Cette analyse transversale de profils latents menée auprès de 1 420 étudiants chinois a identifié quatre profils de sommeil distincts à l'aide du PSQI. Les profils de sommeil plus sains étaient significativement associés à des niveaux plus élevés d'activité physique modérée à vigoureuse, suggérant des cibles spécifiques aux profils de sommeil pour la promotion de la santé sur les campus.
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Article de recherche
Analyse de profil latent des modes de sommeil et leur association avec les niveaux d'activité physique chez des étudiants universitaires chinois
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Dans cet article
Résumé
Résumé
Cette étude transversale visait à identifier les profils latents des habitudes de sommeil chez les étudiants universitaires et à examiner leurs associations avec les niveaux d'activité physique (AP), fournissant ainsi des preuves empiriques pour des interventions sanitaires ciblées dans les établissements universitaires. Un total de 1 420 étudiants universitaires ont été recrutés selon un échantillonnage aléatoire stratifié en grappes à plusieurs stades dans trois universités complètes du sud de la Chine. La qualité du sommeil et l'AP ont été évaluées à l'aide de l'Index de qualité du sommeil de Pittsburgh (PSQI) et du Questionnaire international d'activité physique – version courte (IPAQ-SF), respectivement. Une analyse de profils latents (APL), des tests du chi-deux et des analyses de régression logistique multinomiale ont été réalisées à l'aide d'un logiciel statistique approprié. Quatre profils latents de sommeil ont été identifiés sur la base des probabilités de classes estimées par le modèle : sommeil sain (44,7 %), sommeil insuffisant (24,8 %), mauvaise qualité du sommeil (20,3 %) et troubles sévères du sommeil (10,2 %) ; les proportions observées correspondantes basées sur l'attribution de classe la plus probable étaient de 45,0 %, 25,0 %, 20,0 % et 10,0 % (n = 639, 355, 284 et 142, respectivement). Le sexe et le niveau d'AP différaient significativement selon les profils. Par rapport aux étudiants du groupe présentant des troubles sévères du sommeil, ceux du groupe au sommeil sain étaient plus susceptibles de déclarer une activité physique modérée (rapport de cotes (RC) = 4,69, intervalle de confiance (IC) à 95 % : 2,92–7,51) et une activité physique élevée (RC = 7,55, IC 95 % : 4,41–12,91). Les étudiants du groupe au sommeil insuffisant étaient également plus susceptibles de déclarer une activité physique modérée (RC = 2,98, IC 95 % : 1,83–4,86) et une activité physique élevée (RC = 5,02, IC 95 % : 2,84–8,87). Les habitudes de sommeil des étudiants universitaires présentaient une hétérogénéité marquée. Des habitudes de sommeil favorables étaient associées à des niveaux d'AP plus élevés. En raison de la conception transversale, aucune relation causale ne peut être déduite. Des stratégies d'intervention différenciées devraient être élaborées en fonction des caractéristiques spécifiques au sommeil de chaque sous-groupe, et la promotion de l'AP pourrait être envisagée comme cible comportementale potentielle pour les étudiants souffrant d'un sommeil de mauvaise qualité.
Introduction
Le sommeil est essentiel non seulement pour maintenir les fonctions physiologiques de base, mais aussi pour soutenir la santé physique et mentale, le développement cognitif et la régulation émotionnelle1,2. Dans les sociétés contemporaines aux rythmes accélérés, les troubles du sommeil sont toutefois devenus un problème de santé publique mondial. Les problèmes de sommeil sont particulièrement fréquents chez les étudiants universitaires, qui éprouvent souvent une surveillance parentale réduite après leur entrée à l’université et font face à des pressions académiques, à l’ajustement interpersonnel et à une utilisation excessive des appareils électroniques3. Des études épidémiologiques ont montré qu’environ 25 % à 60 % des étudiants universitaires dans le monde signalent des degrés variés de mauvaise qualité du sommeil ou de privation de sommeil4,5. Des problèmes de sommeil persistants peuvent altérer la fonction du système nerveux central, entraînant une inattention et un déclin de la mémoire ; ils peuvent également augmenter le risque de troubles mentaux internalisés, tels que la dépression et l’anxiété6,7, ainsi que le risque futur de maladies cardiovasculaires et de syndrome métabolique8.
Les études antérieures sur le sommeil ont principalement adopté une approche analytique centrée sur les variables, évaluant le statut du sommeil au niveau du groupe à l’aide de scores totaux provenant d’échelles normalisées telles que l’Indice de qualité du sommeil de Pittsburgh (PSQI) ou des scores moyens de dimensions spécifiques9. Bien que cette approche fournisse une estimation intuitive de la gravité globale du sommeil, elle suppose implicitement que la population étudiée est homogène. En réalité, le sommeil est un processus physiologique multidimensionnel impliquant la durée du sommeil, la latence du sommeil, l’efficacité du sommeil, les réveils nocturnes et le dysfonctionnement diurne10. Des individus présentant le même score total au PSQI peuvent afficher des combinaisons de symptômes très différentes ; par exemple, un étudiant peut principalement éprouver des difficultés à s’endormir, tandis qu’un autre peut connaître des réveils précoces et une somnolence diurne. Ces dernières années, les approches centrées sur la personne ont suscité un intérêt croissant. L’analyse en profils latents (LPA) permet d’identifier des sous-groupes hétérogènes non observés dans les données en maximisant les différences entre profils et en minimisant les différences au sein de chaque profil11,12. Grâce à la LPA, les chercheurs peuvent caractériser plus précisément les profils de sommeil spécifiques chez les étudiants universitaires13, offrant ainsi des cibles d’intervention plus ciblées.
L'activité physique (AP) est largement recommandée par l'Organisation mondiale de la Santé et d'autres lignes directrices de santé publique comme un pilier de la promotion de la santé tout au long de la vie14,15. Des études empiriques et des méta-analyses ont montré qu'une activité physique régulière d'intensité modérée à vigoureuse peut améliorer la condition cardiorespiratoire et réduire la mortalité16,17, tout en aidant à soulager le stress psychologique et à améliorer les fonctions cognitives18,19. L'activité physique est également considérée comme une intervention non pharmacologique efficace contre les troubles du sommeil20,21. Des associations positives entre l'activité physique et la qualité du sommeil ont été rapportées dans des études de cohorte utilisant des dispositifs objectifs tels que des accéléromètres22,23,24 ainsi que dans des études transversales fondées sur des questionnaires auto-rapportés25,26. De plus, l'exercice et le sommeil semblent entretenir une relation bidirectionnelle : un sommeil adéquat peut renforcer la motivation et l'endurance pour l'activité physique, tandis que la dépense énergétique diurne peut favoriser le sommeil lent profond pendant la nuit27,28.
Bien qu'il existe un large consensus sur les bienfaits de l'activité physique pour la qualité globale du sommeil, la littérature actuelle présente plusieurs limites. La plupart des études ont considéré l'activité physique comme une variable indépendante permettant de prédire un score unique de sommeil, négligeant ainsi la possibilité que différents profils de sommeil puissent correspondre à des combinaisons distinctes de caractéristiques liées au mode de vie29,30. On comprend encore insuffisamment si les niveaux d'activité physique varient selon les profils latents de sommeil chez les étudiants universitaires.
Dans ce contexte, cette étude avait pour objectifs : (1) d'identifier des profils latents basés sur des indicateurs multidimensionnels de la qualité du sommeil chez des étudiants chinois à l'université à l'aide de l'analyse de profils latents (LPA) ; et (2) d'examiner les associations entre les profils de sommeil et les niveaux d'activité physique (faible, modéré et élevé) après ajustement sur les variables démographiques. Nous avons émis l'hypothèse que plusieurs profils de sommeil hétérogènes seraient présents parmi les étudiants universitaires et que les étudiants présentant un schéma de sommeil sain auraient plus de chances d'atteindre des niveaux d'activité physique modérés à vigoureux que ceux souffrant de troubles sévères du sommeil.
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Protocole
Cette étude a été approuvée par le Comité d'éthique biomédicale de l'Université Jishou (n° d'approbation : JSDX-2023-0034). Tous les participants étaient des étudiants de licence à temps plein âgés de 18 à 25 ans et ont donné leur consentement éclairé par écrit avant de participer. L'autorisation a été obtenue auprès des universités participantes. Les données de l'enquête ont été utilisées uniquement à des fins de recherche académique et ont été analysées de manière anonyme. L'étude a été menée conformément à la Déclaration d'Helsinki et aux exigences institutionnelles locales.
Recrutement des participants et conception de l'échantillonnage
Une enquête transversale a été menée auprès d'étudiants de premier cycle de trois universités complètes du sud de la Chine entre septembre et décembre 2025, selon un plan d'échantillonnage aléatoire stratifié en grappes à plusieurs stades. Dans un premier stade, trois universités complètes ont été sélectionnées à partir d'une liste d'universités publiques complètes du sud de la Chine par échantillonnage aléatoire stratifié, les strates étant définies par région administrative provinciale afin d'assurer une représentation géographique. Dans un deuxième stade, au sein de chaque université sélectionnée, deux à trois classes complètes de chaque niveau d'année (de la première à la quatrième année) ont été choisies aléatoirement comme unités d'échantillonnage en grappes à l'aide de nombres aléatoires générés par ordinateur, ce qui a donné un total de 28 classes réparties entre les trois universités. Tous les étudiants des classes sélectionnées ont été invités à participer, comme indiqué dans Figure 1. Les critères d'inclusion étaient les suivants : (1) statut d'étudiant de premier cycle à temps plein ; (2) âge compris entre 18 et 25 ans ; et (3) participation volontaire accompagnée d'un consentement éclairé écrit. Les critères d'exclusion étaient : (1) maladie physique grave récente ou contre-indications à l'exercice, telles qu'une fracture ou une maladie cardiaque sévère ; (2) utilisation actuelle de médicaments psychiatriques, comme traitement pour une dépression sévère ou une schizophrénie ; et (3) temps de complétion du questionnaire inférieur à 180 s ou incohérences logiques manifestes, telles que la sélection de la même option pour tous les items. Un total de 1 500 questionnaires a été distribué. Parmi les 80 questionnaires invalides exclus lors du nettoyage des données, 24 ont été exclus en raison d'un temps de complétion inférieur à 180 s, 20 en raison d'incohérences logiques (par exemple, réponses identiques pour tous les items ou réponses contradictoires), 18 en raison d'un âge en dehors de la fourchette 18–25 ans, 11 en raison de données manquantes excessives (plus de 20 % des items), et 7 en raison d'une maladie physique grave autodéclarée ou d'une utilisation actuelle de médicaments psychiatriques. Cela a laissé 1 420 questionnaires valides pour l'analyse, avec un taux de réponse effectif de 94,67 %.
Figure 1 : Conception de l'étude et flux analytique. Vue schématique du recrutement et du dépistage des participants (1 500 questionnaires distribués ; 80 exclus ; N = 1 420 inclus), évaluation à l’aide du PSQI et de l’IPAQ-SF, analyse de profils latents (modèles à un à cinq profils comparés à l’aide de l’AIC, du BIC, de l’aBIC, de l’entropie, du LMRT et du BLRT), attribution à quatre profils de sommeil, tests du chi-deux bivariés, régression logistique multinomiale avec le sexe comme covariable, et analyses de sensibilité (ajustement complet aux covariables et erreurs standards robustes par grappes). Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.
Évaluation démographique et du mode de vie
Un questionnaire auto-conçu a été utilisé pour recueillir les caractéristiques démographiques et sociologiques, notamment le sexe (masculin/féminin), l'âge (en années), le niveau d'études (première, deuxième, troisième ou quatrième année), le lieu d'origine (urbain/rural), l'indice de masse corporelle (IMC), les antécédents de tabagisme, les antécédents de consommation d'alcool et le temps d'écran moyen quotidien. L'IMC était calculé comme le poids corporel en kilogrammes divisé par le carré de la taille en mètres (IMC = poids [kg] / taille [m]²)2). La taille et le poids auto-déclarés ont été vérifiés afin d'identifier les valeurs invraisemblables avant l'analyse ; les cas présentant une taille <140 cm ou >200 cm, poids <30 kg ou >150 kg, ou IMC <12 kg/m2 ou >40 kg/m2 ont été signalées et vérifiées par rapport aux dossiers d'origine, les valeurs aberrantes confirmées ayant été exclues. Le statut tabagique a été catégorisé comme jamais, occasionnel (fumer certains jours mais pas quotidiennement) ou régulier (fumer quotidiennement), selon le comportement déclaré par les participants au cours du mois précédent. La consommation d'alcool a été catégorisée comme jamais, occasionnelle (consommer moins d'une fois par semaine) ou régulière (consommer au moins une fois par semaine), sur la base du mois précédent. Le temps d'écran moyen quotidien a été évalué en demandant aux participants de déclarer le nombre total d'heures par jour passées sur les smartphones, ordinateurs, tablettes et télévision au cours du mois précédent, cette donnée étant enregistrée comme une variable continue. Le questionnaire a fait l'objet d'un test pilote auprès de 30 étudiants de licence avant le début officiel de la collecte des données, afin d'évaluer la clarté des items et la durée de complétion ; des ajustements mineurs du libellé ont été effectués en fonction des retours du test pilote. Des études antérieures ont suggéré que ces variables pourraient être des facteurs de confusion dans l'association entre le sommeil et l'activité physique30,31. Tous les instruments, logiciels et matériaux utilisés dans cette étude sont répertoriés dans le Table des matériels.
Évaluation de la qualité du sommeil
Le PSQI, développé par Buysse et al.9, a été utilisé pour évaluer la qualité du sommeil des participants au cours du mois précédent. L'échelle comprend 19 items auto-évalués qui se répartissent en sept composantes : qualité subjective du sommeil, latence d'endormissement, durée du sommeil, efficacité habituelle du sommeil, troubles du sommeil, utilisation de médicaments hypnotiques et dysfonctionnement diurne. Chaque composante est notée de 0 (aucune difficulté) à 3 (difficulté sévère). Les scores de ces sept composantes continues ont été utilisés comme indicateurs observés pour l'ALC. Le PSQI a démontré une bonne fiabilité et validité auprès de populations d'étudiants universitaires en Chine et à l'international.30Dans la présente étude, l'alpha de Cronbach pour l'échelle était de 0,83.
Évaluation de l'activité physique
Le questionnaire IPAQ-SF, développé par Craig et al.32, a été utilisé pour évaluer l'activité physique des participants au cours des sept jours précédents. Le questionnaire enregistre la fréquence (jours/semaine) et la durée (minutes/jour) des activités physiques intenses, des activités physiques d'intensité modérée et de la marche. Les valeurs d'équivalent métabolique de la tâche (MET) ont été calculées selon le protocole de cotation de l'IPAQ : MET-min/semaine pour la marche = 3,3 × durée × fréquence ; MET-min/semaine pour l'intensité modérée = 4,0 × durée × fréquence ; et MET-min/semaine pour l'intensité élevée = 8,0 × durée × fréquence. Les valeurs MET pour les trois types d'activité ont été additionnées afin d'obtenir l'activité physique totale. Les participants ont été classés en activité physique élevée, modérée ou faible selon les critères de cotation de l'IPAQ-SF validés chez les étudiants universitaires33. Une activité physique élevée était définie par une activité intense pratiquée au moins trois jours par semaine avec un niveau total d'activité physique d'au moins 1 500 MET-min/semaine, ou par toute combinaison de marche, d'activités d'intensité modérée ou intense pratiquée sept jours ou plus par semaine avec un niveau total d'activité physique d'au moins 3 000 MET-min/semaine. Une activité physique modérée était définie par une activité intense pratiquée au moins trois jours par semaine pendant au moins 20 minutes par jour, ou une activité d'intensité modérée et/ou de la marche pratiquée au moins cinq jours par semaine pendant au moins 30 minutes par jour, ou toute combinaison d'activités atteignant au moins 600 MET-min/semaine. Une activité physique faible était définie par l'absence de satisfaction des critères d'activité modérée ou élevée. Le nettoyage des données a suivi le protocole officiel de cotation de l'IPAQ : les participants déclarant plus de 16 h d'activité totale par jour ont été exclus ; les durées quotidiennes par catégorie ont été tronquées à 180 min avant le calcul des MET-minutes ; et les cas présentant des réponses logiquement incohérentes ont été supprimés lors du nettoyage des données.
Analyse statistique
Tout d'abord, réalisez l'analyse de profils latents (LPA) à l'aide d'un logiciel de modélisation par profils latents (voir Tableau du matériel)34. Parmi les 1 420 participants, 33 (2,3 %) présentaient des données manquantes partielles sur l'ISQF, avec 69 réponses manquantes sur les 9 940 réponses aux composantes (0,69 % ; c'est-à-dire 1 420 participants × sept scores composantes de l'ISQF). La méthode du maximum de vraisemblance avec information complète (FIML) a été utilisée pour traiter ces valeurs manquantes sous l'hypothèse de données manquantes au hasard. Des modèles comportant de un à cinq profils ont été estimés séquentiellement. L'ajustement des modèles a été évalué à l'aide du critère d'information d'Akaike (AIC), du critère d'information bayésien (BIC), du BIC ajusté à la taille de l'échantillon (aBIC), de l'entropie, du test du rapport de vraisemblance de Lo-Mendell-Rubin (LMRT) et du test du rapport de vraisemblance par bootstrap (BLRT). Des valeurs plus faibles d'AIC, de BIC et d'aBIC indiquent un meilleur ajustement relatif, tandis que des valeurs d'entropie proches de 1 indiquent une meilleure précision de classification. Le LMRT et le BLRT ont été utilisés pour déterminer si un modèle à k profils s'ajustait significativement mieux qu'un modèle à k − 1 profils. La solution optimale de profils a été choisie en tenant compte conjointement des indices statistiques d'ajustement, de l'entropie, de la taille des classes (aucun profil ne contenant moins de 5 % de l'échantillon) et de l'interprétabilité substantielle, conformément aux recommandations établies pour l'analyse de profils latents11,35. Une fois la solution optimale de profils sélectionnée, l'appartenance la plus probable des individus aux classes a été exportée vers un logiciel d'analyse statistique (voir Tableau du matériel) pour les analyses ultérieures. Des tests du chi-deux de Pearson ont été utilisés pour examiner les différences de caractéristiques démographiques et de niveaux d'activité physique selon les profils de sommeil. Les tests du chi-deux bivariés ont montré que seul le sexe et le niveau d'activité physique différaient significativement entre les quatre profils de sommeil (les deux p < 0,001), tandis que l'âge, le niveau scolaire, l'IMC, le tabagisme, la consommation d'alcool et le temps d'écran n'étaient pas significativement différents (tous p > 0,05 ; voir Tableau supplémentaire 1). Par conséquent, seul le sexe a été inclus comme covariable dans le modèle de régression logistique multinomiale, conformément au principe de parcimonie. Une analyse de sensibilité ajustée sur toutes les covariables recueillies a donné un patron et une significativité des résultats identiques (Tableau supplémentaire 2). Une régression logistique multinomiale a été réalisée avec le niveau d'activité physique comme variable dépendante (faible AP = 0, AP modérée = 1, forte AP = 2) et le profil de sommeil comme variable indépendante principale. Les rapports de cotes (OR) et les intervalles de confiance à 95 % (IC) ont été calculés. Tous les tests étaient bilatéraux, et la significativité statistique a été fixée à p < 0,05. Étant donné que les participants ont été recrutés par classes entières imbriquées dans des universités, une analyse de sensibilité a été menée à l'aide du module d'échantillons complexes du logiciel statistique (voir Tableau du matériel), en spécifiant l'université et la classe comme variables de regroupement, afin d'obtenir des erreurs-types ajustées au plan d'échantillonnage. Les résultats étaient cohérents avec ceux obtenus par la régression logistique multinomiale standard (Tableau supplémentaire 3). Le jeu de données brut anonymisé, avec les libellés des variables en anglais et un codebook, est fourni en Fichier supplémentaire 1.
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Résultats
Des modèles comportant de un à cinq profils latents ont été extraits. Comme indiqué dans le Tableau 1, l'AIC, le BIC et l'aBIC diminuaient à mesure que le nombre de profils augmentait. Le modèle à quatre profils présentait la valeur d'entropie la plus élevée (0,915), et les tests LMRT et BLRT étaient tous deux significatifs (p < 0,001). En revanche, le LMRT pour le modèle à cinq profils n'était pas significatif (p = 0,085), et l'entropie a diminué jusqu'à 0,880. Par conséquent, bien que le modèle à ci...
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Discussion
À l’aide d’un échantillon transversal relativement vaste, cette étude a appliqué une approche centrée sur la personne par analyse de profil latent (LPA) afin d’identifier quatre profils de sommeil hétérogènes parmi les étudiants chinois du supérieur, puis a examiné plus en détail les associations entre ces profils et différents niveaux d’activité physique. Les résultats offrent une perspective utile pour comprendre le regroupement des comportements liés à la santé concernant le sommeil et l’exercice physique chez les étu...
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Déclarations de divulgation
Les auteurs déclarent que ce travail a été réalisé en l'absence de toute relation commerciale ou financière pouvant être perçue comme un conflit d'intérêts potentiel.
Remerciements
Nous remercions sincèrement les universités participantes et tous les étudiants qui ont répondu au questionnaire. Ce travail a été soutenu par le projet de recherche en sciences humaines et sociales pour jeunes chercheurs du ministère de l'Éducation (subvention no 23YJC890059) ; et par le projet de recherche sur la réforme de l'enseignement et de l'éducation de la province du Hunan (subvention no 202502000069).
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Matériaux
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Questionnaire sur les données démographiques et le mode de vie | Conçu par l'équipe de l'étude | N/A | Utilisé pour recueillir le sexe, l'âge, le niveau scolaire, le lieu d'origine, l'indice de masse corporelle, les antécédents de tabagisme, les antécédents de consommation d'alcool et le temps d'écran quotidien moyen. |
| Indice de qualité du sommeil de Pittsburgh (PSQI) | Buysse et al., 1989 | DOI: 10.1016/0165-1781(89)90047-4 | Utilisé pour évaluer la qualité du sommeil au cours du mois précédent. Sept scores composants ont été utilisés comme indicateurs observés pour l'analyse de profils latents. |
| Questionnaire international d'activité physique - version courte (IPAQ-SF) | Craig et al., 2003 | DOI: 10.1249/01.MSS.0000078924.61453 .FB | Utilisé pour évaluer la marche, l'activité physique d'intensité modérée et l'activité physique vigoureuse au cours des sept derniers jours. |
| Formulaire de consentement éclairé écrit | Équipe de l'étude et universités participantes | Numéro d'approbation éthique : JSDX-2023-0034 | Utilisé pour documenter la participation volontaire d'étudiants de premier cycle âgés de 18 à 25 ans. |
| Procédure de collecte des données par questionnaire | Universités participantes du sud de la Chine | N/A | Utilisée pour un échantillonnage aléatoire stratifié en grappes à plusieurs stades et pour la passation des questionnaires entre septembre et décembre 2025. |
| Mplus | Muthen & Muthen | Version 8.3 | Utilisé pour réaliser une analyse de profils latents à partir des sept scores composants du PSQI. |
| IBM SPSS Statistics | IBM | Version 26.0 | Utilisé pour effectuer des tests du khi-deux et des analyses de régression logistique multinomiale. |
| Microsoft Excel | Microsoft | N/A | Utilisé pour préparer des fichiers de tableaux JoVE séparés à téléverser. |
Références
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