女大学生体成分参数与睡眠质量的相关性研究

林延敏

女大学生体成分参数与睡眠质量的相关性研究

林延敏

吕梁学院体育系，山西 吕梁，033000。

目的：探讨女大学生体成分参数与睡眠质量间的相互关系。方法：以年级分层，选取招募的山西省某高校400名女大学生进行体成分测试和匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）调查。结果：（1）女大学生的睡眠障碍率、PBF偏瘦率、肥胖率分别为12.3%、10.3%、31.8%。（2）PBF偏瘦、肥胖组的睡眠质量差于正常组，睡眠障碍组的偏瘦率、肥胖率高于睡眠正常组（P<0.05）。（3）健康评估得分与PSQI总分的偏相关系数为-0.36（P<0.05），健康评估得分、基础代谢、PBF对PSQI总分的总解释量可达18%，PSQI总分、主观睡眠质量得分对健康评估得分的总解释量为15%。结论：女大学生的睡眠质量并不乐观，且筛查出严重的肥胖率。女大学生的PBF与睡眠指标间关联密切，无论偏瘦还是肥胖都与睡眠障碍相互作用。健康评估得分、基础代谢和PBF是PSQI总分的重要预测因子，PSQI总分和主观睡眠质量得分是健康评估得分的重要预测因子。

女大学生；体成分；睡眠质量；体脂百分比；睡眠障碍

体成分是指体内各成分的含量：肌肉、骨骼、脂肪、水、矿物质等，是反映人体内部结构比例特征的指标。简单来说，体成分指的是身体脂肪组织和非脂肪组织的含量在体重中所占的百分比[1]。体成分受遗传因素和饮食、运动等后天因素的影响，在评价营养状况、预测健康风险、评价体质等方面具有重要的参考价值。除体成分外，睡眠对正常生活的维持也是必不可少的，研究发现，在大学生群体中，女生的睡眠质量要明显差于男性[2]。目前有关体成分参数与睡眠的相关性研究很少，较多的研究仅集中在肥胖与睡眠时间的关系上[3-4]，而未能全面涉及体成分各参数。本研究选取山西省女大学生进行体成分测试及睡眠调查，剖析体成分各参数与睡眠各指标间的内在关系，为改善女大学生身体成分、提升睡眠质量提供指导依据。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

2018年10-12月，采用海报招募方式招募山西省某高校有意愿测评自身体成分及睡眠质量的女大学生，以年级分层，按照报名的顺序，从大一至大四年级中各选取符合实验条件（①满18周岁；②无精神疾病；③体内无金属支架或起搏器，不会影响体成分分析；④不服用激素类药物；⑤填写了知情同意书）的前100人，共400人为研究对象。本调查由统一培训的调查员在招募现场对符合条件的志愿者即刻进行体成分测量及问卷填写指导，并当场回收。

1.2 研究方法

1.2.1 体成分测试法 选用InBody 720人体成分分析仪测量受试者体成分，该仪器采用八电极、直接节段多频率生物电阻抗测试法。InBody 720对女大学生的BMI（体质量指数）、WHR（腰臀围比）和PBF（体脂百分比）指标采用如下评价标准：BMI<18.5 kg/m2为偏瘦、18.5 kg/m2≤BMI<24 kg/m2为正常、BMI≥24 kg/m2为超重、BMI≥28 kg/m2为肥胖[5]，WHR<0.75为偏瘦、0.75≤WHR<0.85为正常、WHR≥0.85为肥胖，PBF<18%为偏瘦、18%≤PBF<28%为正常、PBF≥28%为肥胖[6]。

1.2.2 问卷调查法 采用刘贤臣等[7]译制的匹兹堡睡眠质量指数量表（PSQI）来评估睡眠质量，其中量表中18个计分条目可划分为主观睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠紊乱、催眠药物应用和日间功能障碍7个因子，每个因子按0~3分计分，总分为0~21分，总分越高，表明睡眠质量越差，以PSQI总分>7分为睡眠障碍的评定依据。本研究中该量表的Cronbach α系数为0.80。

1.2.3 数理统计法 采用SPSS19.0统计软件建立数据库并分析，计量数据采用平均数±标准差，计数资料采用百分比，组间对比采用T检验或单因素方差分析及卡方检验；以PBF正常组、睡眠正常组为基准，采用二分类logistic回归计算其它组患病的优势比；控制年龄因素后，分析指标间的偏相关系数；分别以PSQI总分、健康评估得分为因变量，再分别以体成分各参数、睡眠各指标为自变量建立线性回归模型。检验水准α=0.05。

2 结 果

2.1 女大学生体成分各参数及睡眠指标的总描述

女大学生的睡眠障碍率为12.3%；依据BMI、WHR、PBF标准筛查出的女大学生偏瘦率分别为14.5%、6.0%、10.3%，肥胖率分别为13.3%、21.0%、31.8%。见表1。

表1 女大学生体成分各参数及睡眠指标的描述性统计（n=400）

2.2 女大学生PBF指标与睡眠指标间的相关性分析

2.2.1 女大学生不同PBF水平组的睡眠指标对比 女大学生在入睡时间得分、睡眠效率得分、PSQI总分及睡眠障碍率上，均为PBF偏瘦组>PBF肥胖组>PBF正常组，且差异显著（P<0.05）；Logistic回归分析亦表明，偏瘦、肥胖组睡眠障碍的患病风险均高于正常组（P<0.05）。见表2。

表2 女大学生不同PBF水平组间的睡眠指标对比（n=400）

2.2.2 女大学生不同睡眠状况组的PBF指标对比 卡方检验和Logistic回归分析都表明，女大学生睡眠障碍组的偏瘦率、肥胖率均高于睡眠正常组（P<0.05）。见表3。

表3 女大学生不同睡眠状况组间PBF指标对比（n=400）

2.3 女大学生体成分各参数与睡眠指标间的偏相关系数分析

控制年龄因素后，基础代谢与PSQI总分（r=-0.16）、健康评估得分与主观睡眠质量得分（r=-0.18）、与PSQI总分（r=-0.36）间呈负相关，BMI与主观睡眠质量得分（r=0.21）、WHR与催眠药物应用得分（r=0.18）、PBF与入睡时间得分（r=0.23）、与PSQI总分（r=0.17）间呈正相关（P<0.05）。

表4 女大学生体成分参数与睡眠指标间的偏相关系数一览表（n=400）

注：*P<0.05。

2.4 女大学生体成分与睡眠质量间的多元回归分析

2.4.1 女大学生体成分各参数对PSQI总分的多元回归分析以PSQI总分为因变量，以体成分各参数为自变量，进行多元线性逐步回归分析，以F检验（P>0.1剔除，P<0.05进入回归方程）作为筛选变量的标准，结果健康评估得分、基础代谢、PBF3个自变量依次进入回归方程，此3个因子对PSQI总分的总解释量可达18%（见表5）。

表5 体成分参数对PSQI总分的多元回归分析

注：*P<0.05，**P<0.01。

2.4.2 女大学生睡眠指标对健康评估得分的多元回归分析以健康评估得分为因变量，以睡眠各因子为自变量，进行多元线性逐步回归分析，以F检验（P>0.1剔除，P<0.05进入回归方程）作为筛选变量的标准，结果PSQI总分、主观睡眠质量得分2个自变量依次进入回归方程，此2个因子对健康评估得分的总解释量为15%（见表6）。

表6 睡眠各指标对健康评估得分的多元回归分析

注：*P<0.05，**P<0.01。

3 讨 论

依据BMI、WHR、PBF标准筛查出的女大学生偏瘦率分别为14.5%、6.0%、10.3%，肥胖率分别为13.3%、21.0%、31.8%，显然三标准在诊断结果上存在较大差异。研究已证实，肥胖是由脂肪积累过多造成的，使用BMI来判断肥胖误差较大[8]，BMI低估了脂肪含量[9]，这与本研究结果一致。黄锟等[10]的研究显示，WHR在诊断肥胖上与DXA（双能X线吸收法）的相关系数为0.726，WHR在中心性体脂分布上有一定应用价值。相比较而言，生物电阻抗法可更客观测量体脂百分比，在诊断肥胖方面更趋合理和科学[11]。

本研究中女大学生的睡眠障碍率为12.3%，比国内同类研究报道略低，如徐春燕等[12]、宋玉婷等[13]、罗芸[14]、牛建梅等[15]报道的女大学生睡眠障碍率分别为13.48%、14.3%、18.56%、23.1%。

本研究结果显示，偏瘦、肥胖者的睡眠质量差于正常组。马骁等[16]曾报道，肥胖是睡眠障碍发生与发展的一个重要诱因，这与本研究结果一致。肥胖影响睡眠的原因可能与气道结构、上气道功能、肺功能、炎症反应等有关[17]，也与肥胖者睡眠监测指标的变化有关，如肥胖者的呼吸暂停指数、低通气指数较正常者高，平均血氧饱和度、最低血氧饱和度较正常者低[18]。然而有关消瘦对睡眠影响的报道很少，周孟孟等[19]曾提及，偏瘦是导致老年人睡眠质量差的原因之一。有关偏瘦对睡眠的影响机制还需进一步研究探索，这可能与偏瘦者多表现有胃肠、免疫等机能低下有关。

此外，女大学生睡眠障碍组的偏瘦率、肥胖率亦均高于睡眠正常组。不少研究[20-21]也支持睡眠差增加肥胖风险这一观点，睡眠差会导致瘦素、胃泌素、皮质醇等分泌改变[22]，损害胰岛素敏感性、促进食欲，进而导致肥胖[23]。而有关睡眠对消瘦影响的报道也很少，邓纳莉等[24]曾提及，睡眠时间不够是导致中小学生消瘦的一大因素。睡眠障碍影响消瘦的机制应该也是以对身体机能的影响为中介的，这也需深入研究来论证。

回归分析表明，健康评估得分、基础代谢、PBF对PSQI总分的总解释量可达18%，PSQI总分、主观睡眠质量得分对健康评估得分的总解释量为15%。目前有关体成分参数与睡眠回归分析的报道很少，更无基础代谢对睡眠影响的报道。不过有学者提出，准确评估人体的基础代谢是预防和控制肥胖的重要基础[25]，也许可以间接地推断基础代谢对睡眠有一定的影响作用，但这还需更深入的后续研究。

综上，女大学生的睡眠现状并不乐观，且筛查出严重的肥胖率，其体成分与睡眠间存在关联且相互影响，无论偏瘦还是肥胖都与睡眠障碍相互作用。因此，通过有氧运动、饮食等干预手段使女大学生的体脂、基础代谢等指标处于正常范围，不仅关乎其身体形态等体质健康，亦是降低睡眠障碍的有效手段。同样，保障女大学生良好的睡眠质量对其良好体型的塑造，降低偏瘦/肥胖也有正面促进作用。

本研究不足：在招募的女大学生志愿者中，可能怀疑自己肥胖的对本课题更感兴趣、参与比例较高，这可能会导致群体抽样误差，使肥胖率结果偏高。

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Study on the Relationship Between Body Composition Parameters and Sleep Quality of Female College Students

LIN Yanmin

Physical Education Department of Lvliang University, Lvliang Shanxi, 033000, China.

Objective: To clarify the correlation between body composition parameters and sleep quality of female college students. Methods: 400 female college students recruited from a college in Shanxi Province were selected through grade stratified sampling for body composition test and PSQI survey. Results: (1) Sleep disorder rate, PBF lean rate, PBF obesity rate of female college students were 12.3%, 10.3% and 31.8%. (2) Sleep quality of PBF lean group and PBF obesity group was worse than PBF normal group. Sleep disorder group was higher than normal sleep group on PBF lean rate and obesity rate (P<0.05). (3) The partial correlation coefficient between health assessment score and PSQI score was -0.36(P<0.05), the total explanations of health assessment score, basic metabolism and PBF for PSQI score could reach 18%, the total explanations of PSQI score and subjective sleep quality score for health assessment score were 15%. Conclusion: Sleep quality of female college students was not optimistic and obesity rate was serious. The PBF of female college students was closely related to their sleep, both leanness and obesity interacted with sleep disorders. Health assessment score, basic metabolism and PBF were the important factors to predict PSQI score. PSQI score and subjective sleep quality score were the important factors to predict health assessment score.

Female college students; Body composition; Sleep quality; Percentage of body fat; Sleep disorder

G804.5

A

1007―6891（2020）04―0028―04

10.13932/j.cnki.sctykx.2020.04.07

2019-11-03

2019-12-26

山西省体育局2018年科研课题项目（18TY132）；吕梁学院精品在线开放课程建设项目（JPZX201803）。