The Impact of Nomophobia Levels on Sleep Quality Among Medical Students

技术摘要：恐手机症水平对医学生睡眠质量的影响

问题陈述
本研究探讨了日益普遍的恐手机症（nomophobia，即对远离手机的恐惧）及其对医学生睡眠质量可能产生的负面影响。虽然智能手机在现代教育和沟通中不可或缺，但其不受控制的使用与注意力缺陷、心理问题以及因蓝光暴露导致的昼夜节律紊乱有关。作者认为，与失去手机相关的焦虑可能会严重损害睡眠卫生，导致疲劳和注意力下降，但在高压力的医学教育环境下，恐手机症水平与睡眠特征之间的具体关系仍需进一步研究。

研究方法
这项前瞻性、描述性和横断面研究在土耳其穆格拉锡特基·科奇曼大学医学院进行。

• 参与者： 从总计 1,338 名人口中，通过分层随机抽样选择了 307 名自愿参加的医学生（第 1 至第 6 年级）。纳入标准要求参与者年满 18 岁、是智能手机活跃用户，并能完整完成调查。排除标准包括已诊断出睡眠障碍或经常使用影响睡眠模式的药物/疾病的人员。
• 数据收集： 数据通过 Google Forms 在两个月内进行数字化收集，使用了三种工具：
  1. 社会人口统计表： 评估年龄、性别、年级、生活习惯（吸烟、饮酒）、居住安排以及智能手机使用模式。
  2. 匹兹堡睡眠质量指数 (PSQI)： 一个经过验证的土耳其语量表，用于评估过去一个月内的七个组成部分（主观质量、入睡潜伏期、持续时间、效率、干扰、药物使用、日间功能障碍）的睡眠质量。全球评分 >5 表示“睡眠质量差”。
  3. 恐手机症问卷 (NMP-Q)： 一个包含 20 个条目的量表，用于测量对失去智能手机的焦虑水平，分为四个子量表：无法获取信息、失去联系、无法沟通以及放弃便利。
• 统计分析： 数据使用 IBM SPSS 27.0 进行分析。采用了描述性统计、独立 t 检验、方差分析 (ANOVA)、相关性分析 (Spearman) 以及多变量二元逻辑回归/多元线性回归模型，以识别风险因素和关系。显著性水平设定为 p < 0.05。

关键结果

• 患病率： 在参与者中检测到恐手机症的比例为 99.3%，其中 47.2% 表现为中度水平，13.7% 为重度水平。仅 0.7% 的人没有恐手机症。在睡眠方面，68.1% 的学生被归类为睡眠质量差。
• 人口统计学和行为风险因素：
  • 性别： 与男性相比，女性学生的总恐手机症得分显著更高，且睡眠质量 (PSPI) 更差。
  • 吸烟： 吸烟者的睡眠质量明显较差（PSQI 平均值 8.0 vs. 7.0），在回归分析中，吸烟者出现睡眠质量差的风险高出 2.18 倍。矛盾的是，吸烟者的总恐手机症得分低于非吸烟者。
  • 智能手机使用： 每日智能手机使用时长是睡眠质量差的一个显著风险因素（每增加一个单位，OR=1.172），并且与总恐手机症得分呈正相关。
  • 学年： 与其他年级相比，二年级学生在“无法获取信息”和“失去联系”方面的焦虑感报告显著更高。
• 睡眠特征： 每日智能手机使用的中位数为 5.0 小时。虽然平均实际睡眠时长为 7.0 小时，但 94.4% 的学生将他们的主观睡眠质量评为“相当差”或“非常差”。最常见的睡眠干扰是“半夜或清晨醒来”（35.8% 的人每周报告此情况 3 次以上）。
• 相关性和回归分析结果：
  • 总恐手机症得分与总 PSQI 得分之间没有发现统计学上的显著相关性。
  • 多变量逻辑回归证实，性别、吸烟状态和每日手机使用时长是睡眠质量差的独立预测因子，但总恐手机症得分对睡眠质量恶化没有独立的预测作用 (p=0.376)。
  • 然而，详细分析显示，所有恐手机症的单个子量表都与 PSQI 中的“睡眠干扰”成分显著相关。具体而言，“放弃便利”子量表与总 PSQI 得分呈现弱但显著的相关性。

意义与主张
作者声称，虽然恐手机症在医学生中几乎普遍存在 (99.3%)，但其对睡眠的影响是复杂且间接的，而非线性的。研究结论认为，恐手机症并不一定会缩短总睡眠时长，但会严重破坏睡眠连续性和质量，表现为夜间觉醒和睡眠碎片化。

研究强调，无法被联系或失去联系的焦虑驱动了特定的睡眠干扰，尤其是“半夜醒来”。作者认为，高达 68.1% 的睡眠质量差比例，结合近乎普遍存在的恐手机症，使得机构干预（如“数字排毒”计划和睡眠卫生教育）变得必要，而不应仅将其视为孤立的行为特征。研究指出，医学生经常将睡眠不足视为培训中不可避免的代价，尽管存在显著的日间功能障碍，但很少寻求药物帮助。

局限性
作者承认了研究的局限性，包括单中心样本（限制了普适性）、依赖自我报告数据（存在潜在的回忆偏差和社会期望偏差），以及回归模型的解释力相对较低（Nagelkerke R² = 0.051），这表明还有其他未测量的因素影响睡眠质量。他们建议未来的研究应采用纵向设计和客观生理测量（如体动记录仪、屏幕使用时间日志）。