《Frontiers in Public Health》：Physical activity and sleep quality among college students: a cross-sectional analysis of bedtime procrastination, social jetlag, and chronotype
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背景： 睡眠问题在大学生中普遍存在，可能涉及日间行为、就寝自我调节和不规律的睡眠时间安排。本研究检验了体力活动、就寝拖延、社会时差和睡眠类型与睡眠质量的关联，包括通过就寝拖延和社会时差产生的间接关联，以及这些关联是否因睡眠类型而异。
方法： 这项横断面研究纳入
背景： 睡眠问题在大学生中普遍存在，可能涉及日间行为、就寝自我调节和不规律的睡眠时间安排。本研究检验了体力活动、就寝拖延、社会时差和睡眠类型与睡眠质量的关联，包括通过就寝拖延和社会时差产生的间接关联，以及这些关联是否因睡眠类型而异。
方法： 这项横断面研究纳入了来自中国东部四省的1,058名大学生。分别采用体力活动等级量表-3（PARS-3）、匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）、就寝拖延量表（BPS）、慕尼黑睡眠类型问卷（MCTQ）中的选定睡眠时间项目以及五条目清晨型-夜晚型问卷（MEQ-5）评估体力活动、睡眠质量、就寝拖延、社会时差和睡眠类型。通过相关分析和回归分析检验直接、间接和有条件的关联。
结果： 体力活动与PSQI得分（r = –0.383，p < 0.001）、就寝拖延（r = –0.505，p < .001）和社会时差（r = –0.420，p < 0.001）呈负相关。在调整协变量和其他模型变量后，体力活动仍与PSQI得分呈负相关（B = ?0.014，p = 0.003）。通过就寝拖延的间接关联为负向[B = ?0.017，95% bootstrap CI（?0.023，?0.011）]。在更偏向夜晚型和平均睡眠类型得分条件下，通过社会时差的间接关联为负向（B值分别为?0.017和?0.005），但在更偏向清晨型的得分条件下则为正向（B = 0.007）。通过就寝拖延和社会时差的序列间接关联呈现相同模式（B值分别为?0.023、?0.007和0.009）。
结论： 较高的体力活动水平与较低的PSQI得分直接相关，并通过减少就寝拖延与PSQI得分间接相关。涉及社会时差的间接关联依赖于睡眠类型，在更偏向夜晚型和平均睡眠类型得分下为负向，但在更偏向清晨型的得分下方向逆转。这些发现突显了体力活动、就寝调节、睡眠时间规律性和睡眠类型对睡眠质量的共同相关性。由于本研究为横断面设计，观察到的关联不应被解释为时间性或因果性效应。
论文解读文章
一、研究背景与研究目的
睡眠问题是大学生群体中常见的健康困扰，与心理健康、日间功能和学习适应密切相关。大学生活赋予学生更大的日常作息自主权，但也带来了作息不规律、学业压力、宿舍干扰以及夜间频繁使用电子媒体等问题。现有研究表明，睡前屏幕使用与不良睡眠结局有关，而睡眠不足和日间嗜睡会进一步影响学习、记忆和总体健康。因此，大学生的睡眠问题不仅涉及睡眠时长，还与日间行为、就寝自我调节以及睡眠时间的规律性有关。
体力活动作为一项重要的日间行为，已被多项综述和荟萃分析与多种睡眠结局相关联，但其关联强度可能因活动类型、强度、时间、人群和研究设计而异。然而，仅凭直接关联无法揭示其中涉及的具体就寝行为或睡眠时间模式。就寝拖延是指在没有外部阻碍的情况下，个体比预期更晚就寝的行为，通常被视为自我调节问题而非单纯的偏好。社会时差则指上学日与休息日之间睡眠中点的差异，反映了周内睡眠时间的不规律性。此外，睡眠类型（即清晨型-夜晚型倾向）可能会改变社会时差与睡眠质量之间的关联。
目前，很少有研究将就寝拖延和社会时差置于同一模型中考察，它们之间可能的序列关联尚不清楚。同时，关于睡眠类型是否会改变社会时差与睡眠质量之间的关联，或改变涉及社会时差的间接关联，证据也有限。为此，研究人员开展了此项横断面研究，旨在检验体力活动、就寝拖延、社会时差、睡眠类型与PSQI得分之间的关联，考察通过就寝拖延和社会时差的序列间接关联，并检验睡眠类型的调节作用。
二、关键技术方法
本研究采用横断面在线问卷调查设计，研究对象为中国东部四省高校的1,058名在校大学生（年龄17–24岁，男性占56.0%，女性占44.0%）。主要测量工具包括：体力活动等级量表-3（PARS-3）用于评估体力活动水平；匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）用于评估睡眠质量；九条目就寝拖延量表（BPS）用于评估就寝拖延；基于慕尼黑睡眠类型问卷（MCTQ）改编的睡眠时间条目计算社会时差（单位为小时）；五条目清晨型-夜晚型问卷（MEQ-5）用于评估睡眠类型（连续得分，高分代表清晨型倾向）。协变量包括性别、年龄、咖啡因摄入频率、吸烟或电子烟使用频率、酒精使用频率、学业压力和宿舍环境干扰。数据分析采用IBM SPSS Statistics 27.0版，通过PROCESS宏版本4.2中的Model 87检验有调节的序列间接关联模型，所有回归方程均调整了协变量，并使用5,000次自助法（bootstrap）检验条件间接关联的显著性。
三、研究结果
3.1 共同方法偏差评估
由于主要变量均采用自我报告测量，研究人员进行了Harman单因子检验作为共同方法偏差的初步评估。未旋转的主成分分析识别出四个特征值大于1的因子，第一个因子解释了总方差的43.948%，低于常用的50%阈值，表明单一因子未主导各测量间的协方差。
3.2 描述性统计与双变量相关
参与者的平均体力活动得分为40.67（SD = 30.50），平均PSQI得分为7.91（SD = 5.43），平均社会时差为2.24小时（SD = 0.46），平均睡眠类型得分为13.07（SD = 4.95）。根据描述性分类，38.7%的参与者被归为夜晚型，40.5%为中间型，20.8%为清晨型。平均就寝拖延得分为2.49（SD = 0.94）。双变量相关分析显示，体力活动与PSQI得分（r = –0.383，p < 0.001）、社会时差（r = –0.420，p < 0.001）和就寝拖延（r = –0.505，p < 0.001）均呈显著负相关。就寝拖延与社会时差（r = 0.575，p < 0.001）和PSQI得分（r = 0.464，p < 0.001）呈正相关。社会时差也与PSQI得分呈正相关（r = 0.370，p < 0.001）。
3.3 有调节的序列间接关联模型的回归结果
模型1中，体力活动与就寝拖延呈负相关（B = ?0.0147，p < 0.001），模型解释了27.1%的就寝拖延变异。模型2中，体力活动与社会时差呈负相关（B = ?0.0025，p < 0.001），就寝拖延与社会时差呈正相关（B = 0.228，p < 0.001），模型解释了38.0%的社会时差变异。模型3估计了体力活动与PSQI得分的调整后总关联，结果为负向（B = ?0.0536，p < 0.001），模型解释了26.6%的PSQI得分变异。模型4纳入就寝拖延、社会时差、睡眠类型及其交互项后，体力活动仍与PSQI得分呈负相关（B = ?0.0138，p = 0.003）；就寝拖延与PSQI得分呈正相关（B = 1.151，p < 0.001）；在平均睡眠类型得分下，社会时差与PSQI得分呈正相关（B = 2.071，p < 0.001）；社会时差×睡眠类型的交互项显著为负（B = ?0.960，p < 0.001），模型解释了50.6%的PSQI得分变异。
3.4 直接、间接与有调节的间接关联
在纳入中介变量、睡眠类型及其交互项后，体力活动与PSQI得分的直接关联仍为负向[B = ?0.014，95% CI（?0.023，?0.005）]。通过就寝拖延的间接关联为负向[B = ?0.017，95% bootstrap CI（?0.023，?0.011）]。通过社会时差的间接关联随睡眠类型变化：在更偏向夜晚型的得分（MEQ-5 = 8.12）下为?0.017 [95% bootstrap CI（?0.024，?0.011）]；在平均睡眠类型得分（MEQ-5 = 13.07）下为?0.005 [95% bootstrap CI（?0.008，?0.003）]；在更偏向清晨型的得分（MEQ-5 = 18.01）下转为正向0.007 [95% bootstrap CI（0.004，0.010）]。通过就寝拖延和社会时差的序列间接关联呈现相同的方向变化：在更偏向夜晚型得分下为?0.023，在平均得分下为?0.007，在更偏向清晨型得分下为0.009。有调节的间接关联指数均排除了零，表明涉及社会时差的间接关联在不同睡眠类型得分下存在显著差异。
3.5 社会时差与PSQI得分的条件关联
在社会时差×睡眠类型交互项的简单斜率分析中，在更偏向夜晚型的得分下，社会时差与PSQI得分呈强正相关（B = 6.819，p < 0.001）；在平均睡眠类型得分下，正相关减弱但仍显著（B = 2.071，p < 0.001）；在更偏向清晨型的得分下，关联方向逆转，社会时差与PSQI得分呈负相关（B = ?2.676，p < 0.001）。可视化结果显示，在更偏向夜晚型得分下，预测的PSQI得分从低社会时差时的3.987上升至高社会时差时的10.261；而在更偏向清晨型得分下，预测得分从9.688下降至7.226。
四、讨论与结论总结
讨论部分要点：
研究发现，较高体力活动与较低PSQI得分之间存在直接关联，这与以往在大学生中的证据一致。体力活动可能通过形成更有结构的日间常规、增加生理睡眠压力或日间疲劳感，从而有助于改善睡眠。就寝拖延在体力活动与睡眠质量的关联中扮演了重要角色：较高体力活动与较少就寝拖延相关，而较少就寝拖延又与较低PSQI得分相关，这反映了就寝自我调节在其中的作用。社会时差则提供了一个与昼夜节律相关的解释路径：较高体力活动与较小社会时差相关，但这一间接关联的方向取决于睡眠类型——在更偏向夜晚型和平均睡眠类型下为保护性关联，在更偏向清晨型下却发生了逆转。序列间接关联的结果进一步提示，体力活动可能通过减少就寝拖延来缩小社会时差，进而改善睡眠质量。睡眠类型对社会时差与PSQI得分关系的调节作用表明，夜晚型倾向越强的学生，社会时差对其睡眠质量的负面影响越大；而清晨型倾向下的方向逆转则是一个意外发现，需谨慎解释，可能受限于样本中社会时差的分布范围、残余混杂因素或模型特定的条件估计。研究还指出，大学睡眠健康项目应关注体力活动、就寝行为、周内睡眠时间规律性和睡眠类型的综合评估，而非仅关注睡眠时长。
研究结论翻译：
较高水平的体力活动与大学生较低的PSQI得分直接相关。它还通过较少的就寝拖延与较低的PSQI得分间接相关。涉及社会时差的间接关联依赖于睡眠类型。在更偏向夜晚型和平均睡眠类型得分下，较高体力活动通过较小的社会时差以及通过较少的就寝拖延继而导致较小社会时差的序列路径，与较低的PSQI得分间接相关。在更偏向清晨型的睡眠类型得分下，这两个条件间接关联的方向发生逆转。这些逆转的关联应谨慎解读，并需要重复验证。总体而言，研究结果表明，体力活动、就寝拖延、社会时差和睡眠类型共同与睡眠质量相关。由于本研究为横断面设计且主要依赖自我报告测量，所观察到的直接和间接关联并不确立时间性或因果性关系。
