比利时职业驾驶员客观与主观睡眠差异的实地研究：睡眠监测与安全风险分析

《Sleep Medicine》：Objective vs perceived sleep in Belgian occupational drivers: A field study

本研究针对职业驾驶员睡眠不足引发的安全隐患问题，通过结合Fitbit Charge 5客观监测与主观评价量表，对比利时短途（SHD）、长途（LHD）和本地配送（LDD）驾驶员的睡眠特征开展实证分析。研究发现驾驶员普遍存在慢性睡眠限制（平均TST仅6.2±0.7 h），虽睡眠效率（SE）较高（87.3±2.1%），但深睡眠（DS）与REM睡眠异常比例达12.9%和25.8%。主观与客观睡眠评价仅呈现弱相关（|r|≈0.1–0.4），揭示感知与实际睡眠质量存在显著差异。成果对疲劳驾驶风险管理具有重要实践意义。

　　

在当今高速运转的物流体系中，职业驾驶员已成为道路交通中不可或缺的力量，然而他们的健康与安全状况却长期面临严峻挑战。睡眠作为影响人体认知功能、反应能力和情绪调控的关键生理过程，对需要高度集中注意力的驾驶工作尤为重要。遗憾的是，由于职业特性（如不规则作息、长时间驾驶、高工作压力）的影响，卡车司机群体中普遍存在睡眠质量低下和睡眠时间不足的问题。更令人担忧的是，疲劳驾驶已被证实是导致重大交通事故的主要原因之一——全球范围内近30%的严重车祸与睡眠不足有关。在比利时，这类问题同样突出：研究显示18%的卡车司机存在过度日间嗜睡现象，27.2%的人自述睡眠质量较差，而疲劳相关交通事故造成的经济损失竟高达国内生产总值（GDP）的2.9%。

尽管已有不少研究关注驾驶员的睡眠问题，但大多数依赖主观问卷收集数据，这种方法容易受到个人感知偏差的影响。实际上，人们对自己睡眠质量的评价往往与客观测量结果存在显著差异。这种“主观-客观睡眠分离”现象可能导致驾驶员低估自身疲劳程度，进而增加行车风险。为了更全面了解职业驾驶员的真实睡眠状况，一项名为MILESTONE（移动与技术解决方案应对职业驾驶员问题）的研究项目应运而生。该项目旨在通过可穿戴设备和技术干预，改善驾驶员的工作条件、心理压力及睡眠问题。在此背景下，由An-Marie Schyvens领衔的研究团队开展了一项前瞻性观察研究，对比利时三类职业驾驶员——短途（SHD）、长途（LHD）和本地配送（LDD）——的睡眠特征进行了主客观多维分析，研究成果发表在《Sleep Medicine》上。

该研究采用Fitbit Charge 5（固件版本57.20001.188.58）对31名驾驶员进行了为期一个月的连续睡眠监测，收集了总睡眠时间（TST）、在床时间（TIB）、睡眠效率（SE）、觉醒时间及睡眠阶段分布（浅睡眠LS、深睡眠DS、快速眼动睡眠REM）等客观参数。同时，每日通过5点量表（0=良好，4=差）收集主观睡眠评价。数据分析采用描述性统计、单因素方差分析（ANOVA）和Pearson相关分析，使用Python 3.13.3和Excel 2024完成，显著性阈值设定为p<0.05。

3.1. 客观睡眠

研究发现驾驶员平均TST为6.2±0.7小时，TIB为7.1±0.7小时，表明普遍存在睡眠限制（83.9%的参与者低于推荐7-8小时睡眠）。SE较高（87.3±2.1%），但睡眠阶段分布显示：浅睡眠（LS）占比60.1±5.2%，深睡眠（DS）占18.0±3.3%，REM睡眠占21.2±4.2%，觉醒时间（W）占12.8±1.8%。值得注意的是，12.9%的驾驶员DS低于15%（推荐值15-25%），25.8%的驾驶员REM低于20%（推荐值20-25%），29.0%存在夜间觉醒增多，提示睡眠碎片化问题。

3.2. 不同运输类型的客观睡眠

通过ANOVA分析发现，三类驾驶员（SHD、LHD、LDD）在多数睡眠参数上无显著差异，仅DS接近显著性阈值（F=3.47, p=0.05）。描述性数据显示LHD的DS比例最低（16.2±3.5%），而SHD的REM睡眠最高（22.5±4.6%）。结果表明驾驶类型对睡眠影响较小，个体差异和环境因素可能更具主导作用。

3.3. 主观睡眠

在20名坚持完成每日评价的驾驶员中，60%的人主观评分≤2.0（良好至中性），但40%的评分＞2.0（中性至较差），说明三分之一驾驶员对睡眠满意度较低。

3.4. 客观与主观睡眠的相关性

Pearson相关分析显示，主观睡眠评分与DS（r=?0.25）、TST（r=?0.19）和SE（r=?0.17）呈负相关，与觉醒时间（W）呈正相关（r=0.14），但相关性较弱（|r|≈0.1–0.4）。这表明主观评价仅部分反映客观睡眠状况，个体间差异显著。

研究结论强调，比利时职业驾驶员虽能维持较高睡眠效率，但普遍面临睡眠时间不足和睡眠结构异常（尤其是DS和REM睡眠减少）的问题。主观评价与客观数据之间存在明显差异，提示单纯依赖自我报告可能低估睡眠问题的严重性。此外，驾驶类型（SHD/LHD/LDD）对睡眠影响有限，说明个体习惯、工作环境等非职业因素可能更为关键。这些发现对交通运输行业具有重要启示：企业需制定更科学的排班制度，推广疲劳监测技术，并加强驾驶员睡眠健康教育。政策层面应重视基于客观数据的疲劳风险管理，以减少交通事故，提升公共安全水平。