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［摘要］目的從宏觀層面探究睡眠障礙發病的社會經濟環境影響因素，為健康睡眠工程提供借鑒。方法通過網絡數據采集技術獲取互聯網醫療平臺來自各地區睡眠障礙人群數量，結合各地區經濟環境指標進行主成分回歸分析。結果睡眠障礙的發病影響因素按權重降序排序分別為第二產業值、第三產業值、工業增加值、城市照明路燈數量、金融業增加值、氮氧化物排放量、人均GDP、居民消費水平。結論睡眠障礙與地區經濟水平及環境存在相關關系。

［關鍵詞］睡眠障礙；經濟；環境；影響因素

睡眠作為一種生理現象，其與水、食物、空氣同等重要。良好的睡眠能保障機體免疫系統的自我修復和完善，排毒、造血等一系列生理功能的正常運轉。長期睡眠不足會導致神經－內分泌紊亂，使人產生抑郁、焦慮、緊張等情緒，也會導致心血管疾病［1－2］；不僅損害患者的身心健康，也會損害其社會功能。隨著社會經濟的不斷發展，人類生存的社會環境不斷發生變化，如霧霾、光污染、噪聲污染等，加上社會競爭日益激烈，越來越多的人面臨睡眠障礙的困擾。據2015年WHO調查結果顯示，全世界范圍內約有1／3的人存在失眠癥狀或睡眠功能障礙。我國目前有30．0％以上的人存在失眠癥狀，超過3億人口存在睡眠障礙［3］；且有研究表明，70．5％的受訪青年被失眠問題困擾［4］。睡眠障礙已成為威脅人們健康的巨大隱患，其既是醫學問題，也是社會問題。目前國內對睡眠障礙影響因素的研究絕大多數均從患者個體層面進行的分析［5－7］。本研究以橫斷面研究為指導思想，通過網絡數據采集技術獲取2017年互聯網醫療平臺睡眠障礙人群數據，結合2017年經濟環境等多個指標數據進行主成分回歸分析，從宏觀層面探究各地區睡眠障礙人群數量與經濟環境等指標的相關性。

1資料與方法

1．1一般資料

采集互聯網平臺中具有代表性的在線醫療服務與咨詢平臺2017年31869例睡眠障礙用戶人群數據，并從中隨機選取12446例，統計匯總各地區的人群數量作為因變量。從中華人民共和國2017年統計年鑒資料中選取（計算）人均GDP、第一產業值、第二產業值、第三產業值、工業增加值、金融業增加值、居民消費水平、城鎮失業人數、城市每萬公頃公園個數、城市建成區綠化覆蓋率、城市照明路燈數量、氮氧化物排放量、二氧化硫排放量13個指標作為自變量（在SPSS軟件中分別命名為C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N、O）。理論上講，各地區睡眠障礙人群數量與地區常住人口數量呈正相關，為排除人口數量因素，本研究取各地區睡眠障礙人群數量與地區常住人口數量的比值（可視為發病率）為回歸分析的因變量（以Y表示），山西的睡眠障礙人數為266人，內蒙古為236人，山西的常住人口為3700萬人，內蒙古的常住人口為2530人，很明顯人口數量越多，睡眠障礙人數也越多。而取比值后每千萬人中山西的睡眠障礙人數為72人，內蒙古為93人，這樣則可排除人口數量因素。見表1。各地區經濟環境相關數據指標見表2。

1．2方法

據艾瑞咨詢的《2016年中國在線醫療行業數據監測報告》［8］顯示：“尋醫問藥網”“有問必答網”和“39健康網”處于在線醫療行業的領先地位，月度覆蓋人數均維持在4000萬人以上。“好大夫在線”“丁香園”“家庭醫生”和“掛號網”積累了較大規模的用戶資源和醫生資源，擁有較廣的用戶覆蓋范圍。以上平臺具有行業代表性，符合統計學中重點調查原則。由于傳統問卷調查受地域限制，無法獲取各地區的睡眠障礙人群數據，本研究利用網絡數據采集技術獲取互聯網平臺數據，該數據能突破地域局限性，為本研究提供了數據支撐。

1．3統計學處理

應用SPSS22．0統計軟件進行數據及主成分回歸分析，在進行多元回歸分析前有必要對數據進行可靠性檢驗，并檢驗自變量間的相關性，如自變量間存在多重共線性則使用OLS回歸模型建立的回歸方程具有不穩定性，甚至導致錯誤結論［9－10］。故采用克隆巴赫系數檢驗數據的有效性，采用Pearson相關系數方法檢驗數據間的相關關系。克隆巴赫系數是檢驗數據可靠性的常用指標，該值大于0．7說明數據信度較好。自變量間的相關性可由相關系數體現，系數絕對值越接近于1，變量間的相關性越強，說明存在嚴重共線性，此時回歸模型可能存在偏差或不準確，因此不適用最小二乘法回歸模型。為解決自變量間共線性問題，本研究采用主成分分析對多個自變量進行降維處理，通過自變量的主成分所具有的性質，生成主成分變量，再根據主成分變量的特征值（＞1）選定可進行多元回歸的主成分變量，特征值越大，主成分的貢獻率越高。KMO和巴特利特檢驗用于檢驗自變量間的相關程度。在進行主成分分析前首先應進行KMO檢驗，檢驗系數取值為0～1。KMO系數越接近于1，變量間的相關性越強，主成分分析的效果越好。在實際分析中，KMO系數在0．7以上時效果較好。將主成分分析得到的3個主成分分別命名為Z1、Z2、Z3并作為自變量，與因變量Y進行多元回歸分析。R2是檢驗回歸方程與樣本值擬合優度的指標，R2（0～1）值越大說明回歸方程與樣本值的擬合度越好。調整的R2比調整前R2更準確一些。P＜0．05為差異有統計學意義。

2結果

2．1數據檢驗結果

13項數據的克隆巴赫系數為0．862，基于標準化項目的克隆巴赫系數為0．910。相關系數矩陣見表3。

2．2主成分分析結果

KMO和巴特利特檢驗表明，主成分分析的效果很好（檢驗系數為0．786，P＝0．000）。見表4。該模型得到了3個主要成分（特征值大于1），第1～3個的主成分貢獻率分別為53．517％、21．812％，8．536％，累積貢獻率為83．865％，意味著前3個主成分就包含了13個自變量指標83．865％的信息，因此，可選擇前3個主成分取代原自變量進行回歸分析。見表5、6。2．3回歸分析結果模型調整后的R2＝0．743，表示主成分自變量一共可解釋因變量74．3％的變化。見表7。表8顯示回歸模型可靠（F＝29．865，P＝0．000）。常量、Z1、Z2對因變量均有顯著影響（P＝0．000），Z3對因變量無顯著影響（P＝0．421）。3個主成分變量不存在共線性，回歸模型可靠（VIF值均為1）。見表9。回歸方程：Y＝80．935＋26．706×Z1＋42．033×Z2。主成分Z1的主要決定變量（成分比例大于0．8）為E、F、G、H、M、N，即第二產業值、第三產業值、工業增加值、金融業增加值、城市照明路燈數量、氮氧化物排放量，主成分Z2的主要決定變量為C、I，即人均GDP、居民消費水平。地區睡眠障礙人群規模影響因素按權重降序排序分別為第二產業值、第三產業值、工業增加值、城市照明路燈數量、金融業增加值、氮氧化物排放量、人均GDP、居民消費水平，因變量與以上指標均為正相關關系。

3討論

有研究表明，經濟增長水平主要受第二產業與第三產業的影響，其中第二產業對經濟水平的影響最大［11－12］。本研究結果顯示，第二產業值、第三產業值、工業增加值、金融業增加值、人均GDP、居民消費水平均為體現經濟水平的相關指標，充分表明在排除人口數量因素下經濟水平越高的地區睡眠障礙發病率越高，可能是生活、工作節奏快與社會競爭壓力大所致；環境因素中城市照明路燈數量與氮氧化物排放量與睡眠障礙發病率呈正相關關系，二氧化硫排放量、城市綠化覆蓋率及公園個數與睡眠障礙發病率無關。何燦等［13］研究表明，城市居民區、城市道路、商業街、車站等公共照明設施及廣告牌是造成北京市光污染的主要成因，其對居民健康睡眠造成了負面影響。氮氧化物與二氧化硫的主要排放源均為煤和石油的燃燒，而機動車尾氣中的主要成分之一為氮氧化物［14－15］。綜上所述，為更好地降低睡眠障礙發病率，需加強城市環境建設：改善照明設施，控制照明時長，加強對空氣污染的治理，扶持新能源汽車的研發和投產。針對經濟水平較高地區：鼓勵社會資本建設睡眠理療機構，制定合理的減稅降負政策，緩解勞動者的工作及生活壓力等。

參考文獻

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作者：王林峰 晏峻峰 吳世雯 單位：湖南中醫藥大學信息科學與工程學院