הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.

מאמר מחקר

ניתוח פרופילים חבויים (Latent Profile Analysis) של דפוסי שינה והקשר שלהם לרמות פעילות גופנית בקרב סטודנטים סינים במכללות

121 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/73033

⸱

15 בספטמבר 2026

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

* These authors contributed equally

במאמר זה

סיכום

ניתוח פרופיל חבוי (latent profile analysis) חתכי של 1,420 סטודנטים סינים במכללה זיהה ארבעה פרופילי שינה נבדלים באמצעות מדד ה-PSQI. פרופילי שינה בריאים יותר נמצאו בקשר מובהק לרמות גבוהות יותר של פעילות גופנית בעוצמה מתונה עד גבוהה, ממצא המצביע על יעדים ספציפיים לדפוסי שינה עבור קידום בריאות בקמפוס.

תקציר

מחקר חתך זה נועד לזהות פרופילים חבויים של דפוסי שינה בקרב סטודנטים במכללות ולבחון את הקשרים שלהם עם רמות פעילות גופנית (PA), ובכך לספק ראיות אמפיריות להתערבויות בריאותיות ממוקדות במסגרות אוניברסיטאיות. סך של 1,420 סטודנטים גויסו באמצעות דגימה אשכולית אקראית מרובת שלבים ומסווגת משלוש אוניברסיטאות מקיפות בדרום סין. איכות השינה וה-PA הוערכו באמצעות מדד איכות השינה של פיתסבורג (PSQI) ושאלון הפעילות הגופנית הבינלאומי-גרסה קצרה (IPAQ-SF), בהתאמה. ניתוח פרופילים חבויים (LPA), מבחני chi-square וניתוחי רגרסיה לוגיסטית רב-נומינלית בוצעו באמצעות תוכנה סטטיסטית מתאימה. ארבעה פרופילים חבויים של שינה זוהו על בסיס הסתברויות מחלקה שחושבו במודל: שינה בריאה (44.7%), שינה לא מספקת (24.8%), איכות שינה נמוכה (20.3%) והפרעת שינה חמורה (10.2%); הפרופורציות נצפות התואמות על בסיס השיוך למחלקה הסבירה ביותר היו 45.0%, 25.0%, 20.0% ו-10.0% (n = 639, 355, 284 ו-142, בהתאמה). מגדר ורמת PA נבדלו באופן מובהק בין הפרופילים. בהשוואה לסטודנטים בקבוצת הפרעות השינה החמורות, סטודנטים בקבוצת השינה הבריאה נטו יותר לדווח על PA מתונה (יחס סיכויים (OR) = 4.69, רווח סמך (CI) של 95%: 2.92–7.51) ו-PA גבוהה (OR = 7.55, 95% CI: 4.41–12.91). סטודנטים בקבוצת השינה הבלתי מספקת נטו אף הם יותר לדווח על PA מתונה (OR = 2.98, 95% CI: 1.83–4.86) ו-PA גבוהה (OR = 5.02, 95% CI: 2.84–8.87). דפוסי השינה של סטודנטים במכללות הראו הטרוגניות ברורה. דפוסי שינה חיוביים היו קשורים לרמות PA גבוהות יותר. בשל עיצוב מחקר החתך, לא ניתן להסיק על קשרי סיבתיות. יש לפתח אסטרטגיות התערבות מובחנות בהתאם למאפייני השינה הספציפיים של כל תת-קבוצה, וניתן לשקול קידום PA כמטרה התנהגותית פוטנציאלית עבור סטודנטים עם שינה לקויה.

מבוא

השינה חיונית לא רק לשמירה על תפקודי פיזיולוגיים בסיסיים, אלא גם לתמיכה בבריאות פיזית ומנטלית, בהתפתחות קוגניטיבית ובויסות רגשי1,2. עם זאת, בחברות עכשוויות קצביות, הפרעות שינה הפכו לדאגה גלובלית של בריאות הציבור. בעיות שינה בולטות במיוחד בקרב סטודנטים במכללות ובאוניברסיטאות, שלעתים קרובות חווים פיקוח הורי מופחת לאחר הכניסה ללימודים גבוהים ומתמודדים עם לחץ אקדמי, הסתגלות בין-אישית ושימוש מופרז במכשירים אלקטרוניים3. מחקרים אפידמיולוגיים הראו כי כ-25%–60% מהסטודנטים ברחבי העולם מדווחים על דרגות משתנות של איכות שינה ירודה או מחסור בשינה4,5. בעיות שינה מתמשכות עלולות לפגוע בתפקוד מערכת העצבים המרכזית, ולהוביל לחוסר קשב ולירידה בזיכרון; הן עשויות גם להעלות את הסיכון לבעיות בריאות נפשית פנימיות (internalizing), כגון דיכאון וחרדה6,7, כמו כן את הסיכון העתידי למחלות קרדיווסקולריות ולתסמונת מטבוליט8.

מחקרי שינה קודמים אימצו בעיקר פרספקטיבה אנליטית ממוקדת-משתנים, שהעריכה את מצב השינה ברמת הקבוצה באמצעות ציונים כוללים מסולמות סטנדרטיות, כגון מדד איכות השינה של פיתסבורג (PSQI), או באמצעות ציונים ממוצעים של ממדים ספציפיים9. למרות שגישה זו מספקת הערכה אינטואיטיבית של חומרת השינה הכללית, היא מניחה במשתמע כי אוכלוסיית המחקר היא הומוגנית. במציאות, שינה היא תהליך פיזיולוגי רב-ממדי הכולל משך שינה, חבויות שינה (sleep latency), יעילות שינה, התעוררויות ליליות וליקויים תפקודיים במהלך היום10. אנשים עם אותו ציון PSQI כולל עשויים להפגין שילובי תסמינים שונים מהותית; לדוגמה, סטודנט אחד עשוי לסבול בעיקר מקושי בהירדמות, בעוד שסטודנט אחר עשוי לחוות התעוררות מוקדמת וישנוניות במהלך היום. בשנים האחרונות, גישות ממוקדות-אדם זכו לתשומת לב גוברת. ניתוח פרופילים חבויים (LPA) יכול לזהות תתי-קבוצות הטרוגניות לא נצפות בנתונים על ידי מקסום ההבדלים בין הפרופילים ומינימום ההבדלים בתוך הפרופיל11,12. באמצעות LPA, חוקרים יכולים לאפיין באופן מדויק יותר פרופילי שינה ספציפיים בקרב סטודנטים למכללה13, ובכך לספק מטרות מדויקות יותר להתערבות.

פעילות גופנית (PA) מומלצת באופן נרחב על ידי ארגון הבריאות העולמי והנחיות בריאות ציבוריות אחרות כאבן יסוד בקידום הבריאות לאורך מהלך החיים14,15. מחקרים אמפיריים ומטא-אנליזות הראו כי פעילות גופנית סדירה בעוצמה מתונה עד גבוהה יכולה לשפר את הכושר האירובי-נשימתי ולהפחית תמותה16,17, ובמקביל לסייע בהפגת מתח נפשי ובשיפור התפקוד הקוגניטיבי18,19. פעילות גופנית נחשבת גם להתערבות לא-פרמקולוגית יעילה לבעיות שינה20,21. קשרים חיוביים בין פעילות גופנית לבין איכות השינה דווחו במחקרי עוקבה שהשתמשו במכשירים אובייקטיביים כגון מד תאוצה (accelerometers)22,23,24 ובמחקרים חתכיים המבוססים על שאלונים לדיווח עצמי25,26. יתרה מכך, נראה כי למתח גופני ולשינה יש קשר דו-כיווני: שינה מספקת עשויה להגביר את המוטיבציה והסיבולת לפעילות גופנית, בעוד שהוצאה אנרגטית במהלך היום עשויה לקדם שינה בעלת גלים איטיים בלילה27,28.

על אף הקביעות הרחבות בנוגע לתרומה של פעילות גופנית לאיכות השינה הכללית, לספרות הקיימת מספר מגבלות. מרבית המחקרים התייחסו לפעילות גופנית כמשתנה בלתי תלוי המנבא ציון שינה בודד, ובכך התעלמו מהאפשרות שדפוסי שינה שונים עשויים להתאימות לשילובים מובחנים של מאפייני סגנון חיים29,30. השאלה האם רמות הפעילות הגופנית משתנות בין פרופילי שינה סמויים בקרב סטודנטים להשכלה גבוהה נותרה בלתי מובנת מספיק.

על רקע זה, מחקר זה נועד: (1) לזהות פרופילים חבויים המבוססים על מדדים רב-ממדיים של איכות שינה בקרב סטודנטים סינים במכללה באמצעות LPA; ו-(2) לבחון את הקשרים בין פרופילי השינה לבין רמות פעילות גופנית (נמוכה, מתונה וגבוהה) לאחר נתינת השפעה למשתנים דמוגרפיים. השערתנו הייתה כי יופיעו מספר פרופילי שינה הטרוגניים בקרב סטודנטים, וכי סטודנטים עם דפוס שינה בריא יטו יותר להגיע לרמות פעילות גופנית מתונה עד נמרצת מאשר אלו הסובלים מהפרעות שינה חמורות.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

מחקר זה אושר על ידי הוועדה לאתיקה ביו-רפואית של אוניברסיטת Jishou (מספר אישור JSDX-2023-0034). כל המשתתפים היו סטודנטים לתואר ראשון במשרה מלאה בגילאי 18–25, אשר סיפקו הסכמה מדעת בכתב לפני השתתפותם. קבלת רשות התבצעה מהאוניברסיטאות המשתתפות. נתוני הסקר שימשו למחקר אקדמי בלבד ונותחו באופן אנונימי. המחקר נערך בהתאם להצהרת הלסינקי ובהתאם לדרישות המוסדיות המקומיות.

גיוס משתתפים ותכנון דגימה

סקר חתך נערך בקרב סטודנטים לתואר ראשון משלוש אוניברסיטאות מקיפות בדרום סין בין ספטמבר לדצמבר 2025, תוך שימוש במערך דגימה אקראית מקבצית מרובת שלבים ומסווגת. בשלב הראשון, נבחרו שלוש אוניברסיטאות מקיפות מרשימה של אוניברסיטאות מקיפות ציבוריות בדרום סין באמצעות דגימה אקראית מסווגת, כאשר השכבות הוגדרו לפי מחוז מנהלי כדי להבטיח ייצוג גיאוגרפי. בשלב השני, בתוך כל אוניברסיטה שנבחרה, נבחרו באופן אקראי שתיים עד שלוש מחלקות שלמות מכל שנת לימוד (משנה ראשונה ועד שנה רביעית) כיחידות דגימה מקבציות באמצעות מספרים אקראיים שהופקו במחשב, מה שהביא לסך של 28 מחלקות בשלוש האוניברסיטאות. כל הסטודנטים במחלקות שנבחרו הוזמנו להשתתף, כפי שמוצג ב-איור 1. קריטריוני ההכללה היו כדלקמן: (1) סטטוס של סטודנט לתואר ראשון במשרה מלאה; (2) גיל בין 18 ל-25 שנים; ו-(3) השתתפות וולונטרית עם הסכמה מדעת בכתב. קריטריוני ההחרגה היו: (1) מחלה גופנית חמורה לאחרונה או התוויות נגד לפעילות גופנית, כגון שבר או מחלה לבבית חמורה; (2) שימוש נוכחי בתרופות פסיכיאטריות, כגון טיפול בדיכאון חמור או בסכיזופרניה; ו-(3) זמן מילוי שאלון של פחות מ-180 s או חוסר עקביות לוגית ניכר, כגון בחירה באותה אפשרות עבור כל הפריטים. סך של 1,500 שאלונים הופצו. מתוך 80 השאלונים הבלתי תקפים שהוחרגו במהלך ניקוי הנתונים, 24 הוחרגו עקב זמן מילוי נמוך מ-180 s, 20 עקב חוסר עקביות לוגית (למשל, תשובות זהות בכל הפריטים או תשובות סותרות), 18 עקב גיל שאינו בטווח של 18–25 שנים, 11 עקב חסר מוגזם בנתונים (יותר מ-20% מהפריטים), ו-7 עקב דיווח עצמי על מחלה גופנית חמורה או שימוש נוכחי בתרופות פסיכיאטריות. כתוצאה מכך נותרו 1,420 שאלונים תקפים לניתוח, עם שיעור תגובה אפקטיבי של 94.67%.

דיאגרמה של ניתוח פרופילים חבויים עם הערכות איכות שינה, פעילות גופנית ותוצאות סטטיסטיות.
איור 1: מערך המחקר וזרימת העבודה האנליטית. סקירה סכמטית של גיוס וסינון משתתפים (1,500 שאלונים הופצו; 80 הוצאו; N = 1,420 נכללו), הערכה באמצעות PSQI ו-IPAQ-SF, ניתוח פרופילים חבויים (השוואה בין מודלים של פרופיל אחד עד חמישה באמצעות AIC, BIC, aBIC, entropy, LMRT ו-BLRT), חלוקה לארבעה פרופילי שינה, מבחני chi-square דו-משתנים, רגרסיה לוגיסטית רב-נומינלית עם מגדר כמשתנה השהם (covariate), ואנליזות רגישות (התאמה מלאה של משתני השהם ושגיאות סטנדרטיות חסונות אשכולות). אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

הערכה דמוגרפית ואורח חיים

נעשה שימוש בשאלון שתוכנן באופן עצמאי כדי להשיג מאפיינים דמוגרפיים וסוציולוגיים, הכוללים מגדר (זכר/נקבה), גיל (בשנים), שנת לימוד (שנה א'/שנה ב'/שנה ג'/שנה ד'), מקום מוצא (עירי/כפרי), מדד מסת גוף (BMI), היסטוריית עישון, היסטוריית שתייה וזמן מסך יומי ממוצע. ה-BMI חושב כמשקל הגוף בקילוגרמים חלקי ריבוע הגובה במטרים (BMI = משקל [ק"ג] / גובה [מ']²).2גובה ומשקל שדווחו על ידי המשתתפים נסרקו לאיתור ערכים לא סבירים לפני הניתוח; מקרים שבהם הגובה <140 ס"מ או >200 ס"מ, משקל <30 ק"ג או >150 ק"ג, או BMI <12 ק"ג/מ׳2 או >40 ק"ג/מ׳2 סומנו ואומתו מול הרשומות המקוריות, כאשר חריגים מאושרים הוצאו מהניתוח. סטטוס העישון סווג כ"מעולם לא עישן", "מעשן מזדמן" (עישון בימים מסוימים אך לא מדי יום) או "מעשן קבוע" (עישון יומי), בהתבסס על דיווח עצמי של התנהגות העישון במהלך החודש האחרון. צריכת אלכוהול סווגה כ"מעולם לא", "מזדמנת" (שתייה פחות מפעם בשבוע) או "קבועה" (שתייה לפחות פעם בשבוע), במהלך החודש האחרון. זמן מסך יומי ממוצע הוערך באמצעות בקשה מהמשתתפים לדווח על מספר השעות הכולל ליום שהותו הם עם סמארטפונים, מחשבים, טאבלטים וטלוויזיה במהלך החודש האחרון, ונתון זה נרשם כמשתנה רציף. השאלון עבר מבחן פיילוט בקרב 30 סטודנטים לתואר ראשון לפני איסוף הנתונים הרשמי, כדי להעריך את בהירות הפריטים ואת זמן ההשלמה; התאמות קלות בניסוח בוצעו על סמך המשוב מהפיילוט. מחקרים קודמים הצביעו על כך שמשתנים אלו עשויים להוות גורמי הפרעה (confounders) לקשר שבין שינה לפעילות גופנית30,31. כל המכשירים, התוכנות והחומרים ששימשו במחקר זה מפורטים ב- טבלת חומרים.

הערכת איכות השינה

ה-PSQI, שפותח על ידי Buysse et al.9, שימש להערכת איכות השינה של המשתתפים במהלך החודש האחרון. הסולם כולל 19 פריטים בדיווח עצמי המהווים שבעה רכיבים: איכות שינה סובייקטיבית, זמן השהיה עד להירדמות, משך השינה, יעילות שינה רגילה, הפרעות שינה, שימוש בתרופות שינה וליקויי תפקוד במהלך היום. כל רכיב מקבל ציון מ-0 (ללא קושי) עד 3 (קושי חמור). הציונים של שבעת הרכיבים הרציפים הללו שימשו כאינדיקטורים נצפים עבור LPA. ה-PSQI הדגים מהימנות ותוקף טובים בקרב אוכלוסיות של סטודנטים במכללות בסין ובעולם30. במחקר הנוכחי, אלפא של קרונבאך (Cronbach’s alpha) עבור הסולם היה 0.83.

הערכת פעילות גופנית

השאלון IPAQ-SF, שפותח על ידי Craig et al.32, שימש להערכת הפעילות הגופנית של המשתתפים במהלך שבעת הימים האחרונים. השאלון מתעד את התדירות (ימים/שבוע) ואת משך הזמן (דקות/יום) של פעילות גופנית מאומצת, פעילות גופנית בעצימות בינונית והליכה. ערכי שווה ערך מטבולי (MET) חושבו על פי פרוטוקול הניקוד של ה-IPAQ: הליכה MET-min/week = 3.3 × משך זמן × תדירות; עצימות בינונית MET-min/week = 4.0 × משך זמן × תדירות; ועצימות מאומצת MET-min/week = 8.0 × משך זמן × תדירות. ערכי ה-MET עבור שלושת סוגי הפעילות סוכמו כדי לקבל את סך הפעילות הגופנית. המשתתפים סווגו לרמות PA גבוהה, PA בינונית ו-PA נמוכה על פי קריטריוני הניקוד של IPAQ-SF שתוקפו בקרב סטודנטים במכללה33. PA גבוהה הוגדרה כפעילות מאומצת בשלושה ימים לפחות עם רמת פעילות גופנית כוללת של לפחות 1,500 MET-min/week, או כל שילוב של הליכה, פעילות בעצימות בינונית או פעילות בעצימות מאומצת בשבעה ימים או יותר עם רמת פעילות גופנית כוללת של לפחות 3,000 MET-min/week. PA בינונית הוגדרה כפעילות מאומצת בשלושה ימים לפחות למשך 20 דקות לפחות ליום, או פעילות בעצימות בינונית ו/או הליכה בחמישה ימים לפחות למשך 30 דקות לפחות ליום, או כל שילוב של פעילויות המגיעות ל-600 MET-min/week לפחות. PA נמוכה הוגדרה כמי שלא עומד בקריטריונים ל-PA בינונית או גבוהה. ניקוי הנתונים בוצע על פי פרוטוקול הניקוד הרשמי של IPAQ: משתתפים שדיווחו על יותר מ-16 h של פעילות כוללת ליום הוצאו מהמחקר; משכי זמן יומיים לכל קטגוריה קוצרו ל-180 min לפני חישוב ה-MET-minute; ומקרים עם תשובות שאינן עקביות לוגית הוסרו במהלך ניקוי הנתונים.

ניתוח סטטיסטי

ראשית, בוצע LPA באמצעות תוכנה למידול פרופילים חבויים (ראו Table of Materials)34. מתוך 1,420 המשתתפים, ל-33 (2.3%) היו נתונים חסרים חלקיים ב-PSQI, כאשר 69 מתוך 9,940 תגובות ברמת הרכיב היו חסרות (0.69%; כלומר, 1,420 משתתפים × שבעה ציוני רכיבי PSQI). שיטת full-information maximum likelihood (FIML) שימשה לטיפול בערכים חסרים אלה תחת הנחת חסר אקראי (missing-at-random). מודלים עם פרופיל אחד עד חמישה נאמדו באופן סדרתי. התאמת המודל הוערכה באמצעות Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), BIC מותאם לגודל המדגם (aBIC), אנטרופיה, מבחן יחס הסבירות של Lo-Mendell-Rubin (LMRT), ומבחן יחס הסבירות בשיטת הבוטסטראפ (BLRT). ערכי AIC, BIC ו-aBIC נמוכים יותר מעידים על התאמה יחסית טובה יותר, בעוד שערכי אנטרופיה הקרובים ל-1 מעידים על דיוק סיווג גבוה יותר. ה-LMRT וה-BLRT שימשו כדי לקבוע האם מודל עם k פרופילים מתאים באופן מובהק יותר ממודל עם k − 1 פרופילים. פתרון הפרופיל האופטימלי נבחר על ידי התחשבות משותפת במדדי התאמה סטטיסטיים, אנטרופיה, גודל המחלקה (שום פרופיל לא הכיל פחות מ-5% מהמדגם), ויכולת פירוש מהותית, בהתאם להנחיות מקובלות לניתוח פרופילים חבויים11,35. לאחר בחירת פתרון הפרופיל האופטימלי, השיוך הסבירי ביותר של הפרטים למחלקה יוצא לתוכנה לניתוח סטטיסטי (ראו Table of Materials) לצורך ניתוחים המשכיים. מבחני chi-square של פירסון שימשו לבחינת הבדלים במאפיינים דמוגרפיים וברמות פעילות גופנית בין פרופילי השינה. מבחני chi-square דו-משתניים הראו כי רק מגדר ורמת פעילות גופנית נבדלו באופן מובהק בין ארבעת פרופילי השינה (שניהם p < 0.001), בעוד שגיל, כיתה, BMI, עישון, שתייה וזמן מסך לא נבדלו (כולם p > 0.05; ראו Supplementary Table 1). לפיכך, רק מגדר נכלל כמשתנה שולט (covariate) במודל הרגרסיה הלוגיסטית מרובת הנומיים, בהתאם לעיקרון הפשטות (parsimony). ניתוח רגישות שביצע התאמה לכל המשתנים השולטים שנאספו הניב את אותה תבנית ומובהקות של תוצאות (Supplementary Table 2). רגרסיה לוגיסטית מרובת נומיים בוצעה כאשר רמת הפעילות הגופנית היא המשתנה התלוי (PA נמוכה = 0, PA מתונה = 1, PA גבוהה = 2) ופרופיל השינה הוא המשתנה הבלתי תלוי המרכזי. חושבו יחסי סיכויים (ORs) ומרווחי סמך 95% (CIs). כל המבחנים היו דו-צדדיים, והמובהקות הסטטיסטית נקבעה כ-p < 0.05. מכיוון שהמשתתפים גויסו דרך כיתות שלמות המוטמעות בתוך אוניברסיטאות, ביצענו ניתוח רגישות באמצעות מודול המדגמים המורכבים של התוכנה הסטטיסטית (ראו Table of Materials), תוך הגדרת האוניברסיטה והכיתה כמשתני התקבצעות (clustering variables), כדי לקבל טעויות תקן מותאמות למבנה המדגם. התוצאות היו עקביות עם אלו של הרגרסיה הלוגיסטית המרובת הנומיים הסטנדרטית (Supplementary Table 3). מערך הנתונים הגולמי ללא זיהוי עם תוויות משתנים באנגלית וספר קודים מסופק כ-Supplementary File 1.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

הופקו מודלים עם פרופיל חבוי אחד עד חמישה. כפי שמוצג ב-טבלה 1, ערכי ה-AIC, BIC ו-aBIC פחתו ככל שמספר הפרופילים עלה. למודל בעל ארבעה פרופילים היה ערך האנטרופיה הגבוה ביותר (0.915), והן ה-LMRT והן ה-BLRT היו מובהקים (p < 0.001). לעומת זאת, ה-LMRT עבור המודל בעל חמישה פרופילים לא היה מובהק (p = 0.085), והאנטרופיה ירדה ל-0.880. לפיכך, למרות שהמודל בעל חמישה פרופילים הראה קריטריונים של מידע נמוכים יותר, נבחר המודל בעל ארבעה פרופילים מכיוון שהוא סיפק איזון טוב יותר בין דיוק הסיווג, פשטות המודל, גודל המחלקה ו...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

בשימוש במדגם חתך גדול יחסית, מחקר זה יישם גישת LPA ממוקדת-אדם כדי לזהות ארבעה פרופילי שינה הטרוגניים בקרב סטודנטים סינים במכללה, ובחן בהמשך את הקשרים בין פרופילים אלו לבין רמות שונות של פעילות גופנית. הממצאים מספקים נקודת מבט מועילה להבנת הקיבץ של התנהגויות בריאותיות הקשורות לשינה ולפעילות גופנית בקרב סטודנטים, ומציעים יעדים מדויקים יותר עבור התערבויות של בריאות הציבור במסגרות אוניברסיטאיות.

מחקר זה סיווג את דפוסי השינה של סטודנטים במכללה לארבעה פרופילים: שינה בריאה, שינה לא מספקת, איכות שינה ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

המחברים מצהירים כי עבודה זו בוצעה בהיעדר כל קשר מסחרי או פיננסי שניתן יהיה לפרש כניגוד עניינים פוטנציאלי.

תודות

אנו אסירי תודה לאוניברסיטאות המשתתפות ולכל הסטודנטים שהשלימו את הסקר. עבודה זו נתמכה על ידי פרויקט מחקר במדעי הרוח והחברה עבור חוקרים צעירים של משרד החינוך (Grant No. 23YJC890059); פרויקט מחקר לרפורמה בחינוך ובהוראה של מחוז הונאן (Grant No. 202502000069).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
שאלון דמוגרפי ואורח חייםתוכנן באופן עצמאי על ידי צוות המחקרלא רלוונטישימש לאיסוף נתוני מגדר, גיל, שכבה לימודית, מקום מוצא, מדד מסת הגוף (BMI), היסטוריית עישון, היסטוריית שתייה וכמות ממוצעת יומית של זמן מסך.
מדד פיטסבורג לאיכות השינה (PSQI)Buysse ואחרים, 1989DOI: 10.1016/0165-1781(89)90047-4שימש להערכת איכות השינה במהלך החודש האחרון. שבעה ציוני רכיבים שימשו כמדדים נצפים לצורך ניתוח פרופילים חבויים (latent profile analysis).
שאלון פעילות גופנית בינלאומי - גרסה קצרה (IPAQ-SF)Craig et al., 2003

DOI: 10.1249/01.MSS.0000078924.61453

.FB

משמש להערכת הליכה, פעילות גופנית בעוצמה מתונה ופעילות גופנית בעוצמה גבוהה במהלך שבעת הימים האחרונים.
טופס הסכמה מדעת בכתבצוות המחקר והאוניברסיטאות המשתתפותאישור אתי מספר JSDX-2023-0034משמש לתיעוד השתתפות מרצון של סטודנטים לתואר ראשון בגילאי 18–25.
הליך איסוף נתונים באמצעות שאלוןאוניברסיטאות משתתפות בדרום סיןלא רלוונטישימש לדגימה אשכולית אקראית מרובת שלבים ומסווגת, ולהעברת שאלונים בין ספטמבר לדצמבר 2025.
Mplusמוּתֶן & מוטוןגרסה 8.3שימש לביצוע ניתוח פרופיל חבוי (latent profile analysis) על בסיס שבעת ציוני הרכיבים של ה-PSQI.
IBM SPSS StatisticsIBMגרסה 26.0משמש לביצוע מבחני קאי-ריבוע (chi-square) ואנליזות רגרסיה לוגיסטית מולטינומיאלית.
Microsoft ExcelMicrosoftלא רלוונטימשמש להכנת קבצי טבלאות JoVE נפרדים להעלאה.

מקורות

  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.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

גלה מאמרים נוספים

איכות שינההפרעת שינהמדד פיטסבורג לאיכות שינהרגרסיה לוגיסטית רב-נומיתהתערבויות בריאותיות
צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.