轮班护士睡眠相关担忧的潜在类别分析及其影响因素：一项横断面研究

《Frontiers in Public Health》：Latent class analysis of sleep-related worry and its influencing factors among shift work nurses: a cross-sectional study

　　

摘要
目的：识别轮班护士睡眠相关担忧的不同特征类型，并探讨其影响因素，从而为护理管理中制定有针对性的干预措施提供依据。方法：采用便利抽样法，于2025年3月至7月选取山东省三所三级甲等医院653名轮班护士作为研究对象。采用一般资料问卷、睡眠焦虑与担忧问卷（APSQ）、自我调节疲劳量表（SRF-S）、匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）和斯坦福出勤主义量表-6（SPS-6）收集数据。采用潜在类别分析（LCA）识别睡眠相关担忧的异质性亚组。通过单因素分析和多分类logistic回归分析各潜在类别的相关因素。结果：653名轮班护士的睡眠相关担忧得分为（35.27±9.07）分，可划分为三个潜在类别：“情绪健康型”睡眠相关担忧组（16.54%）、“后果担忧型”睡眠相关担忧组（25.11%）和“广泛失调型”睡眠相关担忧组（58.35%）。多分类logistic回归分析结果显示，睡眠质量、自我调节疲劳、睡眠相关培训、月均收入和加班情况是轮班护士睡眠相关担忧潜在类别的影响因素（p＜0.05）。结论：轮班护士存在中高水平的睡眠相关担忧，且表现出异质性特征。护理管理者应准确识别不同担忧类别护士的差异性需求，实施针对性干预，以改善睡眠健康和护理服务质量。

轮班护士睡眠相关担忧的潜在类别及其影响因素：一项横断面研究的解读

一、研究背景与问题

护士是医疗系统的重要组成部分，承担着繁重的医疗任务。轮班护士因三班制或不规律轮班工作，普遍存在睡眠相关担忧（sleep-related worry），即对入睡困难或睡眠中断的过度担忧。睡眠相关担忧是指对睡眠不良后果的担忧、对睡眠控制感降低，以及对睡眠质量和睡眠问题的焦虑与担心的心理状态。Jansson-Fr?jmark将其概念化为一种“24小时现象”，即担忧不仅限于入睡前阶段，而是延伸至整个昼夜周期。睡眠不足与睡眠相关担忧在本质上是两种不同的现象：前者指睡眠时长或质量的生理性减少，后者指对睡眠及其后果进行负性评价和过度关注的认知-情绪过程。根据Riemann等人提出的高觉醒模型（hyperarousal model），慢性睡眠不足可扰乱下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴的负反馈调节，导致皮质醇分泌节律紊乱和杏仁核对负性刺激敏感性增强，使轮班护士处于“疲惫但兴奋”的生理性高觉醒状态。睡眠不足与睡眠相关担忧通过高觉醒相互强化，形成闭环恶性循环。流行病学研究显示，75.72%的轮班护士存在睡眠问题，三分之一护士对睡眠不足存在担忧。急诊科289名轮班护士的横断面研究显示57.3%存在睡眠相关担忧。睡眠相关担忧可增加护士身心疾病风险、损害认知功能、降低工作效率和护理质量，甚至增加医疗差错和患者投诉风险。现有研究主要采用变量中心方法，将样本视为同质整体，忽略了轮班护士群体的异质性。潜在类别分析（LCA）可通过最大化组间差异、最小化组内差异，识别不同特征亚组。因此，本研究采用LCA方法识别轮班护士睡眠相关担忧的潜在类别，探讨社会人口学特征、出勤主义、睡眠质量和自我调节疲劳的影响，为个体化干预提供依据。

二、研究方法概述

本研究为横断面研究，于2025年3月至7月采用便利抽样法选取山东省三所三级甲等医院前端轮班护士653名。纳入标准包括持有有效执业证书、过去6个月持续参与轮班工作、知情同意自愿参加。排除标准包括进修生、实习生、规培生以及病假、事假、产假等缺勤护士和辅助科室工作人员。研究工具包括自编一般资料问卷、睡眠焦虑与担忧问卷（APSQ，含后果担忧和睡眠不可控性担忧2个维度共10个条目）、自我调节疲劳量表（SRF-S，含认知控制、情绪控制、行为控制3个维度共16个条目）、匹兹堡睡眠质量指数（PSQI，含7个维度共18个条目）和斯坦福出勤主义量表-6（SPS-6，含工作受限和工作精力2个维度共6个条目）。采用SPSS 27.0和Mplus 8.3进行统计分析。LCA模型拟合评价采用赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、样本校正BIC（aBIC）、熵值、bootstrap似然比检验（BLRT）和Lo-Mendell-Rubin似然比检验（LMRT）。单因素分析采用卡方检验和方差分析，多因素分析采用多分类logistic回归。

三、研究结果

（一）轮班护士睡眠相关担忧的潜在类别分析结果

LCA拟合结果显示，随着类别数增加AIC、BIC、aBIC逐渐下降。五类模型LMRT p>0.05，不显著。三类模型熵值为0.904，LMRT和BLRT均p<0.05，且类别概率为58.35%、25.11%、16.54%，模型可解释性较强。三类平均归属概率分别为95.0%、93.0%和97.6%，均高于80%的推荐阈值，说明分类质量高、结果可靠。

（二）三个潜在类别的特征命名

根据条目条件概率分布，C1组护士仅对睡眠可能引起的健康影响和情绪波动存在轻度担忧，命名为“情绪健康型”睡眠相关担忧组，占16.54%（108例）。C2组护士对睡眠不足在健康、情绪、工作和社交方面的负面后果担忧水平高，但对睡眠过程本身的担忧为中等水平，命名为“后果担忧型”睡眠相关担忧组，占25.11%（164例）。C3组护士的担忧已从睡眠扩展到多个维度，表现为睡眠相关担忧的广泛性失调，命名为“广泛失调型”睡眠相关担忧组，占58.35%（381例）。

（三）单因素分析结果

单因素分析显示，不同潜在类别在婚姻状况（χ2=29.661，p<0.001）、工作年限（χ2=15.653，p=0.048）、平均月收入（χ2=18.175，p=0.020）、自评睡眠质量（χ2=179.492，p<0.001）、自评健康状况（χ2=117.822，p<0.001）、睡眠相关培训（χ2=107.196，p<0.001）、心理健康培训（χ2=67.903，p<0.001）、轮班模式（χ2=17.200，p=0.002）、单班时长（χ2=10.784，p=0.005）和每月超过40小时工作频率（χ2=22.267，p=0.001）上差异有统计学意义。事后比较显示，C3组已婚护士比例显著高于C2组；2-5年工作年限护士在C2组比例显著高于C3组；月收入低于6000元护士在C1组的比例显著高于C3组；C3组自评睡眠质量和健康状况“差/很差”的比例最高，C1组最低。

（四）多分类logistic回归分析结果

以“情绪健康型”组为参照，多分类logistic回归显示：较差睡眠质量（OR=2.470，95%CI：2.078-2.936）、较高自我调节疲劳（OR=1.145，95%CI：1.076-1.219）和较高出勤主义（OR=1.114，95%CI：1.008-1.232）与归入“广泛失调型”组的风险增加相关。以月收入>10000元为参照，月收入6001-8000元的护士风险更高（OR=6.717，95%CI：1.993-22.639）。以“从未参加”睡眠相关培训为参照，“偶尔参加”者风险更高（OR=5.363，95%CI：1.287-22.353）。以每月加班≥4次为参照，每月加班3次者风险更高（OR=3.722，95%CI：1.101-12.591）。与C1组相比，较差睡眠质量（OR=1.579，95%CI：1.361-1.832）、较高自我调节疲劳（OR=1.084，95%CI：1.023-1.148）和每月加班1次（OR=2.659，95%CI：1.024-6.902）与归入“后果担忧型”组风险增加相关。“经常”参加睡眠相关培训的护士归入“后果担忧型”组的风险显著降低（OR=0.135，95%CI：0.018-0.988），表明频繁参加睡眠相关培训是该类别的保护因素。

（五）三个类别在睡眠质量、自我调节疲劳和出勤主义得分上的比较

在睡眠质量方面，三类PSQI得分呈阶梯递增趋势，C3>（C2>C1，分别为（5.63±2.82）、（9.28±2.70）和（13.08±2.80）分，Bonferroni事后两两比较均p<0.001。自我调节疲劳得分C3>C2>C1，分别为（36.70±6.41）、（43.03±6.97）和（48.25±7.61）分。出勤主义得分C3>C2>C1，分别为（11.44±3.39）、（14.23±3.99）和（16.35±4.07）分。所有两两比较均p<0.001，表明C3组睡眠质量最差、自我调节疲劳最高、出勤主义最严重，C1组相反。

四、讨论与结论

本研究发现轮班护士睡眠相关担忧具有显著群体异质性，可划分为三个潜在类别。仅16.54%的护士能维持“情绪健康型”特征，说明现有轮班制度下的睡眠健康保护机制远远不能满足大多数轮班护士的睡眠健康需求。睡眠相关担忧不是少数人的偶发困扰，而是轮班护士中普遍存在的职业健康问题。影响因素方面，睡眠质量差可通过认知模型触发对睡眠后果的灾难化思维，使“后果担忧型”向“广泛失调型”转化。自我调节疲劳消耗心理资源，削弱护士应对压力和维护健康睡眠行为的能力。出勤主义是“广泛失调型”特有的行为标志，表明担忧已跨越认知边界渗透到实际工作表现。中等收入护士因夜班频次和工作时长增加而牺牲睡眠换取收入，面临“高投入、中等回报”的结构性困境。经常参加睡眠相关培训可降低“后果担忧型”风险，而偶尔参加者因碎片化知识反而加剧担忧。加班作为急性应激源干扰睡眠准备过程，频繁加班则使心理资源持续处于负平衡状态。研究建议对不同类别实施分层干预：对C3组应改革绩效分配、设置加班上限、采用AI排班系统、提供家庭照护支持；对C2组应优先纳入心理健康促进项目、实施认知重构和正念减压、优化排班；对C1组应鼓励其作为睡眠健康促进者提供同伴支持。

局限性方面：横断面设计无法推断因果，样本局限于单一地区，所有数据通过自我报告收集可能存在信息偏倚。未来研究应扩大样本多样性和地域覆盖，并结合客观睡眠监测手段。

研究结论：轮班护士睡眠相关担忧呈中高水平且存在异质性，83.46%的护士属于中高风险类别。睡眠质量、自我调节疲劳、出勤主义、月收入、睡眠相关培训频率和加班频率是不同潜在类别的重要影响因素。建议采取分层分级干预：对“广泛失调型”采取系统性多维干预；对“后果担忧型”在向“广泛失调型”进展的窗口期优先实施认知重建等干预；对“情绪健康型”侧重健康促进和正向强化。