肯尼亚非正规住区女性睡眠质量的决定因素：基于生态模型的横断面研究

《BMC Women's Health》：Determinants of sleep quality among women living in informal settlements in Kenya

本研究针对撒哈拉以南非洲地区非正规住区女性睡眠质量研究匮乏的现状，在肯尼亚内罗毕Mathare和Kibera定居点对800名女性开展横断面调查。研究人员采用简明匹兹堡睡眠质量指数(B-PSQI)评估睡眠质量，发现29%参与者存在睡眠质量问题。通过多变量回归和主题分析，确定残疾严重程度(WHODAS 2.0)、抑郁症状(PHQ-9)和食物不安全(HFIAS)是睡眠质量的显著预测因子。研究首次运用布朗芬布伦纳生态模型揭示多层面因素对睡眠的影响，为制定针对性干预措施提供科学依据。

　　

在全球化公共卫生议题中，睡眠问题因其对身心健康的深远影响而备受关注。然而，绝大多数睡眠研究聚焦于高收入国家，对撒哈拉以南非洲地区，特别是生活在城市非正规住区女性的睡眠质量了解甚少。这些社区的女性往往面临多重挑战：基础设施匮乏、性别暴力风险、经济不稳定以及气候变化的直接影响，这些因素可能共同侵蚀着她们的睡眠健康。尽管睡眠在维持整体健康中扮演关键角色，但针对这一特定人群的系统研究仍存在显著空白。

为填补这一研究空白，由哥伦比亚大学的Ebuka Ukoh领衔的研究团队在《BMC Women's Health》发表了开创性研究。研究人员采用布朗芬布伦纳生态模型作为理论框架，对肯尼亚内罗毕两个最大非正规住区——基贝拉和马萨雷——的800名女性进行了系统性调查。这项横断面研究不仅量化了睡眠问题的普遍性，更通过多层面分析揭示了影响睡眠质量的复杂因素网络。

研究团队采用空间抽样法，通过地理信息系统技术对定居点进行网格划分，随机选择9m×9m的单元对应住宅，确保样本代表性。数据收集通过训练有素的社区数据收集员使用平板电脑进行面对面访谈完成。睡眠质量评估采用简明匹兹堡睡眠质量指数，该工具包含6个条目，全球分数>5分表示睡眠质量差。同时收集个体层面、家庭层面和环境层面的潜在预测因素数据，包括人口统计学特征、残疾状况、抑郁焦虑症状、亲密伴侣暴力经历、食物不安全感和极端天气事件暴露等。统计分析采用t检验、方差分析和多变量回归模型，并对开放式问题进行主题分析。

参与者特征

研究样本年龄范围18-79岁，55%处于已婚状态，93%有至少一个子女。基线数据显示28.6%的女性存在睡眠质量问题，这一比例与全球其他人群研究结果相当，提示睡眠问题在非正规住区女性中同样普遍。

睡眠质量的预测因素

双变量分析显示，年龄、自评健康状况、残疾严重程度、抑郁和焦虑症状与睡眠质量差显著相关。在家庭层面，子女数量和食物不安全程度也与睡眠问题密切相关。多变量回归模型进一步识别出关键预测因子：残疾严重程度、抑郁症状和食物不安全是睡眠质量的独立预测因素。值得注意的是，焦虑症状呈现边缘显著性，而亲密伴侣暴力在控制其他变量后未显示显著关联。

自我报告的睡眠影响因素

对390名报告睡眠困扰女性的开放式回答进行主题分析，揭示了影响睡眠的多重因素。压力被提及最频繁，其次是儿童照料、经济不稳定、身体健康问题、气候因素以及悲伤与丧失感。这些质性数据为量化结果提供了丰富的背景解释，凸显了非正规住区女性面临的日常压力源如何具体影响其睡眠体验。

研究结论强调，非正规住区女性的睡眠质量受到个体、家庭和环境多层次因素的共同影响。残疾、抑郁和食物不安全是睡眠障碍的核心预测因子，而社区层面的压力源如极端天气事件虽在双变量分析中显著，但在多变量模型中作用被中介。值得注意的是，尽管面临显著挑战，大多数女性仍维持了相对良好的睡眠质量，提示可能存在未被测量的保护性因素。

这项研究的理论贡献在于首次将生态模型系统应用于非正规住区女性的睡眠研究，揭示了不同系统层面因素间的复杂互动。实践意义在于为制定针对性干预措施提供了实证基础：整合心理健康服务、解决食物不安全问题和改善居住环境可能协同提升睡眠质量。研究同时指出，提升对睡眠健康重要性的认知和推广睡眠卫生教育可能是低成本高效益的干预起点。

然而，研究也存在若干局限。自我报告的睡眠数据可能存在回忆偏倚，横断面设计无法确立因果关系，且B-PSQI在该人群中的验证尚不充分。未来研究可结合客观睡眠监测设备，开展纵向调查，并探索非正规住区女性维持良好睡眠的保护性因素。

这项开创性工作为理解资源受限环境下女性睡眠健康提供了重要科学证据，呼吁政策制定者和干预工作者关注这一被忽视的公共卫生领域，通过多层面干预策略改善非正规住区女性的睡眠质量和整体福祉。