《Sleep Medicine》：Sleep Underestimation and Subjective Sleep Appraisal: Limited Value of Routine Polysomnographic and Electroencephalographic Features
编辑推荐：
•睡眠差异呈双向性；24.9% 的参与者高估了睡眠。•经多重检验校正后，各组间的自评睡眠质量存在差异。•在 717 次比较中，600 个常规脑电图特征无一通过校正。•脑电图特征未显示出超出基线模型的判别能力改善证据。•主观睡眠评价应显式地与多导睡眠监测一同评估。引言失眠障碍患
- •
睡眠差异呈双向性；24.9% 的参与者高估了睡眠。
- •
经多重检验校正后，各组间的自评睡眠质量存在差异。
- •
在 717 次比较中，600 个常规脑电图特征无一通过校正。
- •
脑电图特征未显示出超出基线模型的判别能力改善证据。
- •
主观睡眠评价应显式地与多导睡眠监测一同评估。
引言
失眠障碍患病率高，且主要基于主观抱怨进行诊断 1, 2, 3。一个持续存在的挑战是体验到的睡眠与客观测量的睡眠之间的差异，称为睡眠状态误感知 (SSM) 或主观 - 客观睡眠差异 4, 5, 6。尽管多导睡眠监测 (PSG) 结果基本正常，但仍存在明显低估的情况，传统上被称为矛盾性失眠 7, 8。此类差异可能会使临床解释复杂化，并且与日间症状及改变的睡眠相关神经生理学有关 4, 5, 6。它们究竟反映的是客观测量的局限性、主观睡眠评价，还是两者皆有，目前仍未解决 7, 9, 10。
主观 - 客观差异并不一定是单向的。失眠患者倾向于估计更多的清醒时间，而 PSG 记录则较少 [11]；在匹配比较中，失眠患者报告的睡眠少于 PSG 记录，而睡眠良好者报告的睡眠多于 PSG 记录 [12]。在使用总睡眠时间误感知指数的失眠队列中也观察到了低估和高估 [13]。因此，差异的方向应被表征而非假设，特别是在异质性临床队列中。
常规 PSG 可能无法捕捉所有与主观睡眠相关的神经生理学信息。误感知与更高频率的脑电图 (EEG) 活动、改变的频谱比、纺锤波和 K 复合波以及睡眠相关皮层反应有关，这大致符合皮层高觉醒的特征 4, 5, 14, 15。PSG 也可能包含超出常规分期的信息 [16]，而局部或动态睡眠 - 清醒活动可能在常规测量中代表不足 [9]。然而，关于 EEG 相关因素的研究在人群、方法和发现上存在差异 4, 8，使其稳健性尚不确定。
主观评价也可能有所贡献。自报睡眠质量与客观测量捕捉了睡眠的部分不同方面 [17]，而睡眠相关担忧和注意偏向可能会影响回顾性估计 10, 18。此处，“感知”指的是构成误感知指数的次日早晨的回顾性评价，而非睡眠过程中的瞬间意识。
阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 常与失眠共存 [19]。据报道，失眠、OSA 或两者兼有的个体之间的主观 - 客观差异有所不同，这表明其取决于共存的临床特征 [20]。呼吸紊乱是否与临床转诊人群中睡眠低估相关尚不清楚。
我们研究了 225 名接受临床指征夜间监测的成年人的主观 - 客观睡眠差异。主要目标是识别在多重校正后，操作性定义的低估组和非低估组之间的临床、主观、常规 PSG 和 EEG 差异，并测试超出简约三预测因子基线模型的增量 EEG 判别能力，使用配对折外 (OOF) 预测。我们还表征了差异方向，检查了 OSA、呼吸紊乱和日间嗜睡，并探索了误感知指数的连续性。
章节摘要
研究设计与参与者
这项单中心回顾性横断面研究纳入了连续入组的成年人，他们来自门诊和住院服务部门，在中国重庆陆军军医大学大坪医院医学心理学系接受了临床指征的夜间睡眠监测。门诊和住院患者的比例不可用。2025 年 3 月至 9 月期间，识别出 823 份夜间睡眠 - 呼吸监测记录。其中，531 份记录有完整的基线
睡眠状态误感知呈双向性
MI 呈连续且双向分布（图 1）：56 名参与者 (24.9%) 报告的睡眠多于 PSG 记录（负 MI，高估），1 人报告的量相同（MI = 0），168 人 (74.7%) 报告的睡眠较少（正 MI，低估）。尽管整个队列倾向于低估（MI 中位数 0.148），但差异的方向并不统一。
参与者在队列 MI 中位数 (0.148) 处被二分为低估组 (n = 113) 和一个
讨论
在这项涉及 225 名接受临床指征夜间睡眠监测成年人的横断面研究中，与评估的常规 PSG 和 EEG 特征相比，自评睡眠质量与睡眠低估的关联更为一致。经过多重校正后，组间自评睡眠质量存在差异，主观睡眠时长也存在差异，后者部分反映了 MI 的构建；而客观总睡眠时间或任何 EEG 特征均未如此。在中位数 MI 阈值处，添加 EEG 特征
结论
在接受临床指征夜间监测的成年人中，与评估的常规 PSG 和 EEG 特征相比，自评睡眠质量与睡眠低估的关联更为一致，尽管这种关联可能部分反映了共同的自报方差。在 717 次单变量比较中，600 个 EEG 特征无一通过校正。将折叠选择的 EEG 特征添加到睡眠质量、日间嗜睡和年龄的基线模型中，未提供改善折外
CRediT 作者贡献声明
梁春荣：项目管理，方法论，调查，数据整理，概念构思。李玲：撰写 - 审阅与编辑，资源，项目管理，概念构思。钟丽莎：资源。张涛：撰写 - 审阅与编辑，监督。毛丹丹：项目管理，数据整理。许小兰：形式分析。陈俊义：可视化，验证，软件，方法论，形式分析，概念构思。龙春燕：撰写 - 审阅与编辑，撰写 -
伦理声明
作者未获得参与者或其法定代表的知情同意。这项回顾性观察研究使用了现有的临床多导睡眠监测和问卷数据。本研究经解放军陆军医学中心伦理委员会批准（批准号 372, 2025），伦理委员会豁免了知情同意的要求。参与者数据已去标识化，并符合适用的隐私和保密要求。
利益冲突声明
作者报告无财务或非财务利益冲突。资助本部分工作的神经与肿瘤药物开发国家重点实验室由先声药业集团承办。该实验室和公司均未参与研究设计、数据收集、分析、解释、稿件撰写或投稿决定，且作者与公司无其他财务关系。
数据可用性声明
支持本研究发现的数据属于中国重庆陆军军医大学大坪医院医学心理学系，且不公开可用。希望请求访问部分数据的研究人员可通过电子邮件联系李玲
llmedpsy@tmmu.edu.cn。代码可用性：统计分析代码可向通讯作者提出合理请求获取。
伦理与同意
本研究经解放军陆军特色医学中心（大坪医院）伦理委员会批准（批准号：医研伦理审 (2025) 第 372 号；于 2025 年 10 月 29 日批准）。由于是对常规收集临床记录的回顾性分析，伦理委员会豁免了知情同意的要求。
稿件准备过程中生成式人工智能及人工智能辅助技术的使用声明
在本工作准备过程中，作者使用了一种生成式人工智能语言工具来协助语言编辑并检查各草稿之间的一致性。该工具未用于生成研究数据、进行统计分析或制定研究结论，这些结论完全由作者确定。在使用该工具后，作者审阅和编辑了稿件，并对其内容负全部责任。
资助
本工作由神经与肿瘤药物开发国家重点实验室（由先声药业集团承办；项目编号 SKLSIM-F-2025408）和解放军陆军特色医学中心人工智能 + 医学研究项目（项目编号 ZXAIYB018）资助。资助方未参与研究设计、数据收集、数据分析和解释、报告撰写或投稿决定。
利益冲突声明
作者报告无财务或非财务利益冲突。资助本部分工作的神经与肿瘤药物开发国家重点实验室由先声药业集团承办。该实验室和公司均未参与研究设计、数据收集、分析、解释、稿件撰写或投稿决定，且作者与公司无其他财务关系。
致谢
感谢专家们和教授们的建议改善了本研究。我们也感谢所有参与者和协作者的贡献。
龙春燕 | 陈俊义 | 许小兰 | 毛丹丹 | 张涛 | 钟丽莎 | 李玲 | 梁春荣
