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第1期 总第126期                           南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）                             ·
                                                    南
                 2025年2月                      Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  · 43
                                              Journal
                  （二）研究工具                                        具有统计学意义。
                   1. 一般资料调查
                                                                                   二、结     果
                   采用课题组自行设计的调查表对基本情况进
               行调查，内容包括：①基本人口学信息，性别、年龄、                              （一）一般资料
               教育水平、婚姻状况、人均年收入等；②生活方式，                               本研究涵盖了 1 579 例老年人的数据，其中男
               饮酒情况、吸烟情况等；③身体特征，身高、体重等。                          性 755 例（47.8%），女性 824 例（52.2%）；平均年龄
                   2. 睡眠评估                                      （70.34 ± 6.45）岁 ；受 教 育 程 度 为 小 学 以 下 893 例
                   采用 PSQI 评估睡眠质量，包括主观睡眠质量、                     （56.6%），小学514例（32.6%），初中134例（8.5%），高
               入睡时间、睡眠时长、睡眠效率、睡眠障碍、催眠药                           中及以上 38 例（2.4%）；年收入小于 6 500 元 1 159 例
               物使用及日间功能受损 7 个维度，共 18 个条目。总                      （73.4%），6 500~15 000 元 312 例（19.8%），15 000 元
               评分范围为 0 至 21 分，得分越高代表睡眠质量越                        以上108例（6.8%）；已婚1 131例（71.6%），丧偶373例
               差，本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.670。                  （23.6%），从未结婚 65 例（4.1%），离婚 10 例（0.6%）；
                   3. 其他评估量表                                     身体质量指数（BMI）正常740例（46.9%），偏瘦144例
                   采用病人健康问卷抑郁量表（PHQ⁃9）、广泛性                      （9.1%），超重474例（30.0%），肥胖221例（14.0%）。
               焦虑量表（GAD⁃7）、经修订的加州大学洛杉矶分校                             （二）农村老年人睡眠质量的潜在类别分析
               孤独感量表的 3 项简表（R⁃UCLA）、巴氏指数量表                           从 1 个潜在类别的模型开始，依次拟合 1 至 5 个
              （Barthel Index）分别评估抑郁、焦虑、孤独感和日常                    潜在类别的模型，各模型的拟合指数见表 1。随着

               生活能力。PHQ⁃9 由 9 个条目组成，每项评分为 0~3                    类别数量的增加，AIC、BIC、aBIC 值逐渐减小，直到
               分，总分越高反映抑郁症状越严重。GAD⁃7 包含 7                        第 5 个模型时 BIC、aBIC 值开始上升，在模型 4 中有
               个条目，使用 0~3 分的评分方式，总得分越高，表示                        一个类别的占比仅为9%，占比小于10%表明实际意
               焦虑症状越严重。R⁃UCLA 包括3个项目，每项得分                        义 不 大 。 3 类 别 的 LMR（P<0.001）和 BLRT（P<
               为 1~3 分，总分越高表明孤独感越严重。Barthel In⁃                  0.001）具有显著性，说明 3 类别模型优于 2 类别模
               dex 共有 10 个项目，每项从完全依赖、需要协助到完                      型，因此选择 3 类别模型作为安徽省农村老年人睡
               全独立分成 2~4 级，每等级 5 分，总分为 100 分，得分                  眠质量的最佳潜在类别模型。
               越高表示老年人的日常生活能力越强，依赖他人的                                由图1可知，3个潜在类别在PSQI的7个维度得
               程度越低。本研究中四个量表的 Cronbach’s α系数                     分上存在显著差异。类别 1 包含 942 人，占 59.66%，
               分别为0.806、0.881、0.879、0.831。                       PSQI 分数区间为（0，10），该类别在 7 个维度上的得
                  （三）统计学方法                                       分均低于其他两个类别，睡眠质量相对较好，因此
                   数据采用 EpiData 13.0 软件进行录入，并通过                  命 名 为“良 好 睡 眠 型”；类 别 2 包 含 291 人 ，占
               SPSS 27.0 和 Mplus 8.3 软件进行统计分析。根据已                18.43%，PSQI 分数区间为（6，20），入睡时间、睡眠时
               有研究和潜在类别分析的处理条件，将 PSQI 中 7                        间、睡眠效率显著高于其他两类，睡眠效率低下是
               个维度的得分转变为两类：好（分数≤1）和差（分数                          睡眠时间短的结果，因此将其命名为“入睡困难—
               ≥2） 。采用 Mplus 8.3 软件建立安徽省农村老年人                    睡眠不足型”；类别 3 包含 346 人，占比 21.99%，PSQI
                  ［8］
               睡眠质量的潜在类别模型，依次拟合 1 至 5 个模型，                       分数区间为（4，15），该类老年人在睡眠障碍、日间
                                              ［9］
               并根据相关拟合指标选择最佳模型 。筛选最佳模                            功能障碍、入睡时间方面得分较高，睡眠障碍的概
               型的评价指标有：①艾凯克信息准则（Akaike infor⁃                    率最高，入睡时间过长和白天功能障碍可能是睡眠
               mation criteria，AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian in⁃         障碍的结果，因此将其命名为“睡眠紊乱型”。
               formation criteria，BIC）和修正贝叶斯信息准则（ad⁃                 （三）农村老年人睡眠质量潜在类别的单因素
               justed Bayesian information criterion，aBIC），其数值   分析
               越小表明模型的拟合程度越高；②信息熵（Entropy），                          单因素分析结果显示，农村老年人 3 种睡眠质
               用于评价分类准确性，熵值越高表明分类准确度越                            量潜在类别在性别、受教育程度、饮酒、吸烟、日常
               高，熵值≥0.8表示分类准确率在90%以上；③罗⁃梦戴                       生活能力得分、抑郁得分、焦虑得分、孤独感得分等
               尔⁃鲁本矫正似然比检验（LoMendell⁃Rubin，LMR）和                 方面存在显著性差异（P<0.05，表2）。
               基于 Bootstrap 的似然比检验（bootsrapped likelihood            （四）农村老年人睡眠质量潜在类别的无序多
               ratio test，BLRT），其 P 值达到显著水平（<0.05），表             元Logistic 回归分析
               明 k 类模型优于 k⁃1 类模型。利用 SPSS 27.0 软件进                    自变量赋值方式见表 3，以良好睡眠型作为参
               行单因素分析、无序多元 Logistic 回归分析，探索影                     照组，将单因素分析中具有统计学意义的变量纳
               响睡眠质量潜在类别的各种因素，P<0.05 表示差异                        入 无 序 多 元 Logistic 回 归 分 析 。 模 型 拟 合 度 方
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