《International Journal of Environmental Research and Public Health》：The Relationship Between State Boredom and Sleep–Wake Disruptions: A Mediation Model via Smartphone Addiction and Bedtime Procrastination
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睡前拖延与睡眠质量差、日间嗜睡及睡眠时相改变相关。识别影响这一行为的因素至关重要。其中 retrony 其中，问题性智能手机使用可能延迟就寝时间。状态无聊（state boredom）是一个多维概念（高唤起、低唤起、脱离、注意力不集中和时间感知），可触发问题性
睡前拖延与睡眠质量差、日间嗜睡及睡眠时相改变相关。识别影响这一行为的因素至关重要。其中 retrony 其中，问题性智能手机使用可能延迟就寝时间。状态无聊（state boredom）是一个多维概念（高唤起、低唤起、脱离、注意力不集中和时间感知），可触发问题性智能手机使用作为应对无聊的方式，导致就寝延迟和睡眠-觉醒问题。本研究旨在检验中介模型，即状态无聊通过智能手机成瘾和睡前拖延直接和间接预测睡眠相关结果。共有259名参与者（138名女性；平均年龄=38.44岁）完成了在线调查，包括迷你睡眠问卷（Mini-Sleep Questionnaire）、睡前拖延量表（Bedtime Procrastination Scale）、手机成瘾量表（Mobile Addiction Scale）、多维状态无聊量表（Multidimensional State Boredom Scale），以及工作日和自由日的睡眠时相测量。结果显示所有变量之间均存在显著正相关。中介分析揭示，状态无聊直接预测睡眠质量差和日间嗜睡，并通过智能手机成瘾和睡前拖延间接预测这些结果。此外，无聊通过睡前 procrastination 间接影响睡眠时相。总体而言，研究结果表明无聊可能导致问题性智能手机使用，进而延迟就寝时间，造成睡眠质量下降、日间嗜睡增加和睡眠时相延迟。
睡眠是哺乳动物的生物必需品，良好的睡眠在身心健康中发挥着关键作用。睡眠-觉醒周期的紊乱会对健康、生活质量和工作效率产生负面影响，因此探究促进良好睡眠-觉醒质量的因素具有重要意义。
睡前拖延（bedtime procrastination）作为一种特定形式的拖延行为，指在没有外部原因的情况下比 intended 时间更晚入睡，近年来受到越来越多的关注。研究表明，睡前拖延与睡眠不足、认知功能受损、心血管疾病风险增加等负性 outcome 相关。与一般拖延不同，睡前拖延不一定涉及令人厌恶的活动，个体可能主动选择保持清醒或被动地延迟睡眠。
现代电子设备的普及，尤其是智能手机的广泛使用，被认为是促成睡前拖延的重要因素。智能手机成瘾（smartphone addiction）被视为一种行为成瘾，特征为过度和不可控的使用、戒断症状和功能损害。多项研究报道了屏幕使用时间对睡眠质量和数量的负面影响，尤其是睡前使用智能手机会延迟昼夜节律，增加心理压力和唤起水平，进而损害睡眠和恢复。值得注意的是，问题性智能手机使用与睡眠质量差之间的关系似乎由睡前拖延所中介。
无聊可能是问题性智能手机使用的重要潜在因素。无聊被定义为缺乏兴趣、意义、兴奋和挑战的体验状态。个体可能通过参与刺激性在线活动来应对无聊。纵向研究表明，无聊倾向（boredom proneness）预测智能手机成瘾的纵向增加。然而，以往研究主要关注特质无聊（trait boredom），即个体体验无聊的一般倾向，而对状态无聊（state boredom）——即特定时刻的情境性无聊体验——关注较少。评估状态无聊有助于检验时间关系和潜在因果机制。Fahlman 等人开发的多维状态无聊量表（Multidimensional State Boredom Scale, MSBS）基于五个维度评估个体的即时无聊体验：高唤起、低唤起、脱离、注意力不集中和时间感知。该量表与抑郁和生活满意度等变量显著相关，而这些变量均与问题性移动设备使用、睡前拖延、睡眠质量和日间嗜睡存在关联。基于此，研究人员推测，经历状态无聊的个体倾向于使用手机来应对这一情境，拖延就寝时间，进而导致睡眠质量差和高度日间嗜睡。
基于此背景，研究人员旨在考察状态无聊、智能手机成瘾、睡前拖延与睡眠-觉醒质量之间的关系，并假设更高的无聊水平与更大的智能手机成瘾、更高的睡前拖延以及更差的睡眠质量和日间功能相关。研究人员检验了中介模型，以评估状态无聊是否通过智能手机成瘾和睡前拖延直接和间接预测睡眠问题和日间嗜睡。此外，研究人员还考察了这些关系是否延伸至工作日和自由日的睡眠时相（以睡眠中点评估），假设这些效应在工作日更为明显。
该研究采用在线调查形式，通过 PsyToolkit 平台实施，于大学课程和社交媒体（Facebook、Instagram、X 和 WhatsApp）上发布，并采用雪球抽样法扩大样本。纳入标准为成年且精通意大利语。共有259名参与者（138名女性，121名男性），年龄18至76岁（M = 38.44岁，SD = 15.27），其中54.40%持有大学学位，73.70%报告就业。
研究使用了以下测量工具：迷你睡眠问卷（MSQ）评估过去两周睡眠-觉醒相关行为的频率，包含睡眠质量（sleep）和日间嗜睡（wake）两个子量表；就寝时间和起床看官时间用于计算睡眠中点（midpoint of sleep, MPoS）；睡前拖延量表（BPS）评估睡前拖延行为；手机成瘾量表（MAS）基于行为成瘾框架评估手机成瘾；多维状态无聊量表（MSBS）评估无聊的即时体验。
数据分析采用 SPSS Statistics 20 进行，计算描述性统计并检验社会人口学变量与研究变量的关联，在控制性别、年龄、教育和婚姻状况后计算偏相关，并使用 PROCESS 宏（Model 6）进行中介分析，采用5000次重抽样的 Bootstrap 法检验间接效应，采用0.01的保守显著性水平。
研究结果显示，女性报告更高的日间嗜睡相关问题，年轻个体报告更高的 MSQ-wake 得分。年龄与两个 MPoS 得分、MSBS 和 MAS 得分均呈负相关。教育水平仅与工作日睡眠中点负相关。婚姻状况显示显著效应：单身参与者报告更高的日间嗜睡、状态无聊和手机成瘾得分，以及更晚的工作日和自由日睡眠中点。所有变量之间均呈正相关，表明状态无聊（包括其子成分）、智能手机成瘾、睡前拖延、睡眠-觉醒问题以及工作日和周末的睡眠中点相互关联。
中介分析结果如下：预测睡眠质量因子（MSQ-sleep）的中介模型显著（R2 = 0.19）。状态无聊与睡眠质量差存在直接效应，同时存在两条间接路径：状态无聊通过睡前拖延影响睡眠质量；以及状态无聊通过智能手机成瘾进而睡前拖延最终影响睡眠质量。通过智能手机成瘾的单独路径不显著。
预测日间嗜睡（MSQ-wake）的中介模型显著（R2 = 0.39）。状态无聊直接预测日间嗜睡，并通过智能手机成瘾和睡前拖延间接预测日间嗜睡。此外，状态无聊通过智能手机成瘾直接预测日间嗜睡的路径也显著。
预测工作日睡眠中点（WMPoS）的中介模型显著（R2 = 0.20）。未发现状态无聊对工作日睡眠中点的直接效应，但存在通过睡前拖延以及通过智能手机成瘾和睡前拖延的间接效应。通过智能手机成瘾的单独路径不显著。
预测自由日睡眠中点（FMPoS）的中介模型显著（R2 = 0.34）。同样未发现直接效应，但存在通过睡前拖延以及通过智能手机成瘾和睡前 procrastination 的间接效应，通过智能手机成瘾的单独路径不显著。
讨论部分，研究人员首先指出本研究揭示了睡眠-觉醒紊乱和延迟睡眠时相与多维状态无聊、智能手机成瘾和睡前拖延之间的特定关联。相关分析确认了睡眠质量差和日间嗜睡与睡前拖延的正向关联，支持屏幕时间对睡眠的负面影响，以及无聊各成分与睡眠-觉醒问题的关联。
中介模型为这些变量的关系提供了可能的解释。对于睡眠-觉醒问题，状态无聊似乎直接和间接预测睡眠质量差和日间嗜睡。第一条间接路径表明，特定时刻的无聊体验与睡前拖延正相关，进而预测睡眠质量差和日间嗜睡，这可能与自我调节失败有关——无聊个体有寻求有趣事物的冲动，当这种冲动临近就寝时间时，可能导致睡前拖延。第二条间接路径表明，无聊与智能手机成瘾正相关，进而预测睡眠质量差和日间嗜睡，这提示情境无聊驱使个体逃避厌恶性状态，过度智能手机使用可能成为应对多维无聊的日策略，但这种过度使用可能通过昼夜节律失调和神经生理系统的激活来干扰睡眠质量。值得注意的是，在预测日间嗜睡的模型中，智能手机成瘾的直接路径显著，这提示无聊个体可能使用智能手机来自我刺激和维持注意，最终导致持续嗜睡。
对于睡眠时相，上述模式在大体上得到了重复，但缺乏无聊的直接效应。睡前拖延与工作日和自由日睡眠中点的正相关表明，在成人样本中睡前拖延与睡眠时相延迟的关联不同于青少年样本。相关分析揭示了工作日睡眠中点（WMPoS）和自由日睡眠中点（FMPoS）的不同模式：WMPoS 与高唤起、注意力不集中、状态无聊总分和手机成瘾相关，而 FMPoS 仅与注意力不集中相关，提示工作日的社会、环境和日常活动压力可能增加无聊体验、智能手机成瘾和睡前拖延，进而影响睡眠时相。
研究人员认为这些发现对现代社会具有重要公共卫生意义，其中不规则睡眠因慢性昼夜节律紊乱而 prevalent。中介模型可为实际干预提供理论基础：维持规律的睡眠-觉醒周期和一致的睡眠时相对睡眠卫生和健康至关重要；针对一般性和睡前特异性拖延的干预可能改善睡眠质量和日间功能；预防和干预智能手机成瘾的策略，包括行为干预以促进使用调节和媒体素养，以及促进体育活动和减少久坐行为；正念干预可能有助于减少无聊、增强当下注意、降低睡前拖延，并正面影响睡眠质量和时相。
研究也存在若干局限性：自我报告测量存在偏倚风险；便利抽样和数据收集方法限制了结果的可推广性，样本在教育水平上不平衡；横断面设计无法确定因果关系；相关分析和中介效应的效应量较小至中等。
研究结论部分指出，除所有变量之间的正相关外，主要发现是多维定义的状态无聊直接和间接预测了睡眠质量差、日间嗜睡和睡眠时相延迟。两条一致的间接路径被识别：当个体经历无聊时，他们更可能问题性地使用智能手机来应对这些负性情绪，进而负面影响睡眠-觉醒模式和睡眠时相；另一方面，情境无聊导致个体寻求刺激性活动或有趣的事物，从而延迟就寝时间。本研究的创新之处在于提出了一个将状态无聊、问题性手机使用、睡前拖延和睡眠-觉醒模式联系起来的理论模型，拓展了以往关于特质无聊与状态无聊关联的数据，强调了其对个体健康和福祉在学术和职业环境等各种 setting 中的相关性。
