虚拟现实治疗老年失眠共病焦虑的初步探索

石永妍，林舒红，唐颖，谌红献，黄秋平

（1.中南大学湘雅二医院精神科，国家精神心理疾病临床医学研究中心，国家精神疾病医学中心，长沙 410011；2.湖南中医药大学，长沙 410208）

针对共病焦虑的老年失眠障碍患者，心理治疗在安全性与维持治疗等方面优势显著[5，6]。其中，失眠认知行为疗法(cognitive behavioral therapy for insomnia,CBT-I)[3，7]有着与睡眠药物治疗相似的疗效和更持久的长期获益[6]。而在老年人中，CBT-I几乎没有明显不良反应，甚至可以帮助患者逐步减少睡眠药物的使用量[8]。一项研究CBT-I 对焦虑合并失眠障碍患者疗效的研究也显示，CBT-I 既能减轻患者的失眠症状，还可以明显降低患者的焦虑、抑郁水平[9]。此外，正念冥想也是精神领域近年来较受关注的心理治疗方式。一项在认知功能正常的老年人中进行的随机临床试验显示，正念冥想能够改善患者的睡眠质量与日间功能[10]。该疗法在改善焦虑等情绪问题上也得到了越来越多的关注。

尽管CBT-I与正念冥想用于改善失眠和焦虑的有效性得到了越来越多的证据支持，但它们在老年患者中应用的反馈却不甚理想。原因主要集中在以下两方面：主观上来说，老年患者的理解力与执行功能欠佳，加之CBT-I起效偏慢[11]，患者往往对此类治疗缺乏信心。客观上来说，相对逐年增加的诊疗需求，国内睡眠中心的专业医护资源相对匮乏[12]，且大多聚集在人口稠密的城市地区，及此类地区大型综合医院精神科及精神卫生中心[13]。这一客观因素对老年人的影响尤为明显，因为相对于城市地区，农村老年人存在睡眠与焦虑症状的比例更高[14，15]，对精神疾病的公共和自我耻辱感更强[16]。因此，寻找到合适的方法增进老年患者对此类治疗方式的理解与使用，减少地域给老年患者带来的不便，降低“精神”“心理”相关诊疗场所给老年患者带来的压力，对于提高非药物治疗在共病焦虑的老年失眠障碍患者中的有效性具有非常重要的意义。

近年来，虚拟现实（virtual reality，VR）技术开始应用到精神障碍的治疗领域，它所带来沉浸式的视觉与听觉体验，可以帮助患者更容易地理解和应用某些心理治疗技术，而该技术在实施简便、可投放场景多、对场地要求少及硬件投资不高等方面的优势，则能进一步提高患者对干预的积极性和参与度[17]。其中，VR在睡眠与焦虑问题心理治疗方面的应用也开始被报道。为降低失眠青少年的睡前唤醒程度，Zambotti等人提出了一种使用VR技术引导的CBT-I呼吸放松与正念冥想训练方法，并为该种方法背后的机制提供了支持性的初步证据。但该技术尚需要进一步的随机临床试验来评估其组成部分的单独和协同作用，及其缓解青少年失眠症状的有效性和可行性[18]。Popa 等人使用VR 辅助的CBT 技术治疗中度GAD患者，结果显示VR-CBT技术可减轻被试的焦虑症状[19]。此外，一项在非临床人群中进行的研究也显示，VR结合正念冥想技术可改善此类人群的焦虑、紧张等情绪[20]。但VR 结合CBT-I、正念冥想技术的治疗方法在老年人和共病焦虑的失眠障碍患者中应用的研究尚未见报道。

综上所述，本研究推测，基于VR 技术的优势，将该技术与CBT-I 的助眠、放松技术与正念冥想训练结合，或许能够增进共病焦虑的老年失眠障碍患者对CBT-I 与正念冥想治疗的理解与信心，未来在城镇、农村的社区医院中投放此类系统，或许能够通过扩大此技术的应用地域与使用场景，进而增加CBT-I、正念冥想等心理治疗在共病焦虑的老年失眠障碍患者中的使用率。本研究基于VR 技术，使用CBT-I的助眠、放松技术与正念冥想训练,对老年失眠共病焦虑障碍的患者进行干预。试图探索基于VR 的睡眠心理干预技术治疗此类患者的有效性及安全性，并形成相关操作规范。以便在更广泛的场景下对备受睡眠、情绪问题困扰的共病焦虑的老年失眠患者进行简便、普适、安全的干预，提高老年失眠患者的生活质量。

1 材料与方法

1.1 研究对象

本研究为随机对照试验，研究开始前已通过伦理审查并完成中国临床试验注册。研究最终纳入2022年5月至12月来自某医院精神科的120名住院患者。所有参与者均符合以下入排标准。入组标准：①符合DSM-5失眠障碍与广泛性焦虑障碍的诊断标准。②不低于55周岁。③自愿参加，并签署知情同意。排除标准：①患有严重躯体疾病。②合并其他睡眠障碍或精神障碍。③有明显自杀意念、企图，或汉密尔顿抑郁量表自杀项分值≥2分。④患幽闭恐惧症。⑤有视听觉障碍。⑥过去1年存在烟酒等物质的滥用。⑦因其它各种原因不能配合者。

1.2 研究工具

1.2.1 一般信息采集表 包括性别、年龄、教育水平、婚姻、床伴、烟酒使用、身体质量指数（body mass index，BMI）以及共病躯体疾病的数目。

1.2.2 睡眠评估 使用匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI)与失眠严重程度指数量表（Insomnia Severity Index，ISI）评估被试的睡眠。PSQI共18题，包括7个因子。临界值为8分，总分越高，睡眠质量越差。量表中文版的信效度[21]及其在老年人群中应用的可靠性[22]已得到验证。ISI量表共7题，临界值为8分。总分越高，表示睡眠质量越差。量表的信度和效度已在中国社区老年人中得到验证[23]。

1.2.3 心理评估 采用汉密尔顿焦虑量表14 项版(the 14-item Hamilton Anxiety Rating Scale, HAMA-14）与汉密尔顿抑郁量表24 项版（the 24-item Hamilton Depression Rating Scale, HAMD-24）评估被试的焦虑、抑郁水平[24，25]。HAMA-14 与HAMD-24 是精神科常用的他评量表。其中，HAMA-14界值为7分，分值越高，焦虑水平越高。HAMD-24 界值为8分，分值越高，抑郁越重。

新教师需求为工科新教师培训目标之基石。学校培训总目标与学校培训分目标均以新教师需求为出发点，结合学校与国家之要求，高于新教师之需求，成为新教师参加培训的指挥棒、力量发动机、效率生发器。

表1 两组被试基线一般信息、睡眠及心理评估资料的比较【例数（%）/均数±标准差/中位数（四分位数间距）】

表2 两组患者治疗前后睡眠、情绪指标的重复测量方差分析

1.2.4 VR 反馈评估 本研究自编了关于VR 安全性、舒适度及依从性的反馈评估问卷。VR 安全性、舒适度评估问卷涵盖的内容包括VR 过程中及VR结束后是否有任何不适、VR对思睡和放松程度的影响、VR 引导语的舒适度（长度、语速、语义表达是否明确）、VR 的真实性与视听沉浸度；VR 干预的依从性得分主要根据被试进行VR干预的次数评判，即1至3 次为差，4 至6 次为中，7 至9 次为良，10 至12 次为优。

1.3 干预场景与操作规范

1.3.1 操作流程 ①头盔开机后，指导患者正确佩戴头盔与耳机，嘱患者调节头盔绑带与耳机至舒适且清晰的位置；②指导患者在主界面中，通过转动头盔移动绿色圆圈光标到“训练”后，按头盔右侧“确认键”选中并等待；③治疗师在主机上生成患者信息后，点击训练，选择相应场景图片即可开始训练；④场景播放完毕，嘱患者按“Home”键返回主界面，摘下头盔与耳机并关闭头盔。

1.3.2 训练场景 训练场景主要包括助眠场景、放松场景、正念场景等。①助眠场景：4 个，每个场景15～30 分钟。以卧室、草原、森林、月夜等为背景，配以与此相协调的音乐，让训练者完全沉浸于此情此景中。并通过言语的引导让受试者进入睡眠状态，而后做“积极心态”的言语暗示，然后进行唤醒。②放松场景：4 个，每个场景15～30 分钟。通过VR技术的沉浸性与交互性，更有利于患者习得放松技巧。配合专业的引导语和舒缓的背景音乐，可以更好地达到松弛的目的。③正念场景：4个，每个场景15～30 分钟。正念冥想与VR 技术的有机融合，有利于提高患者的注意力和专注度，更好地进行自我觉察、自我分析和自我探索，进而提高治疗效果。

1.3.3 训练疗程 每日2次（上午、下午各1次），连续6日，共12次。

图1 VR场景

1.4 研究流程

根据纳排标准纳入合适被试。

基线期（T0）：完成一般信息采集、睡眠评估、心理评估后，使用随机数字法，将被试随机分配到实验组与对照组，每组60人。

干预期：实验组被试在住院常规药物治疗基础上进行为期6天的VR干预，对照组被试仅接受住院常规药物治疗。

随访期(T1、T2、T3)：干预结束后1 日、1 周、1 月时分别完成随访所需的睡眠评估与心理评估。

1.5 统计方法

采用SPSS 23 进行数据整理与分析。采用t检验、卡方检验等对基线数据进行组间比较。采用重复测量方差分析检验干预前后各时点的组间差异。适用性分析部分，单因素分析差异显著的变量纳入logistic 回归分析。设置95%的置信区间，显著性水平为P＜0.05。

2 结果

本研究共入组共病焦虑的失眠障碍患者120人，在干预过程中，实验组退出2人，有效人数58人，对照组退出9人，有效人数51人。

2.1 被试基线水平的基本情况

两组被试基线水平在一般信息、睡眠与情绪量表得分上，均无统计学差异。详见表1。

2.2 干预前后各时点组间睡眠与情绪的变化

干预后两组被试各随访时点睡眠与情绪量表的得分均显著低于基线水平（P＜0.05），但两组之间并无显著差异（P＞0.05），详见表2。值得注意的是，实验组睡眠量表总分在随访时显示出持续下降的趋势，而对照组的下降趋势更为平缓。如表3。

表3 两组患者治疗前后各时点睡眠、情绪量表水平【均数±标准差/中位数（四分位数间距）】

2.3 安全性分析

本研究向所有实验组被试发放了VR 反馈问卷，共41 名被试填写并返回问卷。结果显示，70.73%的被试在体验中及体验后无任何不适，其余29.27%的被试描述在体验中感觉到轻到中度的头晕或晕动感。56.10%的被试觉得体验前后思睡程度没有变化，31.71的被试认为体验前后身心放松程度没有变化。97.56%的被试认为引导语的长度、语速刚好，82.93%的被试认为引导语简单易懂。仅26.83%的被试认为虚拟场景的体验与现实不太一致，仅17.07%的被试觉得视觉不太能够沉浸在场景中，21.95%的被试觉得听觉不太能够沉浸在场景中。

2.4 适用性分析

为进一步探究VR 干预的适用性，寻找组间差异不显著可能的原因，本研究根据ISI量表得分变化情况对实验组被试进行了分类。具体方法为：分别计算实验组与对照组干预前后ISI得分的差值（基线ISI 得分-干预结束后第1 日ISI 得分），再用实验组各被试干预前后ISI得分差值减对照组干预前后ISI得分差值的均数，所得差值小于等于0为无效组，差值大于0 为有效组。单因素分析的结果显示，有效组被试更倾向于独自就寝、共病躯体疾病，且焦虑、抑郁量表得分更高。将差异显著的变量作为自变量纳入二元logistic 回归分析。结果显示，有无床伴与抑郁水平为影响VR干预有效性的独立影响因素(P＜0.05)。见表4。

表4 VR干预有效性的独立影响因素

3 讨论

本研究基于VR 技术的优势，创新性地将该技术与CBT-I 的助眠、放松训练与正念冥想训练相结合，初步形成了基于VR的睡眠心理干预技术，并通过向共病焦虑的老年失眠障碍患者实施为期6天的干预，试图探索该技术的有效性与安全性。结果显示，尽管两组被试干预后的睡眠与情绪水平较基线均有明显降低，但组间差异并不显著。值得注意的是，在睡眠量表的总分上，尽管组间差异不显著，但实验组在随访期显示出持续下降的趋势，而对照的下降趋势更为平缓。一项荟萃分析[26]的结果也显示，尽管短期内VR干预的结果可能没有显著差异，但VR 干预的长期疗效可能比对照组更好。对此，我们推测VR 睡眠心理干预或许存在长期获益，后续的研究或可延长随访时间，探索此技术的长期疗效。其次，有效性分析发现，更高的抑郁水平是共病焦虑的老年失眠障碍患者进行VR睡眠心理干预有效性的独立影响因素。这与VR应用于老年抑郁和共病抑郁患者时的研究结果相似[17，26]。因此，推测VR或许更适用于抑郁水平偏高或共病抑郁的人群，未来可在共病抑郁的失眠障碍患者群体中继续探索此干预方式的有效性。

此外，我们认为VR干预短期结果的不理想，还可能与场景设置有关。当前场景设计的理念主要集中在提高被试对助眠、放松与正念冥想训练的理解与沉浸度，通过降低被试的过度觉醒水平，来达到缓解情绪与改善睡眠的效果。但此场景设置未能体现出VR 在行为暴露[27，28]与CBT-I 在认知重建上的优势，未来可通过增加更有针对性的场景设置，来提高VR干预的短期有效性，还可在干预过程中增加即时评估功能，或联合多导睡眠监测、功能磁共振及神经电生理等技术，实时地捕获被试对刺激或干预的反应数据，进一步探索VR干预的内在机制。

关于VR 干预的舒适度与安全性，本研究未发现与VR 相关的严重的不良事件，绝大多数被试对VR 视听沉浸度与引导语设置反馈良好。但还是有29.27%的被试报告VR干预过程中会出现轻度到中度的头晕或晕动感。首先，研究者在知晓这些被试的反馈后，都进行了及时访谈与简要干预，后续的随访也提示VR 干预不会对被试后续的睡眠、情绪造成不良影响。其次，我们考虑出现这些不适的原因，主要还是现有设备、技术有限。例如，VR 头戴式设备具有一定的重量，可能在训练过程中对被试造成一定的不适。立体显示器上的调节和会聚深度线索之间的冲突可能会导致不同程度的晕动[29]。封闭空间中显示器过热及蓝光导致的眼睛干涩、疲劳也可能影响到被试的体验[30]。因此，后续可通过精简设备、降低显示器画面蓝光比例等方式进一步提高VR干预的舒适度。

综上所述，本研究将VR 技术与CBT-I 的助眠、放松与正念冥想训练结合，初步形成了VR 睡眠心理干预技术，并首次在共病焦虑的老年失眠障碍患者中探索了该技术的有效性、安全性。尽管干预的短期结果不甚理想，但当前的数据还是显示出VR干预总体上的安全性及其存在长期获益的可能。作为该领域的首次随机对照试验，本研究为该技术的临床应用提供了一定的依据。后续可在此基础上改进设备，增加更有针对性的场景设置，以提高VR睡眠干预的舒适度与短期有效性。并通过扩大干预群体的类型与数量、延长随访时间，验证VR睡眠心理干预在更大患者群体中的有效性及长期疗效。还可通过增加即时评估功能，或联合客观监测技术，进一步探索VR干预的内在机制。