医学生睡眠时间与失眠现状及其影响因素分析

目的 通过调查了解医学生睡眠时间、失眠症状并分析相关影响因素,为改善其睡眠质量提供参考。方法 以便利抽样法抽取上海市某医学院校576名医学生,分别于2021年3月和2022年5月,采用问卷星进行线上数据收集,调查工具包括一般情况调查表、失眠严重程度指数、睡眠卫生指数和睡眠拖延行为量表,对相关数据进行分层回归分析,检验在排除了潜在混杂因素（年龄、性别及单因素分析中在P<0.20的情况下有统计学意义的变量）影响下,睡眠卫生和睡眠拖延对睡眠时间和失眠严重程度的预测作用。结果 研究对象平均年龄为（21.6±3.0）岁,67.0%为女性;平均睡眠时间为（7.2±1.0） h,51.2%存在睡眠不足（小于7 h）,24.8%存在失眠。分层回归分析显示,在排除了潜在混杂因素影响的情况下,睡眠拖延（β=-0.30,P<0.001）是睡眠时间的显著影响因素;睡眠拖延（β=0.19,P<0.001）和睡眠卫生（β=0.28,P=0.001）均是失眠严重程度的显著影响因素。结论 医学生中,睡眠不足和失眠较常见,睡眠卫生和睡眠拖延是影响睡眠时间和失眠的重要因素。     

医学生睡眠健康、睡眠行为及二者的相关性研究

目的 充足良好的睡眠对于身心健康至关重要,本研究旨在检验医学生睡眠健康（包括睡眠时间和失眠症状）、睡眠行为（包括睡眠卫生和睡眠拖延）及二者间的相关性,进而为改善其睡眠健康提供依据。方法 采用相关性研究设计,通过方便抽样法抽取上海市某医学院校576名医学生。采用一般情况调查表、失眠严重指数量表、睡眠卫生量表和睡眠拖延行为量表分别对一般资料和睡眠时间、失眠症状、睡眠卫生和睡眠拖延进行评估。采用Pearson和分层回归进行数据分析。结果 研究对象平均年龄为21.6岁,67%为女性。其平均睡眠时间为7.2小时,51.2%存在睡眠不足（小于7小时）;24.8%存在显著失眠症状。根据分层回归分析,在排除了潜在混杂因素的影响下,睡眠拖延（β= -0.30,P <0.001）是睡眠时间的显著影响因素;睡眠拖延（β=0.19,P<0.001）和睡眠卫生（β=0.28,P=0.001）均是失眠症状的显著影响因素。结论 医学生中,睡眠不足和失眠症状较常见。睡眠行为（包括睡眠卫生和睡眠拖延）是预测其睡眠健康的重要因素。今后的实践中,高校医疗保健人员应关注医学生的睡眠状况,并考虑将睡眠相关健康教育和科普宣传纳入校园文化建设中。