《Healthcare》：Development and Initial Psychometric Evaluation of CIAECSA: A Comprehensive Questionnaire on Attitudes, Experiences, and Contexts of Adolescent Sexuality
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目的：本研究探讨了在抗阻训练成人中，习惯性睡眠质量、失眠症状和感知疲劳与重复反向跳（CMJ）表现之间的关联。方法：共招募118名抗阻训练成人（90名男性和28名女性），完成匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）、失眠严重程度指数（ISI）和疲劳严重程度量表（FSS）。
目的：本研究探讨了在抗阻训练成人中，习惯性睡眠质量、失眠症状和感知疲劳与重复反向跳（CMJ）表现之间的关联。方法：共招募118名抗阻训练成人（90名男性和28名女性），完成匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）、失眠严重程度指数（ISI）和疲劳严重程度量表（FSS）。受试者在0、2、4、6、8、10分钟时进行六次最大CMJ试验。计算平均及最佳CMJ高度、个体内变异系数、首次至末次变化以及个体表现斜率。采用线性混合效应模型和校正回归分析。结果：PSQI与平均CMJ高度、最佳CMJ高度或个体内变异性均无显著关联（所有p > 0.05）。然而，观察到显著的PSQI×时间交互作用（B = ?0.061 cm/min per 1-SD higher PSQI, 95% CI ?0.099 to ?0.023; p = 0.002; q = 0.005），表明睡眠质量较差与重复试验中CMJ高度增幅较小相关。基于相同六次CMJ测量的探索性个体水平分析显示，首次至末次变化和个体CMJ斜率的关联方向一致。这些关联在六项轨迹导向分析内校正后仍显著，但在所有18项个体水平回归校正后则不显著。ISI和FSS与CMJ轨迹或变异性无显著关联（所有p > 0.05）。结论：较差的习惯性睡眠质量与最大或平均CMJ表现无关，但与重复最大CMJ试验中增幅减弱相关。观察到的关联较小，其实际意义尚不确定。因此，单次训练中的CMJ轨迹应视为探索性指标，而非恢复或神经肌肉准备状态的验证性指标。
**研究背景、问题与意义**
疲劳与恢复是决定个体安全有效参与体育活动能力的重要因素。在运动员和活跃人群中，恢复不足可能影响力量产生、运动控制、动作效率以及维持重复努力下的身体表现能力。因此，监测恢复相关因素对训练管理至关重要。睡眠是支持恢复、训练适应和神经肌肉功能的主要过程之一，而睡眠不足或紊乱可能损害这些过程。抗阻训练个体尤其容易因高强度训练日程、早间或晚间训练、比赛压力、旅行以及需兼顾职业、学业和社会责任而出现睡眠不佳。睡眠障碍可能引发不完全恢复和感知疲劳增加，进而影响后续身体功能。实验证据通常表明急性睡眠剥夺会损害运动表现，但对爆发力表现的影响不如对长时间、间歇性或认知要求高运动的影响一致。部分研究发现睡眠剥夺对反向跳（CMJ）高度无显著影响，而另一些则报告最大跳跃能力下降。然而，大多数研究采用实验诱导的睡眠限制，可能无法完全代表典型训练和日常生活条件下的习惯性睡眠障碍。观察性证据相对有限：在职业橄榄球运动员中，季前训练期间较长睡眠时间与有氧适能和身体成分的改善相关，但与力量和速度的关联不明显；在半职业篮球运动员中，较差PSQI得分与CMJ向心力和功率特征存在关联。但研究多聚焦于孤立或最佳表现结果，较少关注习惯性睡眠障碍和感知疲劳是否与重复最大试验中的表现维持和可重复性有关。这一区别对于表征重复CMJ试验中的表现模式可能重要：单次最佳结果主要反映测试条件下的最高表现能力，而平均值、个体内变异性和跨试验变化可提供补充信息。本研究因此旨在探讨抗阻训练成人中，习惯性睡眠质量、失眠症状和感知疲劳与重复最大CMJ试验中的表现水平、个体内变异性和训练内表现轨迹之间的关联。研究假设较高PSQI、ISI和FSS得分与较低平均和最佳CMJ高度、较大个体内变异性以及较不利的表现轨迹相关，且轨迹和变异性的关联比最佳表现更一致。该论文发表在《Healthcare》。
**主要关键技术方法**
研究采用横断面观察设计，在单一实验室测试中收集数据。主要技术方法包括：使用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估习惯性睡眠质量，使用失眠严重程度指数（ISI）评估失眠症状，使用疲劳严重程度量表（FSS）评估感知疲劳。CMJ高度通过OptoJump光电测量系统（Microgate, Bolzano, Italy）基于飞行时间计算。参与者进行六次最大CMJ试验，间隔2分钟（0、2、4、6、8、10分钟）。样本来源：从当地大学和抗阻训练社区招募118名抗阻训练成人（90男，28女），年龄18–32岁，具有至少6个月规律的抗阻训练经验。统计分析采用线性混合效应模型和个体水平回归模型，调整性别、年龄和BMI，并使用Benjamini-Hochberg错误发现率程序控制多重检验。
**研究结果**
**3.1 参与者特征**：参与者平均PSQI得分5.6±2.7，ISI得分7.9±4.6，FSS得分28.9±11.3。50.8%参与者报告睡眠质量差（PSQI>5），53.4%存在失眠症状（ISI≥8），32.2%有高疲劳（FSS≥36）。问卷得分中度相关（PSQI与ISI ρ=0.565，PSQI与FSS ρ=0.477，ISI与FSS ρ=0.435，所有p<0.001）。
**3.2 重复CMJ表现与可重复性**：六次试验平均CMJ高度34.0±7.3 cm，最佳CMJ高度35.9±7.4 cm，平均首次至末次变化2.0±6.9%。单次试验ICC(3,1)为0.943，六次均值ICC(3,k)为0.990。个体内变异系数（CV）平均4.8±2.6%，趋势校正CV 4.5±2.7%。最小可检测变化（MDC95）为4.96 cm，最小有意义变化为1.46 cm。
**3.3 睡眠质量、失眠症状和疲劳与重复CMJ表现的关联**：在调整的线性混合效应模型中，PSQI与平均CMJ水平无显著关联（B=0.088 cm, p=0.865），但时间×PSQI交互作用显著（B=?0.061 cm/min per 1-SD, p=0.002, q=0.005），表明较高PSQI得分与CMJ高度随时间的增幅减小相关。ISI和FSS与CMJ水平或时间交互作用均不显著（所有p>0.05）。在个体水平回归中，PSQI与平均或最佳CMJ高度、常规或趋势校正CV均无关联（所有p≥0.868），但与首次至末次变化（B=?1.62个百分点, p=0.011）和个体CMJ斜率（B=?0.063 cm/min, p=0.004）显著相关；这些关联在六项轨迹分析内校正后仍显著（q=0.032和q=0.023），但在所有18项回归校正后不显著（q=0.096和q=0.068）。当PSQI、ISI和FSS同时纳入模型时，仅PSQI仍与轨迹指标显著相关，而ISI和FSS无关联。敏感性分析支持主结果的稳健性，包括随机斜率模型、分类时间模型、二次模型以及留一交叉验证。
**讨论与结论总结**
讨论部分指出，研究假设仅部分得到支持：较高PSQI得分与重复CMJ试验中较小的增幅相关，但与平均或最佳CMJ高度、个体内变异性无关，且ISI和FSS与所有CMJ结果均无关联。这一发现与部分文献一致，即习惯性睡眠质量与单次最大爆发力表现关联较弱，但可能与重复努力中的系统性变化更相关。观察到的效应较小（每1-SD较高PSQI对应10分钟内约0.61 cm的变化差异），且小于测量误差（SEM=1.79 cm）和最小有意义变化（1.46 cm），因此实际意义不确定。PSQI作为复合临床筛查工具，其一个月回忆期可能与测试当天的急性状态不完全匹配。ISI和FSS的零结果可能反映构念差异和症状严重程度限制（多数参与者无临床显著失眠）。研究局限性包括横断面设计、仅依赖回顾性自我报告、缺乏客观睡眠测量、未评估近期训练负荷、心理应激和月经周期等因素。结论：习惯性睡眠质量与抗阻训练成人的平均CMJ高度、最佳结果或个体内变异性无关，但较差PSQI得分与重复最大CMJ试验中增幅减弱和较不利的表现轨迹相关。失眠严重程度和感知疲劳与CMJ表现水平、变异性或轨迹无关。这些发现表明，习惯性睡眠质量可能与重复最大努力中的系统性变化关系更密切，而非单次最大努力能力。分析若干标准化CMJ试验可提供补充信息，但观察到的关联较小，不能建立因果关系，也不应解释为疲劳抵抗、恢复状态、神经肌肉准备状态、临床睡眠障碍或损伤风险增加的证据。CMJ轨迹目前仍为探索性指标，在应用于实际决策前需在重复训练和直接测量睡眠、疲劳及运动力学方面进行验证。
