综合在线睡眠监测量表在大规模人群样本中的验证

《Frontiers in Psychology》：Validation of the comprehensive online sleep monitoring scale in a large population sample

　　

研究人员日益采用自动化在线工具研究认知与心理构念，因其具备可扩展性、可重复性、可及性与经济性优势。睡眠的在线评估存在挑战，因最流行的多维度睡眠报告工具最初设计为由受训人员在监督条件下施测。本文开发并验证了综合在线睡眠监测量表（Comprehensive Online Sleep Monitoring Scale, COSMOS），一种为在线独立施测优化的自我报告睡眠量表。基于N=5,815名成人数据，研究人员显示COSMOS具备良好内部一致性（Cronbach’s α=0.85）与聚合效度，与既有睡眠量表存在强关联。被诊断为精神健康状况、更频繁抑郁或焦虑症状、以及更高强迫性或神经质特质的参与者表现出更差的COSMOS睡眠分数，证实其良好构念效度。研究人员提出COSMOS作为一种全面且经过验证的睡眠评估工具，适用于大规模在线跨诊断与精神健康研究。

研究背景与动机：睡眠是维持健康与身心功能的基础生理过程，睡眠障碍不仅作为其他疾病的继发症状，更可先于精神障碍、神经退行性疾病（如快速眼动行为障碍REM Behaviour Disorder, RBD与帕金森病关联）出现。传统睡眠量表（如匹兹堡睡眠质量指数Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI、晨型-夜型问卷Morningness-Eveningness Questionnaire, MEQ、爱泼沃斯嗜睡量表Epworth Sleepiness Scale, ESS）多由受训人员在监督条件下施测，直接迁移至无监督在线自陈场景会出现分数分布偏移，且既有工具未涵盖屏幕使用、社交时差（social jetlag）等技术时代睡眠行为。因此，研究人员开展本研究，旨在构建并验证一套面向无监督在线施测的综合睡眠量表COSMOS，覆盖入睡潜伏期、睡眠时长、昼夜节律偏好（chronotype）、夜间干扰、日间功能障碍、睡眠相关障碍症状、睡前习惯及助眠物质使用八大维度，并检验其与经典量表的聚合效度及与精神健康构念的关联。

样本与技术方法：研究依托英国大智测试（Great British Intelligence Test, GBIT）随访队列，于Cognitron平台邀请28,752名参与者，回收5,815份完整答卷；样本以中老年、白人、高学历、英语母语为主。研究人员通过文献综述从13个既有睡眠量表提取334题，归并为74项主题条目，经专家修订加入睡前科技行为、助眠物质（含酒精、烟草、处方药、非处方药、非法药物）、工作日-周末时差等嵌套题，形成49道必答与17道条件嵌套题的COSMOS终版。效度检验采用验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）基于全信息最大似然估计，聚合效度通过提取COSMOS与PSQI/MEQ/ESS联合九因子模型潜变量分数后做Bonferroni校正Pearson相关；构念效度以混合方差分析比较有无精神科诊断组在COSMOS各子量表的z分数差异，并以多元线性回归检验COSMOS潜变量对PHQ-9子集、GAD-7、剑桥-芝加哥强迫特质量表（Cambridge–Chicago Compulsivity Trait Scale, CHI-T）强迫舒缓因子、大五人格神经质因子的方差解释率（R2），所有连续变量先行z标准化，缺失值不填补。

研究结果：

内部结构：COSMOS全量Cronbach’s α=0.85；八因子CFA模型χ2(1666)=31026.86, p<0.001, CFI=0.81, RMSEA=0.06，拟合合理。

聚合效度：将COSMOS潜伏期/时长拆为四因子后与原八因子模型拟合相近（CFI=0.78）；既有三量表九因子CFA拟合CFI=0.80；COSMOS各子量表与对应经典子量表呈中-强显著相关，助眠物质子量表相关偏弱，睡前习惯与社交时差无直接对应经典子量表但分别与节律/潜伏期子量表有弱显著关联。

关联分析-自我报告精神科诊断：无神经科诊断者5,024人，有精神科诊断（抑郁330、焦虑89、强迫36等）506人；总COSMOS分数组间F(1,5528)=250.46, p<0.001, η_p2=0.043；日间功能障碍效应最大（Cohen’s d=-0.87），夜间干扰、潜伏期、障碍症状、睡前习惯、助眠物质、主观质量均显著恶化，昼夜节律向晚型偏移（d=0.50），睡眠时长无差异。

抑郁与焦虑症状：COSMOS潜变量预测PHQ子集R2=0.54，预测GAD-7 R2=0.38，均不低于经典量表模型（0.53/0.34）；日间功能障碍贡献最大，睡前习惯与潜伏期次之。

人格特质：COSMOS预测CHI-T强迫舒缓因子R2=0.18（经典0.14），预测神经质R2=0.17（经典0.16）；日间功能障碍为中效应，睡前习惯与社交时差为小效应。

讨论与结论翻译：能够在无监督条件下远程、纵向、大规模评估睡眠及其组分具备重要效用。COSMOS回应此需求，研究显示其与流行经典量表具良好聚合效度，且与精神科状况、心理健康症状及人格特质呈等效或更强关联。CFA下COSMOS八因子结构拟合与经典量表相当，内部一致性高，潜变量分数对应关联强，证实其拟测构念有效。COSMOS纳入经典PSQI/ESS/MEQ未覆盖要素（如任意助眠物质、睡前屏幕行为、社交时差），其中物质子量表因扩展至酒精烟草致相关偏弱。构念效度方面，精神科诊断者、抑郁焦虑症状频繁者、高强迫与高神经质者睡眠分更差，日间功能障碍与睡前科技行为是跨关联的共同主导因子，与文献中技术使用-心理不良结局一致。睡前习惯与社交时差虽无直接经典对应，但捕获当代行为；社交时差按时长差计算仅与MEQ弱负向，若改按睡眠中点差计算或更贴近晨型-夜型。COSMOS为模块化量表，可分段施测，未来可缩简条目、加入轮班工作问项、设应答范围过滤；样本偏中老年白人高教育且采集于2022年初新冠余波期，需随机抽样建立常模。综上，COSMOS是为无监督在线大宗纵向跨诊断精神健康研究提供的经验证敏感新工具。