸類藥物會增加AD患病風(fēng)險［19］。唐鶴等［20］調(diào)查結(jié)果顯示，社區(qū)老年人多存在睡眠藥物認(rèn)知不足和使用行為不安全現(xiàn)狀。因此，醫(yī)護(hù)人員需重點(diǎn)關(guān)注入睡困難-藥物催眠型SCD老年人的用藥行為，根據(jù)其睡眠分型特征給予針對性的安全用藥指導(dǎo)與非藥物輔助治療。

3.2 不同睡眠分型SCD老年人群分布特征差異顯著 了解不同睡眠分型SCD老年人群分布特征，有利于醫(yī)護(hù)人員早期識別SCD老年人所屬睡眠分型，并有針對性地引導(dǎo)及干預(yù)。本研究單因素分析結(jié)果表明，不同睡眠分型SCD老年人在性別、智能手機(jī)使用、PHQ-9得分、FRAIL量表得分方面存在差異。蔡圓［21］對60歲以上無認(rèn)知障礙老年人的睡眠狀況進(jìn)行了潛在剖面分析，結(jié)果表明，不同睡眠分型老年人在年齡、受教育程度、飲酒狀況方面差異顯著，本研究結(jié)果與其存在差異，可能與本研究主要聚焦于SCD老年人，兩者研究對象界定范圍不同有關(guān)。相較于睡眠良好型，睡眠不足型SCD老年人中，女性及使用智能手機(jī)者占比較高，與以往研究結(jié)果［22-23］一致。此外，3種睡眠分型SCD老年人抑郁及衰弱量表得分差異明顯，PHQ-9得分從高到低依次為入睡困難-藥物催眠型、睡眠不足型、睡眠相對良好型，與常茹等［24］研究結(jié)果一致。多項(xiàng)研究表明，衰弱與睡眠障礙存在相關(guān)性，不同衰弱狀態(tài)的社區(qū)老年人睡眠障礙發(fā)生率存在顯著差異［25-26］。但本研究中衰弱這一變量未進(jìn)入最終的Logistic回歸方程，可能與睡眠不足型及入睡困難-藥物催眠型樣本量較小有關(guān)，未來可擴(kuò)大樣本量進(jìn)一步驗(yàn)證衰弱對SCD老年人睡眠的影響。

3.3 女性、抑郁傾向、使用智能手機(jī)可增加SCD老年人睡眠障礙風(fēng)險 老年人睡眠受多方面因素影響，如生理因素、心理社會因素、環(huán)境因素、不良睡眠習(xí)慣以及疾病和藥物因素等。本研究無序多分類Logistic回歸分析結(jié)果顯示，女性、抑郁傾向、使用智能手機(jī)是SCD老年人睡眠分型的影響因素。其中，女性、抑郁傾向、使用智能手機(jī)是睡眠不足型SCD老年人的危險因素，抑郁傾向是入睡困難-藥物催眠型的危險因素。LA等［27］研究顯示，與男性相比，女性更容易發(fā)生睡眠障礙，且女性是失眠癥狀及其亞型的影響因素，本研究結(jié)果與其相似。究其原因，一方面可能與雌激素水平調(diào)節(jié)睡眠-覺醒周期，老年女性雌激素水平降低影響睡眠有關(guān)［28］；另一方面，可能因女性比男性情緒更敏感，易受焦慮、抑郁等負(fù)性情緒影響或?qū)λ邌栴}過度關(guān)注有關(guān)。此外，抑郁情緒也可擾亂睡眠，個體抑郁情緒越嚴(yán)重，整體睡眠狀況越差［29-30］。田一萍等［31］研究發(fā)現(xiàn)，抑郁患者睡眠障礙檢出率高于健康人群，且女性抑郁患者睡眠質(zhì)量明顯更差。本研究已排除抑郁癥患者，而PHQ-9得分表明SCD老年人抑郁傾向也會影響其睡眠分型。女性和抑郁傾向可能會對睡眠產(chǎn)生協(xié)同影響，需多關(guān)注SCD老年女性睡眠狀況，重視其心理評估，對存在抑郁傾向者定期開展心理疏導(dǎo)。魯珊珊等［32］研究發(fā)現(xiàn)，智能手機(jī)藍(lán)光可導(dǎo)致慢性失眠患者入睡后覺醒次數(shù)增加、睡眠潛伏期延長等睡眠結(jié)構(gòu)改變。本研究中使用智能手機(jī)者睡眠不足的風(fēng)險增加，可能與藍(lán)光抑制乙酰膽堿和褪黑素分泌，降低睡眠內(nèi)源性驅(qū)動力有關(guān)［33］。于增艷等［34］研究也證實(shí)，使用智能手機(jī)會增加個體焦慮、抑郁情緒和睡眠障礙風(fēng)險，提示可通過睡眠衛(wèi)生健康教育、刺激控制療法等干預(yù)SCD老年人智能手機(jī)使用行為，改善睡眠障礙。

綜上所述，SCD老年人睡眠存在明顯群體異質(zhì)性，可分為睡眠相對良好型、睡眠不足型、入睡困難-藥物催眠型，睡眠分型受性別、抑郁傾向、智能手機(jī)使用的影響。研究人員應(yīng)重視SCD老年人睡眠問題，定期開展認(rèn)知和睡眠篩查并針對不同睡眠特征及影響因素進(jìn)行有效干預(yù)。本研究尚存在一定的不足之處：本研究為橫斷面調(diào)查，無法推斷睡眠障礙與SCD之間的因果關(guān)系，且睡眠評估由SCD老年人自我報告，可能存在一定報告偏差。未來研究一方面可縱向分析老年人睡眠障礙與SCD的關(guān)聯(lián)，探索其因果關(guān)系；另一方面可采用客觀儀器評估SCD老年人睡眠特征，以提高睡眠潛在分型準(zhǔn)確性，為構(gòu)建不同睡眠分型的針對性干預(yù)方案奠定基礎(chǔ)。

作者貢獻(xiàn)：田萌負(fù)責(zé)論文起草、書寫和修改，參與數(shù)據(jù)收集、整理與統(tǒng)計(jì)學(xué)分析；宋玉磊指導(dǎo)論文撰寫與統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，參與研究方案設(shè)計(jì)；張薛晴、馬云云、梁曉、石佳瑞負(fù)責(zé)研究過程的實(shí)施，包括數(shù)據(jù)收集與初步整理；殷海燕、羅丹、徐桂華參與研究方案設(shè)計(jì)、論文修訂及審校；柏亞妹提出研究構(gòu)思與設(shè)計(jì)、負(fù)責(zé)論文最終版本修訂，對論文負(fù)責(zé)。

本文無利益沖突。

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（收稿日期：2023-02-22；修回日期：2023-04-01）

（本文編輯：毛亞敏）