مقالة بحثية

تحليل الملفات الكامنة لأنماط النوم وعلاقتها بمستويات النشاط البدني لدى طلاب الجامعات الصينيين

0 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/73033

⸱

سبتمبر 15, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Physical Education, Central South University, 2School of Sport Science, Jishou University

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

حدد هذا التحليل المقطعي للملفات الكامنة لـ 1,420 طالباً جامعياً صينياً أربعة ملفات نوم متميزة باستخدام مؤشر جودة النوم (PSQI). وارتبطت ملفات النوم الأكثر صحة بشكل ملحوظ بمستويات أعلى من النشاط البدني المعتدل إلى الشديد، مما يشير إلى وجود أهداف محددة لأنماط النوم لتعزيز الصحة في الحرم الجامعي.

الملخص

هدفت هذه الدراسة المقطعية إلى تحديد الملامح الكامنة لأنماط النوم لدى طلاب الجامعات وفحص ارتباطاتها بمستويات النشاط البدني (PA)، وبالتالي توفير أدلة تجريبية للتدخلات الصحية الموجهة في البيئات الجامعية. تم استقطاب ما مجموعه 1,420 طالباً جامعياً باستخدام عينة عشوائية عنقودية طبقية متعددة المراحل من ثلاث جامعات شاملة في جنوب الصين. وتم تقييم جودة النوم والنشاط البدني باستخدام مؤشر بيتسبرغ لجودة النوم (PSQI) واستبيان النشاط البدني الدولي - النموذج القصير (IPAQ-SF)، على التوالي. أُجري تحليل الملامح الكامنة (LPA)، واختبارات كاى تربيع، وتحليلات الانحدار اللوجستي متعدد الحدود باستخدام برمجيات إحصائية مناسبة. تم تحديد أربعة ملامح نوم كامنة بناءً على احتمالات الفئات المقدرة بالنموذج: النوم الصحي (44.7%)، والنوم غير الكافي (24.8%)، وجودة النوم الرديئة (20.3%)، واضطرابات النوم الشديدة (10.2%)؛ وكانت النسب الملحوظة المقابلة بناءً على تعيين الفئة الأكثر احتمالية هي 45.0%، و25.0%، و20.0%، و10.0% (بواقع n = 639، 355، 284، و142، على التوالي). اختلف النوع الاجتماعي ومستوى النشاط البدني بشكل ملحوظ عبر الملامح المختلفة. وبالمقارنة مع الطلاب في مجموعة اضطرابات النوم الشديدة، كان الطلاب في مجموعة النوم الصحي أكثر عرضة للإبلاغ عن نشاط بدني متوسط (نسبة الأرجحية (OR) = 4.69، فاصل ثقة (CI) 95%: 2.92–7.51) ونشاط بدني عالٍ (OR = 7.55، 95% CI: 4.41–12.91). كما كان الطلاب في مجموعة النوم غير الكافي أكثر عرضة للإبلاغ عن نشاط بدني متوسط (OR = 2.98، 95% CI: 1.83–4.86) ونشاط بدني عالٍ (OR = 5.02، 95% CI: 2.84–8.87). أظهرت أنماط نوم طلاب الجامعات تبايناً واضحاً، حيث ارتبطت أنماط النوم المواتية بمستويات أعلى من النشاط البدني. ونظراً للتصميم المقطعي للدراسة، لا يمكن استنتاج علاقات سببية. لذا، ينبغي تطوير استراتيجيات تدخل متميزة وفقاً لخصائص النوم المحددة لكل مجموعة فرعية، ويمكن اعتبار تعزيز النشاط البدني هدفاً سلوكياً محتملاً للطلاب الذين يعانون من رداءة النوم.

المقدمة

لا يعد النوم ضرورياً فقط للحفاظ على الوظائف الفسيولوجية الأساسية، بل يدعم أيضاً الصحة البدنية والنفسية، والتطور المعرفي، والتنظيم العاطفي1,2. ومع ذلك، أصبحت اضطرابات النوم في المجتمعات المعاصرة سريعة الوتيرة مصدر قلق للصحة العامة على مستوى العالم. وتبرز مشكلات النوم بشكل خاص بين طلاب الجامعات، الذين غالباً ما يواجهون نقصاً في الإشراف الوالدي بعد دخول الجامعة، وضغوطاً أكاديمية، وتحديات في التكيف مع العلاقات الاجتماعية، واستخداماً مفرطاً للأجهزة الإلكترونية3. وقد أظهرت الدراسات الوبائية أن ما يقرب من 25%–60% من طلاب الجامعات حول العالم يعانون من درجات متفاوتة من رداءة جودة النوم أو الحرمان منه4,5. وقد تؤدي مشكلات النوم المستمرة إلى إضعاف وظائف الجهاز العصبي المركزي، مما يؤدي إلى تشتت الانتباه وتراجع الذاكرة؛ كما قد تزيد من خطر الإصابة بمشكلات الصحة النفسية الداخلية، مثل الاكتئاب والقلق6,7، فضلاً عن زيادة المخاطر المستقبلية للإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية والمتلازمة الأيضية8.

اعتمدت دراسات النوم السابقة بشكل أساسي منظوراً تحليلياً يركز على المتغيرات، حيث قامت بتقييم حالة النوم على مستوى المجموعة باستخدام الدرجات الكلية من مقاييس موحدة مثل مؤشر بيتسبرغ لجودة النوم (PSQI) أو متوسط درجات أبعاد محددة9. وعلى الرغم من أن هذا النهج يوفر تقديراً بديهياً لشدة النوم العامة، إلا أنه يفترض ضمنياً أن مجتمع الدراسة متجانس. وفي الواقع، يُعد النوم عملية فسيولوجية متعددة الأبعاد تشمل مدة النوم، وفترة كمون النوم، وكفاءة النوم، والاستيقاظ الليلي، والخلل الوظيفي النهاري10. وقد يظهر الأفراد الذين لديهم نفس الدرجة الكلية في مؤشر PSQI تركيبات مختلفة تماماً من الأعراض؛ فعلى سبيل المثال، قد يعاني أحد الطلاب بشكل أساسي من صعوبة في بدء النوم، بينما قد يعاني طالب آخر من الاستيقاظ المبكر والنعاس النهاري. وفي السنوات الأخيرة، حظيت المناهج التي تركز على الشخص باهتمام متزايد. حيث يمكن لتحليل الملفات الكامنة (LPA) تحديد مجموعات فرعية غير متجانسة وغير ملحوظة في البيانات من خلال تعظيم الفروق بين الملفات وتقليل الفروق داخل الملف الواحد11,12. وباستخدام تحليل LPA، يمكن للباحثين توصيف ملفات نوم محددة بين طلاب الكليات بدقة أكبر13، مما يوفر أهدافاً أكثر دقة للتدخل العلاجي.

يُنصح بالنشاط البدني (PA) على نطاق واسع من قبل منظمة الصحة العالمية وغيرها من إرشادات الصحة العامة باعتباره حجر الزاوية لتعزيز الصحة طوال مراحل الحياة14,15. وقد أظهرت الدراسات التجريبية والتحليلات البعدية أن النشاط البدني المنتظم من متوسط إلى شديد يمكن أن يحسن اللياقة القلبية التنفسية ويقلل من الوفيات16,17، بينما يساعد أيضاً في تخفيف الضغوط النفسية وتحسين الوظيفة الإدراكية18,19. كما يُعتبر النشاط البدني تدخلاً فعالاً غير دوائي لمشكلات النوم20,21. وقد تم تسجيل ارتباطات إيجابية بين النشاط البدني وجودة النوم في دراسات أترابية استخدمت أجهزة موضوعية مثل مقاييس التسارع22,23,24 وفي دراسات مقطعية استندت إلى استبيانات التقرير الذاتي25,26. علاوة على ذلك، يبدو أن هناك علاقة ثنائية الاتجاه بين التمرين والنوم: فقد يعزز النوم الكافي من الدافع والقدرة على التحمل للنشاط البدني، بينما قد يؤدي استهلاك الطاقة خلال النهار إلى تعزيز نوم الموجات البطيئة ليلاً27,28.

على الرغم من وجود اتفاق واسع بشأن فوائد النشاط البدني على جودة النوم العامة، إلا أن الأدبيات الموجودة تعاني من عدة قيود. فقد تعاملت معظم الدراسات مع النشاط البدني كمتغير مستقل يتنبأ بدرجة نوم واحدة، وبذلك أغفلت إمكانية أن تتوافق أنماط النوم المختلفة مع تركيبات متميزة من خصائص نمط الحياة29,30. ولا يزال مدى اختلاف مستويات النشاط البدني عبر ملفات النوم الكامنة بين طلاب الجامعات غير مفهوم بشكل كافٍ.

وفي ظل هذه الخلفية، هدفت هذه الدراسة إلى: (1) تحديد الملفات الكامنة بناءً على مؤشرات متعددة الأبعاد لجودة النوم بين طلاب الجامعات الصينيين باستخدام تحليل الملفات الكامنة (LPA)؛ و(2) فحص الارتباطات بين ملفات النوم ومستويات النشاط البدني (منخفضة، ومتوسطة، وعالية) بعد التحكم في المتغيرات الديموغرافية. وقد افترضنا وجود ملفات نوم غير متجانسة ومتعددة بين طلاب الجامعات، وأن الطلاب الذين يتمتعون بنمط نوم صحي سيكونون أكثر عرضة لتحقيق مستويات نشاط بدني متوسطة إلى قوية مقارنة بأولئك الذين يعانون من اضطرابات شديدة في النوم.

البروتوكول

تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل لجنة أخلاقيات الطب الحيوي بجامعة جيشو (رقم الموافقة JSDX-2023-0034). كان جميع المشاركين من طلاب المرحلة الجامعية بدوام كامل تتراوح أعمارهم بين 18 و25 عاماً، وقد قدموا موافقة كتابية مستنيرة قبل المشاركة. كما تم الحصول على تصريح من الجامعات المشاركة. واستُخدمت بيانات الاستطلاع للأبحاث الأكاديمية فقط، وحُللت دون الكشف عن هوية المشاركين. أُجريت هذه الدراسة وفقاً لإعلان هلسنكي والمتطلبات المؤسسية المحلية.

تجنيد المشاركين وتصميم أخذ العينات

أُجريت دراسة مسحية مقطعية بين طلاب المرحلة الجامعية في ثلاث جامعات شاملة بجنوب الصين في الفترة ما بين سبتمبر وديسمبر 2025، وذلك باستخدام تصميم عينة عشوائية عنقودية طبقية متعددة المراحل. في المرحلة الأولى، تم اختيار ثلاث جامعات شاملة من قائمة الجامعات الشاملة الحكومية في جنوب الصين باستخدام العينة العشوائية الطبقية، حيث تم تحديد الطبقات حسب المنطقة الإدارية للمقاطعة لضمان التمثيل الجغرافي. وفي المرحلة الثانية، تم اختيار فصلين إلى ثلاثة فصول دراسية مكتملة عشوائيًا من كل مستوى دراسي (من السنة الأولى إلى السنة الرابعة) داخل كل جامعة مختارة كوحدات عينة عنقودية باستخدام أرقام عشوائية مولدة حاسوبيًا، مما أسفر عن إجمالي 28 فصلًا في الجامعات الثلاث. وقد دُعي جميع الطلاب في الفصول المختارة للمشاركة، كما هو موضح في الشكل 1. وكانت معايير الاشتمال كما يلي: (1) أن يكون الطالب مسجلاً بنظام الدوام الكامل في المرحلة الجامعية؛ (2) أن يتراوح العمر بين 18 و25 عامًا؛ (3) المشاركة الطوعية مع تقديم موافقة مستنيرة مكتوبة. أما معايير الاستبعاد فكانت: (1) الإصابة مؤخرًا بمرض بدني شديد أو وجود موانع لممارسة التمارين الرياضية، مثل الكسور أو أمراض القلب الشديدة؛ (2) الاستخدام الحالي للأدوية النفسية، مثل علاجات الاكتئاب الشديد أو الفصام؛ (3) استغراق وقت في استكمال الاستبيان أقل من 180 s أو وجود تناقضات منطقية واضحة، مثل اختيار الخيار نفسه لجميع البنود. تم توزيع ما مجموعه 1,500 استبيان. ومن بين 80 استبيانًا غير صالح تم استبعادها أثناء تنقية البيانات، استُبعد 24 بسبب وقت استكمال أقل من 180 s، و20 بسبب التناقضات المنطقية (مثل الاستجابات المتطابقة في جميع البنود أو الإجابات المتناقضة)، و18 بسبب وقوع العمر خارج نطاق 18–25 عامًا، و11 بسبب كثرة البيانات المفقودة (أكثر من 20% من البنود)، و7 بسبب الإبلاغ الذاتي عن مرض بدني شديد أو الاستخدام الحالي للأدوية النفسية. وبذلك تبقى 1,420 استبيانًا صالحًا للتحليل، بنسبة استجابة فعالة بلغت 94.67%.

figure-protocol-1
الشكل 1: تصميم الدراسة ومخطط سير العمل التحليلي. نظرة عامة تخطيطية لعملية توظيف المشاركين وفحصهم (توزيع 1,500 استبيان؛ استبعاد 80؛ العدد N = 1,420 مشاركاً)، والتقييم باستخدام PSQI و IPAQ-SF، وتحليل الملفات الكامنة (مقارنة نماذج تتراوح من ملف واحد إلى خمسة ملفات باستخدام AIC و BIC و aBIC والإنتروبيا LMRT و BLRT)، والتصنيف إلى أربعة ملفات نوم، واختبارات كاى تربيع ثنائية المتغير، والانحدار اللوجستي متعدد الحدود مع اعتبار الجنس كمتغير مصاحب، وتحليلات الحساسية (تعديل المتغيرات المصاحبة الكاملة والأخطاء المعيارية القوية للعناقيد). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تقييم الخصائص الديموغرافية ونمط الحياة

تم استخدام استبيان مصمم ذاتياً للحصول على الخصائص الديموغرافية والاجتماعية، بما في ذلك الجنس (ذكر/أنثى)، والعمر (بالسنوات)، والسنة الدراسية (سنة أولى/سنة ثانية/سنة ثالثة/سنة رابعة)، ومكان السكن (حضر/ريف)، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، وتاريخ التدخين، وتاريخ شرب الكحول، ومتوسط وقت التعرض للشاشات يومياً. تم حساب مؤشر كتلة الجسم بقسمة وزن الجسم بالكيلوغرام على مربع الطول بالأمتار (BMI = weight [kg] / height [m]2). وتم فحص الطول والوزن المبلغ عنهما ذاتياً لاستبعاد القيم غير المنطقية قبل التحليل؛ حيث تم تحديد الحالات التي كان فيها الطول <140 cm أو >200 cm، أو الوزن <30 kg أو >150 kg، أو مؤشر كتلة الجسم <12 kg/m2 أو >40 kg/m2 ومراجعتها مقابل السجلات الأصلية، مع استبعاد القيم المتطرفة المؤكدة. تم تصنيف حالة التدخين إلى: أبداً، أو أحياناً (التدخين في بعض الأيام وليس يومياً)، أو منتظم (تدخين يومي)، بناءً على سلوك التدخين المبلغ عنه ذاتياً خلال الشهر السابق. كما صُنِّف استهلاك الكحول إلى: أبداً، أو أحياناً (الشرب أقل من مرة واحدة في الأسبوع)، أو منتظم (الشرب مرة واحدة على الأقل في الأسبوع)، خلال الشهر السابق. تم تقييم متوسط وقت التعرض اليومي للشاشات من خلال طلب إبلاغ المشاركين عن إجمالي عدد الساعات يومياً المقضاة في استخدام الهواتف الذكية، وأجهزة الكمبيوتر، والأجهزة اللوحية، والتلفاز خلال الشهر السابق، وسُجل ذلك كمتغير مستمر. خضع الاستبيان لاختبار تجريبي على 30 طالباً من طلاب المرحلة الجامعية قبل جمع البيانات رسمياً لتقييم وضوح البنود ووقت الإكمال؛ وأجريت تعديلات طفيفة في الصياغة بناءً على ملاحظات الاختبار التجريبي. وقد أشارت دراسات سابقة إلى أن هذه المتغيرات قد تؤدي إلى تداخل في العلاقة بين النوم والنشاط البدني30,31. جميع الأدوات والبرمجيات والمواد المستخدمة في هذه الدراسة مدرجة في جدول المواد.

تقييم جودة النوم

استُخدم مؤشر بيتسبرغ لجودة النوم (PSQI)، الذي طوره Buysse وآخرون.9، لتقييم جودة نوم المشاركين خلال الشهر السابق. يتضمن المقياس 19 بنداً من التقييم الذاتي تشكل سبعة مكونات هي: جودة النوم الذاتية، وفترة كمون النوم، ومدة النوم، وكفاءة النوم المعتادة، واضطرابات النوم، واستخدام الأدوية المنومة، والخلل الوظيفي النهاري. يتم تسجيل كل مكون من 0 (لا توجد صعوبة) إلى 3 (صعوبة شديدة). واستُخدمت درجات هذه المكونات السبعة المستمرة كمؤشرات ملحوظة لتحليل الفئات الكامنة (LPA). وقد أظهر مؤشر PSQI موثوقية وصلاحية جيدة بين مجموعات طلاب الجامعات في الصين وعلى المستوى الدولي30. وفي الدراسة الحالية، بلغت قيمة ألفا كرونباخ للمقياس 0.83.

تقييم النشاط البدني

استُخدم استبيان IPAQ-SF، الذي طوره Craig وآخرون32، لتقييم النشاط البدني للمشاركين خلال الأيام السبعة الماضية. ويسجل الاستبيان تكرار (أيام/أسبوع) ومدة (دقائق/يوم) النشاط البدني الشاق، والنشاط البدني متوسط الشدة، والمشي. حُسبت قيم المكافئ الأيضي (MET) وفقاً لبروتوكول تسجيل IPAQ: MET-min/week للمشي = 3.3 × المدة × التكرار؛ وMET-min/week للشدة المتوسطة = 4.0 × المدة × التكرار؛ وMET-min/week للشدة الشاقة = 8.0 × المدة × التكرار. جُمعت قيم MET لأنواع النشاط الثلاثة للحصول على إجمالي النشاط البدني. صُنِّف المشاركون إلى نشاط بدني عالٍ، ونشاط بدني متوسط، ونشاط بدني منخفض وفقاً لمعايير تسجيل IPAQ-SF المعتمدة لدى طلاب الكليات33. عُرِّف النشاط البدني العالي بأنه ممارسة نشاط شاق في ثلاثة أيام على الأقل مع مستوى نشاط بدني إجمالي لا يقل عن 1,500 MET-min/week، أو أي مزيج من المشي أو الأنشطة متوسطة الشدة أو الشاقة في سبعة أيام أو أكثر مع مستوى نشاط بدني إجمالي لا يقل عن 3,000 MET-min/week. وعُرِّف النشاط البدني المتوسط بأنه ممارسة نشاط شاق في ثلاثة أيام على الأقل لمدة 20 دقيقة على الأقل يومياً، أو نشاط متوسط الشدة و/أو مشي في خمسة أيام على الأقل لمدة 30 دقيقة على الأقل يومياً، أو أي مزيج من الأنشطة يصل إلى 600 MET-min/week على الأقل. وعُرِّف النشاط البدني المنخفض بأنه عدم استيفاء معايير النشاط البدني المتوسط أو العالي. تمت تنقية البيانات وفقاً لبروتوكول تسجيل IPAQ الرسمي: حيث استُبعد المشاركون الذين أبلغوا عن أكثر من 16 h من إجمالي النشاط يومياً؛ وقُصّرت المدد اليومية لكل فئة عند 180 min قبل حساب MET-minute؛ وأزيلت الحالات ذات الاستجابات غير المتسقة منطقياً أثناء عملية تنقية البيانات.

التحليل الإحصائي

أولاً، يتم إجراء تحليل الملفات الكامنة (LPA) باستخدام برنامج نمذجة الملفات الكامنة (راجع جدول المواد)34. من بين 1,420 مشاركاً، كان لدى 33 مشاركاً (2.3%) بيانات مفقودة جزئياً في مؤشر جودة النوم ببيت ستيفنز (PSQI)، حيث فقدت 69 استجابة من أصل 9,940 استجابة على مستوى المكونات (0.69%؛ أي 1,420 مشاركاً × سبع درجات لمكونات PSQI). استُخدمت طريقة أقصى احتمالية للمعلومات الكاملة (FIML) للتعامل مع هذه القيم المفقودة بافتراض أنها مفقودة بشكل عشوائي. تم تقدير النماذج التي تحتوي على ملف واحد إلى خمسة ملفات بالتتابع. تم تقييم جودة ملاءمة النموذج باستخدام معيار أكايكي للمعلومات (AIC)، ومعيار المعلومات البايزي (BIC)، ومعيار BIC المعدل حسب حجم العينة (aBIC)، والاعتلاج (entropy)، واختبار نسبة الاحتمال لـ Lo-Mendell-Rubin (LMRT)، واختبار نسبة الاحتمال للتطويق (BLRT). تشير قيم AIC وBIC وaBIC المنخفضة إلى ملاءمة نسبية أفضل، بينما تشير قيم الاعتلاج القريبة من 1 إلى دقة تصنيف أعلى. استُخدم اختبارا LMRT وBLRT لتحديد ما إذا كان النموذج الذي يحتوي على k من الملفات يتلاءم بشكل أفضل بكثير من النموذج الذي يحتوي على k − 1 من الملفات. تم اختيار الحل الأمثل للملفات من خلال النظر بشكل مشترك في مؤشرات الملاءمة الإحصائية، والاعتلاج، وحجم الفئة (بحيث لا يحتوي أي ملف على أقل من 5% من العينة)، والقابلية للتفسير الجوهري، وذلك اتباعاً للإرشادات المعتمدة لتحليل الملفات الكامنة11,35. بعد اختيار الحل الأمثل للملفات، تم تصدير العضوية الأكثر احتمالاً للفئات للأفراد إلى برنامج تحليل إحصائي (راجع جدول المواد) لإجراء التحليلات اللاحقة. استُخدمت اختبارات مربع كاي لبيرسون لفحص الاختلافات في الخصائص الديموغرافية ومستويات النشاط البدني عبر ملفات النوم. أظهرت اختبارات مربع كاي ثنائية المتغير أن النوع الاجتماعي ومستوى النشاط البدني فقط هما اللذان اختلفا بشكل ملحوظ عبر ملفات النوم الأربعة (كلاهما p < 0.001)، بينما لم يختلف العمر، والسنة الدراسية، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، والتدخين، وشرب الكحول، ووقت الشاشة (جميعها p > 0.05؛ راجع الجدول التكميلي 1). بناءً على ذلك، تم إدراج النوع الاجتماعي فقط كمتغير مشترك في نموذج الانحدار اللوجستي متعدد الحدود، تماشياً مع مبدأ الإيجاز. وقد أعطى تحليل الحساسية الذي تم تعديله لجميع المتغيرات المشتركة المجمعة نفس نمط ودلالة النتائج (الجدول التكميلي 2). أُجري الانحدار اللوجستي متعدد الحدود مع اعتبار مستوى النشاط البدني متغيراً تابعاً (نشاط بدني منخفض = 0، نشاط بدني متوسط = 1، نشاط بدني عالٍ = 2) وملف النوم كمتغير مستقل أساسي. تم حساب نسب الأرجحية (ORs) وفترات الثقة 95% (CIs). كانت جميع الاختبارات ثنائية الجانب، وحُددت الدلالة الإحصائية عند p < 0.05. ونظراً لأن المشاركين تم استقطابهم من خلال فصول دراسية متكاملة تابعة للجامعات، أجرينا تحليلاً للحساسية باستخدام وحدة العينات المعقدة في البرنامج الإحصائي (راجع جدول المواد)، مع تحديد الجامعة والفصل كمتغيرات تجميعية، للحصول على أخطاء معيارية معدلة حسب التصميم. وكانت النتائج متوافقة مع نتائج الانحدار اللوجستي متعدد الحدود القياسي (الجدول التكميلي 3). تتوفر مجموعة البيانات الخام مجهولة الهوية مع تسميات المتغيرات باللغة الإنجليزية ودليل الترميز في الملف التكميلي 1.

النتائج

تم استخلاص نماذج تتراوح من ملف تعريف كامن واحد إلى خمسة ملفات. وكما هو موضح في الجدول 1، انخفضت قيم AIC و BIC و aBIC مع زيادة عدد ملفات التعريف. وقد سجل نموذج الملفات الأربعة أعلى قيمة للإنتروبيا (0.915)، وكانت كل من اختبارات LMRT و BLRT ذات دلالة إحصائية (p < 0.001). وفي المقابل، لم يكن اختبار LMRT لنموذج الملفات الخمسة ذا دلالة إحصائية (p = 0.085)، وانخفضت الإنتروبيا إلى 0.880. وبناءً على ذلك، وعلى الرغم من أن نموذج الملفات الخمسة أظهر معايير معلومات أقل، فقد تم اختيار نموذج الملفات الأربعة لأنه وفر توازناً أفضل بين دقة التصنيف، وإيجاز النموذج، وحجم الفئة، وقابلية التفسير الجوهرية. وقد تم تعيين تسميات ملفات التعريف بناءً على المتوسطات الشرطية لدرجات مكونات PSQI السبعة عبر الفئات (الشكل 2)، بما يتماشى مع ممارسات إعداد التقارير الموصى بها لتحليل الملفات الكامنة LPA11.

الجدول 1: مؤشرات ملاءمة النموذج لتحليل الملف الشخصي الكامن لأنماط نوم طلاب الجامعات. AIC: معيار أكايكي للمعلومات؛ BIC: معيار بيزيان للمعلومات؛ aBIC: معيار BIC المعدل وفقاً لحجم العينة؛ LMRT: اختبار نسبة الاحتمالية لـ Lo-Mendell-Rubin؛ BLRT: اختبار نسبة الاحتمالية بالتمهيد (bootstrap). يرجى النقر هنا لتحميل هذا الجدول.

figure-results-1
الشكل 2: تحليل الملف الشخصي الكامن (LPA) لأنماط النوم: حل مكون من أربعة ملفات شخصية. يوضح المخطط الخطي درجات مكونات مؤشر جودة النوم (PSQI) عبر ملفات النوم الكامنة الأربعة: النوم الصحي، والنوم غير الكافي، وجودة النوم الرديئة، واضطرابات النوم الشديدة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

بناءً على خصائص درجات مكونات PSQI، تم تصنيف الأنماط الأربعة على النحو التالي: مجموعة النوم الصحي (C1)، ومجموعة النوم غير الكافي (C2)، ومجموعة جودة النوم السيئة (C3)، ومجموعة اضطرابات النوم الشديدة (C4). وكانت احتمالات الفئة التي قدرها النموذج هي 0.447 و0.248 و0.203 و0.102 على التوالي. وبناءً على تعيين الفئة الأكثر احتمالاً، كانت الأعداد الملحوظة لـ C1-C4 هي 639 (45.0%) و355 (25.0%) و284 (20.0%) و142 (10.0%) على التوالي. وأشارت اختبارات مربع كاي إلى وجود فروق ذات دلالة إحصائية في الجنس ومستويات النشاط البدني عبر الأنماط المختلفة (p < 0.001؛ الجدول 2). وقد وفر حل الأنماط الأربعة أفضل توازن بين ملاءمة النموذج والقابلية للتفسير النظري، مع دقة تصنيف عالية (entropy = 0.915).

مجموعة النوم الصحي (C1، 45.0%): حصل الطلاب في هذه المجموعة على درجات منخفضة في جميع مكونات PSQI السبعة، مما يشير إلى نوم منتظم نسبياً وجودة نوم أفضل. مجموعة النوم غير الكافي (C2، 25.0%): تميزت هذه المجموعة بدرجات مرتفعة نسبياً فيما يتعلق بمدة النوم وفترة كمون النوم، بينما لم يكن الخلل الوظيفي النهاري بارزاً. مجموعة جودة النوم السيئة (C3، 20.0%): حصل الطلاب في هذه المجموعة على درجات مرتفعة نسبياً في جودة النوم الذاتية، واضطرابات النوم، والخلل الوظيفي النهاري، إلى جانب كفاءة نوم منخفضة نسبياً. مجموعة اضطرابات النوم الشديدة (C4، 10.0%): أظهرت هذه المجموعة الفرعية درجات مرتفعة في معظم مكونات PSQI، وسجلت درجات أعلى في استخدام الأدوية المنومة مقارنة بالأنماط الأخرى، مما يشير إلى ارتفاع خطر الإصابة بمشاكل نوم ذات صلة سريرياً بدلاً من تشخيص سريري مؤكد.

يتم عرض المتوسطات الشرطية والانحرافات المعيارية الدقيقة لدرجات المكونات السبعة لمؤشر جودة النوم في بيتسبرغ (PSQI) لكل ملف شخصي في الجدول التكميلي 4.

الجدول 2: توزيع الخصائص الديموغرافية ومستويات النشاط البدني عبر ملفات النوم. C1، مجموعة النوم الصحي؛ C2، مجموعة النوم غير الكافي؛ C3، مجموعة جودة النوم الضعيفة؛ C4، مجموعة اضطرابات النوم الشديدة. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الجدول.

أُدخل مستوى النشاط البدني كمتغير تابع، مع اعتبار النشاط البدني المنخفض كفئة مرجعية. كما أُدخل ملف النوم كمتغير مستقل، مع اعتبار مجموعة اضطرابات النوم الشديدة كفئة مرجعية، وتم ضبط متغير الجنس. وكما هو موضح في الجدول 3، كان الطلاب في مجموعتي النوم الصحي والنوم غير الكافي أكثر عرضة بشكل ملحوظ للإبلاغ عن نشاط بدني متوسط وعالٍ مقارنة بمن هم في مجموعة اضطرابات النوم الشديدة. وتدعم هذه النتائج وجود ارتباط بين ملفات النوم المواتية ومستويات أعلى من النشاط البدني، إلا أن التصميم المقطعي للدراسة لا يسمح باستنتاج علاقة سببية.

الجدول 3: الانحدار اللوجستي متعدد الحدود لأنماط النوم ومستويات النشاط البدني لدى طلاب الكليات. تم استخدام النشاط البدني المنخفض كفئة مرجعية للنتيجة، كما تم استخدام مجموعة اضطرابات النوم الشديدة كفئة مرجعية لنمط النوم. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الجدول.

توافر البيانات:

إن البيانات الخام مجهولة الهوية وكود التحليل الذي يدعم نتائج هذه الدراسة متاح بشكل مفتوح في Figshare على الرابط https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33340908.

الملف التكميلي 1: مجموعة البيانات الخام مجهولة الهوية (Sleep_LPA_Raw_Data_N1420.xlsx) مع تسميات المتغيرات باللغة الإنجليزية ودليل الترميز.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 1: الاختبارات ثنائية المتغير لاختلاف المتغيرات المصاحبة عبر ملفات النوم.
ملاحظة: تم اختبار المتغيرات الفئوية باستخدام اختبارات مربع كاي لبيرسون؛ والمتغيرات المستمرة باستخدام تحليل التباين أحادي الاتجاه (one-way ANOVA). اختلفت الأجناس فقط بشكل ملحوظ عبر الملفات (p < 0.001). تم حذف توزيعات الفئات التفصيلية للمستوى الدراسي، والأصل، والتدخين، والشرب، والتخصص من أجل الاختصار، ولكنها متاحة في البيانات الخام.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 2: انحدار لوجستي متعدد الحدود مع التعديل لجميع المتغيرات المصاحبة (تحليل الحساسية).
ملاحظة: الفئة المرجعية للنشاط البدني (PA): نشاط بدني منخفض؛ الفئة المرجعية لملف النوم: C4 (اضطراب شديد). تم تعديل النموذج وفقاً للجنس، والعمر، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، ووقت التعرض للشاشات، والصف الدراسي، ومكان الأصل، والتدخين، وشرب الكحول، والتخصص. يتوافق اتجاه ودلالة جميع الارتباطات مع التحليل الأولي (الجدول 3)، الذي تم تعديله وفقاً للجنس فقط.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 3: الانحدار اللوجستي متعدد الحدود مع أخطاء معيارية متينة للعناقيد (برنامج SPSS Complex Samples).
ملاحظة: تم تعديل الأخطاء المعيارية لتناسب التجميع حسب الجامعة والفصل الدراسي (ما يعادل SPSS Complex Samples؛ N = 1,420، العناقيد = 3 جامعات × فصول دراسية قائمة). معاملات B متطابقة مع التحليل الأساسي (الجدول 3)؛ فقط الأخطاء المعيارية والقيم الاحتمالية p-values هي التي تختلف. لا يزال C1 و C2 مرتبطين بشكل كبير بكل من النشاط البدني (PA) المتوسط والعالي؛ بينما يظل C3 غير دال إحصائياً.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الجدول التكميلي 4: المتوسطات والانحرافات المعيارية لدرجات مكونات PSQI حسب ملف النوم.
ملاحظة: القيم هي متوسطات شرطية (انحرافات معيارية) بناءً على تعيين الفئة الأكثر احتمالاً. تباينت جميع مكونات PSQI السبعة والدرجة الإجمالية بشكل ملحوظ عبر الملفات (اختبار ANOVA أحادي الاتجاه، جميع قيم p < 0.001). C1 = نوم صحي؛ C2 = نوم غير كافٍ؛ C3 = جودة نوم رديئة؛ C4 = اضطراب شديد في النوم.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

المناقشة

باستخدام عينة مقطعية كبيرة نسبياً، طبقت هذه الدراسة نهج تحليل الملف الشخصي الكامن (LPA) المتمحور حول الشخص لتحديد أربعة أنماط نوم متباينة بين طلاب الجامعات الصينيين، وبحثت بشكل أكبر في الارتباطات بين هذه الأنماط ومستويات مختلفة من النشاط البدني. وتوفر النتائج منظوراً مفيداً لفهم تكتل سلوكيات النوم والصحة المرتبطة بالتمارين الرياضية بين طلاب الجامعات، كما تقدم أهدافاً أكثر دقة لتدخلات الصحة العامة في البيئات الجامعية.

صنفت هذه الدراسة أنماط نوم طلاب الجامعات إلى أربعة ملفات تعريفية: النوم الصحي، والنوم غير الكافي، وجودة النوم المنخفضة، واضطرابات النوم الشديدة. وعلى الرغم من أن مجموعة النوم الصحي شكلت النسبة الأكبر (45.0%)، إلا أن أكثر من نصف الطلاب (55.0%) تم تصنيفهم ضمن ملفات تعريفية تتميز بنوم رديء. وتتسق هذه النتيجة مع الأدلة الدولية التي تشير إلى انتشار واسع لمشاكل النوم بين المراهقين والشباب في مقتبل العمر3,4. وبشكل خاص، كانت نسبة الطالبات في مجموعة اضطرابات النوم الشديدة أعلى بكثير من نسبة الطلاب الذكور (68.3% مقابل 31.7%)، وهو ما يتماشى مع النتائج السابقة حول الفروق بين الجنسين في النوم. وقد تؤدي التقلبات في مستويات الهرمونات الأنثوية عبر الدورة الشهرية، بما في ذلك التغيرات الدورية في الإستروجين والبروجسترون، إلى زيادة القابلية للإصابة باضطرابات النوم10. ومن منظور نفسي، قد تكون الطالبات أكثر حساسية تجاه الضغوط الأكاديمية والضغوط الشخصية وأكثر عرضة لاستدخال المشاعر السلبية. وقد يؤدي هذا الاجترار الفكري إلى إطالة فترة زمن الوصول إلى النوم وتقليل عمق النوم7. بالإضافة إلى ذلك، انتمى 25.0% من الطلاب إلى مجموعة النوم غير الكافي. وبناءً على الدراسات السابقة، قد يعزى هذا الملف التعريفي جزئياً إلى قضاء وقت طويل أمام الشاشات والتعرض للضوء الأزرق من الأجهزة المحمولة قبل وقت النوم، فضلاً عن ضعف مهارات إدارة الوقت نسبياً30؛ ومع ذلك، لم يتم تقييم هذه العوامل بشكل مباشر في الدراسة الحالية وينبغي فحصها في الأبحاث المستقبلية.

وجدت هذه الدراسة فروقاً تدريجية ملحوظة في مستويات النشاط البدني عبر أنماط النوم المختلفة. وأظهر تحليل الانحدار اللوجستي متعدد الحدود أن الطلاب في مجموعة النوم الصحي كانت لديهم احتمالات أعلى بكثير لتحقيق مستوى عالٍ من النشاط البدني (OR = 7.55) مقارنة بالطلاب في مجموعة اضطرابات النوم الشديدة. وتتوافق هذه النتائج مع مفهوم تكتل السلوكيات الصحية في طب نمط الحياة، مما يشير إلى أن أنماط النوم المواتية والنشاط البدني المنتظم قد يتزامنان لدى نفس الأفراد.

يمكن تفسير الارتباط الملحوظ بين أنماط النوم والنشاط البدني (PA) من خلال عدة مسارات فسيولوجية ونفسية محتملة، على الرغم من أن هذه الآليات لم تُختبر بشكل مباشر في هذه الدراسة المقطعية الحالية. أولاً، من الممكن أن النشاط البدني المنتظم يسهل عملية النوم؛ إذ يمكن للنشاط البدني المعتدل إلى الشديد أن يؤدي إلى زيادة حادة في درجة حرارة الجسم، يتبعها انخفاض تعويضي بعد التمرين قد يسهل بدء النوم ويزيد من نسبة نوم الموجات البطيئة17. كما قد يعمل النشاط البدني المنتظم على تنظيم الجهاز العصبي الذاتي من خلال تعزيز النغمة المبهمية وتقليل فرط تنشيط الجهاز السمبثاوي. بالإضافة إلى ذلك، قد تساعد الإندورفينات المرتبطة بالتمرين والعامل العصبي المشتق من الدماغ في تخفيف الاكتئاب والقلق، مما يقلل من المساهمات النفسية في الأرق36,37. وقد تؤدي الأنشطة الخارجية خلال النهار إلى زيادة تعريض الشبكية للضوء، مما يساعد في ضبط الإيقاعات اليوماوية واستقرار إفراز الميلاتونين38. ثانياً، من plausible أيضاً أن يؤدي ضعف النوم إلى تقييد النشاط البدني (PA) خلال النهار؛ فقد يعاني الطلاب في مجموعة اضطرابات النوم الشديدة من التعب والنعاس نهاراً بسبب عدم كفاية الاستشفاء الليلي، وهو ما ينعكس في درجات خلل الوظائف النهارية المرتفعة في مؤشر جودة النوم (PSQI). وقد يؤدي هذا الاستنزاف في الطاقة إلى تقليل الكفاءة الذاتية والدافع لبذل مجهود بدني20,28. وتشير الأدلة التجريبية والمراجعات العلمية إلى أن النوم والتمرين قد يؤثر كل منهما على الآخر من خلال مسارات الاستشفاء، والتعب، والمسارات العاطفية واليوماوية28,39. وبناءً على ذلك، قد يكون الطلاب الذين يعانون من مشاكل نوم شديدة أكثر عرضة لتبني أنماط حياة خاملة. تظل هذه المسارات الثنائية المقترحة تخمينية ويجب التحقق منها من خلال دراسات أتراب طولية وتجارب عشوائية محكومة.

تتميز هذه الدراسة بوجود عينة كبيرة نسبياً واعتماد منهج تحليلي يركز على الشخص؛ ومع ذلك، يجب الإقرار بوجود عدة قيود. أولاً، نظراً لاستخدام الدراسة تصميماً مقطعياً، لا يمكن استنتاج علاقات سببية بين أنماط النوم والنشاط البدني. لذا، هناك حاجة إلى دراسات طولية مستقبلية أو تجارب عشوائية محكومة لاختبار تأثيرات تدخلات التمارين الرياضية على ملفات نوم محددة39. ثانياً، تم تقييم كل من النوم والنشاط البدني باستخدام مقاييس التقرير الذاتي، والتي قد تتأثر بتحيز الذاكرة وتحيز الرغبة الاجتماعية. لذا، يجب أن تدمج الأبحاث المستقبلية تخطيط النوم polysomnography، أو مقاييس التسارع accelerometers، أو الأجهزة القابلة للارتداء للحصول على بيانات فسيولوجية وسلوكية أكثر موضوعية22,24. ثالثاً، اقتصرت العينة على طلاب الجامعات من جامعات في جنوب الصين؛ وبالتالي، قد يحد الخلف الثقافي والظروف المناخية من إمكانية تعميم النتائج. لذا، ينبغي أن تشمل الدراسات المستقبلية مشاركين من مناطق جغرافية ومجموعات مهنية أوسع. رابعاً، على الرغم من أن تحليل الحساسية للعينات المعقدة الذي تم تعديله بناءً على التكتل حسب الجامعة والفصل قد أعطى نتائج متسقة، إلا أن اختبارات مربع كاي chi-square لم تأخذ في الاعتبار بشكل صريح الارتباط داخل الفئة الناتج عن أخذ العينات العنقودية. لذا، يجب أن تنظر الدراسات المستقبلية التي تتضمن عدداً أكبر من العناقيد في تحليل الملف الكامن متعدد المستويات أو الانحدار متعدد المستويات منذ مرحلة التصميم. خامساً، استخدم الانحدار اللوجستي متعدد الحدود عضوية الفئة الأكثر احتمالاً المصدرة من نموذج الملف الكامن، وهو ما لا يأخذ في الاعتبار عدم اليقين في التصنيف بشكل كامل. وعلى الرغم من أن الإنتروبيا العالية (0.915) ومتوسط الاحتمالات اللاحقة التي تزيد عن 0.80 لجميع الفئات تشير إلى أن دقة التصنيف كانت عالية، إلا أنه يجب على الدراسات المستقبلية استخدام مناهج قائمة على النموذج مثل إجراء Bolck-Croon-Hagenaars (BCH) ثلاثي الخطوات لنشر عدم اليقين في التصنيف بشكل أكثر ملاءمة في التحليلات المساعدة.

لا تتسم أنماط نوم طلاب الكليات بالتجانس، بل تظهر تبايناً واضحاً بين المجموعات. وفي هذه الدراسة، تم تصنيفهم إلى أربعة ملفات تعريفية كامنة: النوم الصحي، والنوم غير الكافي، ورداءة جودة النوم، واضطرابات النوم الشديدة. وقد ارتبطت أنماط النوم الإيجابية بشكل طردي مع المستويات المتوسطة والعالية من النشاط البدني. وتشير هذه النتائج إلى ضرورة تجنب التربويين في الكليات وصناع السياسات الصحية العامة اعتماد نهج موحد عند تعزيز الصحة النفسية واللياقة البدنية للطلاب. وبالنسبة للطلاب في مجموعة النوم غير الكافي، قد تركز التدخلات على إدارة الوقت وسلوكيات ما قبل النوم. أما بالنسبة للطلاب في مجموعة اضطرابات النوم الشديدة، فيمكن النظر في تقديم الدعم النفسي المهني، بما في ذلك العلاج السلوكي المعرفي للأرق (CBT-I)، عندما تكون هناك دواعي سريرية لذلك40. وقد يكون مستوى النشاط البدني بمثابة مؤشر سلوكي مفيد عند تحديد الطلاب المعرضين لخطر رداءة النوم، ولكن هناك حاجة إلى دراسات طولية وتدخلية لتحديد ما إذا كانت زيادة النشاط البدني يمكن أن تحسن ملفات تعريفية محددة للنوم.

الإفصاحات

يقر المؤلف (أو المؤلفون) بأن هذا العمل قد تم إجراؤه في غياب أي علاقات تجارية أو مالية يمكن تفسيرها على أنها تضارب محتمل في المصالح.

شكر وتقدير

نحن ممتنون للجامعات المشاركة وجميع الطلاب الذين أكملوا الاستبيان. تم دعم هذا العمل من قبل مشروع أبحاث العلوم الإنسانية والاجتماعية للباحثين الشباب التابع لوزارة التعليم (منحة رقم 23YJC890059)؛ ومشروع أبحاث إصلاح التعليم والتدريس في مقاطعة هونان (منحة رقم 202502000069).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
استبيان الديموغرافيا وأسلوب الحياةصممه فريق الدراسةN/Aاستُخدم لجمع بيانات الجنس، والعمر، والصف الدراسي، ومكان الأصل، ومؤشر كتلة الجسم، وتاريخ التدخين، وتاريخ شرب الكحول، ومتوسط وقت التعرض للشاشات يومياً.
مؤشر بيتسبرغ لجودة النوم (PSQI)Buysse et al., 1989DOI: 10.1016/0165-1781(89)90047-4استُخدم لتقييم جودة النوم خلال الشهر السابق. واستُخدمت درجات المكونات السبعة كمؤشرات ملحوظة لتحليل الملف الكامن.
استبيان النشاط البدني الدولي - النموذج المختصر (IPAQ-SF)Craig et al., 2003

DOI: 10.1249/01.MSS.0000078924.61453

.FB

استُخدم لتقييم المشي، والنشاط البدني متوسط الشدة، والنشاط البدني القوي خلال الأيام السبعة السابقة.
نموذج الموافقة المستنيرة المكتوبةفريق الدراسة والجامعات المشاركةرقم الموافقة الأخلاقية JSDX-2023-0034استُخدم لتوثيق المشاركة الطوعية لطلاب المرحلة الجامعية الذين تتراوح أعمارهم بين 18-25 سنة.
إجراء جمع بيانات الاستبيانالجامعات المشاركة في جنوب الصينN/Aاستُخدم لأخذ عينات عشوائية عنقودية طبقية متعددة المراحل وإدارة الاستبيانات في الفترة ما بين سبتمبر وديسمبر 2025.
MplusMuthen & MuthenVersion 8.3استُخدم لإجراء تحليل الملف الكامن بناءً على درجات مكونات PSQI السبعة.
IBM SPSS StatisticsIBMVersion 26.0استُخدم لإجراء اختبارات كاى تربيع (chi-square) وتحليلات الانحدار اللوجستي متعدد الحدود.
Microsoft ExcelMicrosoftN/Aاستُخدم لإعداد ملفات جداول JoVE المنفصلة لرفعها.

المراجع

  1. Chaput JP, et al. Sleeping hours: What is the ideal number and how does age impact this? Nat Sci Sleep. 2018;10:421–430.
  2. Li J, et al. Sleep in normal aging. Sleep Med Clin. 2018;13(1):1–11.
  3. Becker SP, et al. Sleep in a large, multi-university sample of college students: Sleep problem prevalence, sex differences, and mental health correlates. Sleep Health. 2018;4(2):174–181.
  4. Lund HG, et al. Sleep patterns and predictors of disturbed sleep in a large population of college students. J Adolesc Health. 2010;46(2):124–132.
  5. Chen X, et al. Sleep characteristics and health-related quality of life among a national sample of American young adults. Sleep. 2014;37(4):793–799.
  6. Steptoe A, et al. Sleep duration and health in young adults. Arch Intern Med. 2006;166(16):1689–1692.
  7. Zhai L, et al. Sleep duration and depression among adults: A meta-analysis of prospective studies. Depress Anxiety. 2015;32(9):664–670.
  8. Grandner MA, et al. Sleep: Important considerations for the prevention of cardiovascular disease. Curr Opin Cardiol. 2016;31(5):551–565.
  9. Buysse DJ, et al. The Pittsburgh Sleep Quality Index: A new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Res. 1989;28(2):193–213.
  10. Hirshkowitz M, et al. National Sleep Foundation’s sleep time duration recommendations: Methodology and results summary. Sleep Health. 2015;1(1):40–43.
  11. Nylund-Gibson K, et al. Ten frequently asked questions about latent class analysis. Transl Issues Psychol Sci. 2018;4(4):440–461.
  12. Nylund KL, et al. Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Struct Equ Modeling. 2007;14(4):535–569.
  13. Lanza ST, et al. Latent class analysis: An alternative perspective on subgroup analysis in prevention and treatment. Prev Sci. 2013;14(2):157–168.
  14. Bull FC, et al. World Health Organization 2020 guidelines on physical activity and sedentary behaviour. Br J Sports Med. 2020;54(24):1451–1462.
  15. U.S. Department of Health and Human Services. Physical Activity Guidelines for Americans. 2nd ed. U.S. Department of Health and Human Services; Washington, DC; 2018.
  16. Stamatakis E, et al. Sitting time, physical activity, and risk of mortality in adults. J Am Coll Cardiol. 2019;73(16):2062–2072.
  17. Nystoriak MA, et al. Cardiovascular effects and benefits of exercise. Front Cardiovasc Med. 2018;5:135.
  18. Biddle SJH, et al. A systematic review of physical activity and health in emerging adults. J Sci Med Sport. 2015;18(6):633–638.
  19. Lubans D, et al. Physical activity for cognitive and mental health in youth: A systematic review of mechanisms. Pediatrics. 2016;138(3):e20161642.
  20. Kredlow MA, et al. The effects of physical activity on sleep: A meta-analytic review. J Behav Med. 2015;38(3):427–449.
  21. Wang F, et al. The effect of physical activity on sleep quality: A systematic review. Eur J Physiother. 2021;23(1):11–18.
  22. Buman MP, et al. Objectively measured physical activity and sleep in older men. J Sleep Res. 2014;23(2):164–171.
  23. Loprinzi PD, et al. Association between objectively-measured physical activity and sleep, NHANES 2005–2006. Ment Health Phys Act. 2011;4(2):65–69.
  24. Vandelanotte C, et al. Associations between objective sleep characteristics and physical activity and sedentary behaviours. J Sci Med Sport. 2019;22(5):565–570.
  25. Pedisic Z, et al. State of health in Australian adults: Does physical activity mitigate the negative impact of poor sleep? J Sci Med Sport. 2014;17(1):60–65.
  26. Memon AR, et al. Sleep and physical activity in university students: A systematic review and meta-analysis. Sleep Med Rev. 2021;58:101482.
  27. Kline CE. The bidirectional relationship between exercise and sleep: Implications for exercise adherence and sleep improvement. Am J Lifestyle Med. 2014;8(6):375–379.
  28. Dolezal BA, et al. Interrelationship between sleep and exercise: A systematic review. Adv Prev Med. 2017;2017:1364387.
  29. Gerber M, et al. Fitness and exercise as correlates of sleep complaints: Is it all in our minds? Med Sci Sports Exerc. 2010;42(5):893–901.
  30. Wu X, et al. Low physical activity and high screen time can increase the risks of mental health problems and poor sleep quality among Chinese college students. PLoS One. 2015;10(3):e0119607.
  31. Carter B, et al. Association between portable screen-based media device access or use and sleep outcomes: A systematic review and meta-analysis. JAMA Pediatr. 2016;170(12):1202–1208.
  32. Craig CL, et al. International Physical Activity Questionnaire: 12-country reliability and validity. Med Sci Sports Exerc. 2003;35(8):1381–1395.
  33. Dinger MK, et al. Validity and reliability of the International Physical Activity Questionnaire in college students. Am J Health Educ. 2006;37(6):337–343.
  34. Muthén LK, Muthén BO. Mplus User’s Guide. 8th ed. Muthén & Muthén; Los Angeles, CA; 1998–2017.
  35. Spurk D, et al. Latent profile analysis: A review and “how to” guide of its application within vocational behavior research. J Vocat Behav. 2020;120:103445.
  36. Rebar AL, et al. A meta-meta-analysis of the effect of physical activity on depression and anxiety in non-clinical adult populations. Health Psychol Rev. 2015;9(3):366–378.
  37. Yang PY, et al. Exercise training improves sleep quality in middle-aged and older adults with sleep problems: A systematic review. J Physiother. 2012;58(3):157–163.
  38. Irish LA, et al. The role of sleep hygiene in promoting public health: A review of empirical evidence. Sleep Med Rev. 2015;22:23–36.
  39. Driver HS, et al. Exercise and sleep. Sleep Med Rev. 2000;4(4):387–402.
  40. Morin CM, et al. Chronic insomnia. Lancet. 2012;379(9821):1129–1141.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.