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基于网络分析方法探索自我报告睡眠惯性的网络结构

 

Authors Ma Z , Tao Y, Chen H, Zhang Y, Pan Y, Meng D, Fan F

Received 2 November 2021

Accepted for publication 30 March 2022

Published 13 April 2022 Volume 2022:14 Pages 661—674

DOI https://doi.org/10.2147/NSS.S347419

Checked for plagiarism Yes

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Editor who approved publication: Prof. Dr. Ahmed BaHammam

背景:睡眠惯性(Sleep inertiaSI)是指从睡眠到清醒过程中的一种阻抗兴奋、维持抑制的现象,主要表现为唤醒后出现暂时性的低警觉性、行为紊乱、主观感受差、认知能力和执行功能下降。网络分析是基于动态系统模型而发展形成的一种新兴分析技术,旨在用心理网络来描述潜在变量之间复杂的相互作用。
目的:基于网络测量学构建睡眠惯性症状的心理网络结构,同时比较该网络结构的性别差异。
方法:采用睡眠惯性问卷调查中国某 11 所高校的 1491 名大学生,采用 EBICglasso 法构建睡眠惯性的网络结构。
结果:感到困倦昏昏沉沉、头脑模糊害怕开始新的一天是睡眠惯性网络结构中最重要的 个核心症状。害怕开始新的一天对即将到来的一天感到焦虑之间的连接最强(边权重值 = 0.70)。此外,男性和女性的睡眠惯性网络在网络全局强度(p=0.928)、边权重分布(p=0.194) 和个体边权重(Holm-Bonferroni 校正,p > 0.05)等三个网络属性方面均没显着差异。
结论:采用黎明模拟光照、调节人体温度等干预措施,可加速唤醒后需要立即执行任务的个体的 感到困倦昏昏沉沉、头脑模糊害怕开始新的一天等核心症状的消散。
Keywords: sleep inertia, Sleep Inertia Questionnaire, network analysis, general population