Come l'attività fisica è associata alla qualità del sonno attraverso la dipendenza e la rimuginazione dal telefono cellulare negli studenti universitari

Sommario

Questo studio su 1.300 studenti mostra che l'esercizio fisico è associato a punteggi PSQI più bassi, una minore dipendenza dal telefono cellulare e una minore rimuginazione. La dipendenza dal telefono cellulare e la rimuginazione formano un percorso mediatore sequenziale che collega l'esercizio fisico alla qualità del sonno, evidenziando fattori comportamentali e cognitivo-emotivi associati alla qualità del sonno negli studenti universitari.

Abstract

L'esercizio fisico è associato alla qualità del sonno; tuttavia, i meccanismi sottostanti restano poco esplorati. Questo studio ha esaminato se la dipendenza e la rimuginazione da telefoni cellulari medino la relazione tra esercizio fisico e qualità del sonno tra gli studenti universitari. È stato condotto un sondaggio trasversale tra 1.300 studenti universitari provenienti da sette università. Esercizio fisico, qualità del sonno, dipendenza dal telefono cellulare e ruminazione sono stati valutati utilizzando rispettivamente la Physical Activity Rating Scale, il Pittsburgh Sleep Quality Index, la Mobile Phone Addiction Tendency Scale e la Rumination Scale. L'esercizio fisico ha previsto negativamente la dipendenza da cellulare, la rimuginazione e i punteggi PSQI (β = -0,039, p < 0,01; β = -0,011, p < 0,01; β = -0,022, p < 0,01, rispettivamente). Poiché punteggi PSQI più alti indicano una qualità del sonno inferiore, questa associazione negativa suggerisce una migliore qualità del sonno. La dipendenza da cellulare ha previsto positivamente i punteggi di ruminazione e PSQI (β = 0,388, p < 0,01; β = 0,244, p < 0,01, rispettivamente), e la ruminazione ha previsto positivamente i punteggi PSQI (β = 0,272, p < 0,01). Il modello di mediazione a catena che collega l'esercizio fisico ai punteggi PSQI attraverso la dipendenza e la ruminazione dal telefono cellulare è stato statisticamente significativo. L'esercizio fisico è stato associato a una minore dipendenza dal telefono cellulare e a una rimuginazione, che a loro volta sono state associate a punteggi PSQI più bassi e, di conseguenza, a una migliore qualità del sonno. Questi risultati supportano un modello di mediazione a catena in cui la dipendenza e la rimuginazione dal telefono cellulare spiegano parte della relazione tra esercizio fisico e qualità del sonno e possono informare interventi rivolti ai problemi di sonno negli studenti universitari.

Introduzione

Gli studenti universitari, come popolazione chiave per lo sviluppo nazionale, hanno da tempo attirato l'attenzione riguardo al loro benessere fisico e mentale, con un peggioramento della salute sempre più^{evidente 1,2}. Il progresso sociale e la crescente pressione accademica sono stati associati al peggioramento della qualità del sonno tra gli studenti^{universitari 3}. Secondo il Libro Bianco sulla Salute del Sonno per i residenti in Cina 2024, la durata media del sonno tra i residenti cinesi è di 6,75 ore, con il 28% che dorme meno di 6 ore; tra gli studenti universitari, il 51% va a dormire dopo mezzanotte e il 19% dopo le 2:00 di notte, con un tasso di rilevamento dei disturbi del sonno del 23,8^%. Un sonno adeguato è essenziale per il rendimento scolastico e il benessere generale, mentre un sonno scarso è associato ad ansia, depressione, disfunzioni cognitive e maggiori rischi per^{la salute 5}. Identificare i fattori modificabili associati alla qualità del sonno è quindi di grande importanza teorica e pratica.

L'esercizio fisico è ampiamente riconosciuto come un fattore importante associato alla qualità del sonno. Un'attività fisica moderata e ben strutturata può regolare i ritmi circadiani, ridurre lo stress e stabilizzare gli stati emotivi, essendo così associata a una migliore qualità del^sonno 6,7,8,9,10,11. I suoi effetti derivano da meccanismi fisiologici e psicologici combinati, tra cui la riduzione della stanchezza, il miglioramento del metabolismo energetico, una maggiore regolazione emotiva e un miglioramento delle funzioni cognitive. Tuttavia, i meccanismi specifici attraverso cui l'esercizio fisico è associato alla qualità del sonno negli studenti universitari rimangono insufficientemente compresi. Fattori psicologici negativi, in particolare la dipendenza dal telefono cellulare e la rimuginazione, sono stati anch'essi associati alla qualità del^{sonno 12}. L'uso eccessivo dello smartphone prima di andare a letto può portare alla dipendenza e disturbare il^sonno 13,14,15, mentre la rimuginazione, caratterizzata da pensieri negativi ripetitivi, aumenta l'eccitazione cognitiva e interferisce con la transizione verso il sonno ^riparatore 16,17,18,19. Nonostante questi risultati, la ricerca integrata che esamina questi fattori e i loro meccanismi sottostanti rimane limitata.

La qualità del sonno negli studenti universitari è influenzata sia da fattori protettivi che da fattori di rischio, e gli approcci a fattore singolo non riescono a spiegare completamente i modelli reali. Questo studio, quindi, esamina la relazione tra esercizio fisico e qualità del sonno e indaga i ruoli mediatori della dipendenza da telefoni cellulari e del pensiero ruminativo, con l'obiettivo di fornire intuizioni teoriche e indicazioni pratiche per la prevenzione e l'intervento dei problemi legati al sonno tra gli studenti universitari.

L'esercizio fisico si riferisce all'attività fisica strutturata eseguita regolarmente con frequenza, durata e intensità definite per soddisfare bisogni fisici e psicologici. È stato ampiamente riconosciuto come un approccio efficace per promuovere tratti psicologici positivi e uno sviluppo fisico e mentale equilibrato tra gli studenti^{universitari 20}. La partecipazione all'esercizio fisico è associata a un miglioramento della forma fisica riducendo l'obesità e l'incidenza delle malattie e supportando la salute generale²¹. L'esercizio regolare è inoltre associato a una maggiore resilienza, una migliore qualità del sonno, una riduzione dei comportamenti aggressivi e della dipendenza dal telefono cellulare, e una maggiore consapevolezza del benessere mentale^22.

Il sonno svolge un ruolo fondamentale nel recupero e nella regolazione delle funzioni fisiche e mentali. Tuttavia, il rapido sviluppo socioeconomico e l'uso diffuso di internet hanno aumentato la prevalenza dell'insonnia, del ritardo nell'inizio del sonno e dei disturbi del sonno legati allo stress. Un rapporto del 2020 ha indicato che quasi la metà della popolazione utilizza schermi prima di andare a letto, con il 52,5% tra gli individui nati negli anni '90 e 2000, contribuendo al calo della qualità del^{sonno 23}. Ulteriori ricerche mostrano che gli studenti universitari dormono in media meno di 7 ore al giorno, con un tasso di privazione del sonno del 34,7% e una crescente prevalenza di cattive abitudini^{di sonno 24}. Questi risultati evidenziano l'importanza di studiare la qualità del sonno in questa popolazione.

Secondo la teoria della regolazione dei neurotrasmettitori, l'esercizio fisico stimola il rilascio di neurotrasmettitori come serotonina e dopamina, strettamente associati alla regolazione dell'umore e ai processi del^{sonno 25}. Questi cambiamenti possono ridurre lo stress, alleviare l'ansia, migliorare il benessere emotivo, regolare i cicli del sonno e aumentare la durata del sonno profondo. L'esercizio fisico è quindi considerato un approccio importante associato alla qualità del^{sonno 26}. Studi empirici mostrano inoltre che l'esercizio fisico è associato a una riduzione delle emozioni negative e della rimuginazione, venendo quindi collegato a migliori risultati nel^{sonno 27}. Una frequenza di esercizio moderata è stata associata a miglioramenti nella qualità soggettiva del sonno, nella durata del sonno e nel funzionamento^{diurno 28}, anche se alcuni studi riportano risultati incoerenti, inclusa una riduzione della qualità del sonno in determinate condizioni. Inoltre, attività come danza, sport di gruppo e con racchetta possono essere associate a un miglioramento della qualità del sonno riducendo lo stress ambientale e accademico, aumentando la resilienza e promuovendo stati psicologici positivi.

Ipotesi 1: L'esercizio fisico è associato a punteggi PSQI più bassi tra gli studenti universitari, indicando una migliore qualità del sonno.

La dipendenza da cellulare si riferisce all'uso eccessivo di smartphone che influisce su cognizione, emozioni, comportamento e sonno, potenzialmente compromettendo il funzionamento sociale²⁹. La teoria dell'autodeterminazione propone che autonomia, parentelo e competenza siano bisogni psicologici^{fondamentali 30}. Con lo sviluppo della tecnologia degli smartphone, le applicazioni mobili soddisfano sempre più queste esigenze e, quando non sono soddisfatte nella vita reale, le persone possono fare affidamento sugli smartphone, portando alla dipendenza. L'esercizio fisico può ridurre tale dipendenza soddisfacendo bisogni psicologici attraverso il controllo corporeo, il raggiungimento e l'interazione sociale³¹. Studi empirici indicano che l'esercizio fisico prevede negativamente la dipendenza da smartphone e può rappresentare un approccio efficace 32,33,34.

Secondo la teoria dell'immersione, le applicazioni e i giochi mobili sono progettati per sostenere il coinvolgimento attraverso sfide e ricompense progressive, che possono portare alla dipendenza³⁵. Un coinvolgimento eccessivo riduce l'autocontrollo e distorce la percezione del tempo, interferendo così con il sonno. Le evidenze mostrano che la dipendenza dal telefono cellulare è associata a una qualità del sonno^inferiore 36,37,38,39.

Ipotesi 2: La dipendenza dal telefono cellulare svolge un ruolo mediatore nella relazione tra l'esercizio fisico e la qualità del sonno degli studenti universitari, come riflesso nei punteggi PSQI.

Il pensiero rimuginativo comporta una concentrazione ripetitiva sulle esperienze negative e sulle loro conseguenze, portando a un funzionamento psicologico^{compromesso 40}. La teoria della neuroplasticità suggerisce che l'esercizio fisico regolare migliori l'adattabilità neurale e la regolazione^{cognitiva 41}. L'esercizio è associato a una migliore regolazione emotiva e a una minore suscettibilità alla rimuginazione 42,43,44,45,46. Al contrario, la rimuginazione aumenta l'eccitazione cognitiva e prolunga le risposte allo stress, interrompendo così il^sonno 47,48,49,50,51,52,53.

Ipotesi 3: Il pensiero ruminativo svolge un ruolo mediatore nella relazione tra l'esercizio fisico e la qualità del sonno degli studenti universitari, come riflesso dai punteggi PSQI.

La teoria dell'autoregolazione emotiva enfatizza la capacità di gestire le risposte emotive. La dipendenza dal telefono cellulare può compromettere questa capacità e favorire un coping disadattivo, aumentando la^{rimuginazione 54}. L'uso eccessivo dello smartphone può amplificare le emozioni negative e rafforzare le distorsioni cognitive, contribuendo ulteriormente al pensiero^{rimuginativo 48,49,50,51,52,53,54,55,56}.

Ipotesi 4: La dipendenza da telefono cellulare e il pensiero ruminativo svolgono un ruolo a catena di mediazione nella relazione tra l'esercizio fisico e la qualità del sonno degli studenti universitari, come riflettono i punteggi PSQI.

Ricerche precedenti hanno esaminato le relazioni a coppie tra esercizio fisico, qualità del sonno, dipendenza dal telefono cellulare e ruminazione, ma i risultati restano incoerenti a causa delle differenze negli strumenti di misurazione, nelle popolazioni e nelle metodologie. È quindi necessario un quadro quadro completo per chiarire queste relazioni. Basandosi sulla teoria della dipendenza da telefoni cellulari, sulla teoria della ruminazione e sulla letteratura esistente, viene proposto un modello ipotetico (Figura 1).

Figura 1: Modello di mediazione ipotetico. Questa figura presenta il modello concettuale proposto che collega l'esercizio fisico, la dipendenza da telefoni cellulari, il pensiero riflessivo e i punteggi PSQI. Punteggi PSQI più alti indicano una qualità del sonno inferiore. Nota: n = 1.300. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Protocollo

Tutte le procedure che coinvolgevano partecipanti umani furono condotte in conformità con gli standard etici del Comitato di Revisione dell'Università di Ankang e con la Dichiarazione di Helsinki del 1964 e le sue successive modifiche. L'approvazione etica è stata ottenuta dal Comitato di Revisione dell'Università di Ankang, Università di Ankang, Cina. Non è stato assegnato alcun numero formale di approvazione. Lo studio ha seguito procedure rigorose per proteggere la riservatezza dei partecipanti. Tutti i partecipanti hanno fornito un consenso informato scritto prima della partecipazione. Gli strumenti di ricerca previsti nel protocollo sono elencati nella Tabella dei Materiali. La preelaborazione dei dati e le analisi descrittive sono state eseguite utilizzando IBM SPSS Statistics 24.0. La modellazione delle equazioni strutturali e la valutazione dell'adattamento del modello sono state condotte utilizzando IBM SPSS Amos 24.0. Analisi di mediazione e di mediazione a catena sono state condotte utilizzando il macro PROCESS (versione 3.5) con 5.000 campioni bootstrap.

1. Campionamento stratificato di cluster e reclutamento di partecipanti

1. Identifica una regione geografica target che comprenda più istituzioni di istruzione superiore accreditate. Categorizzare tutte le università della regione selezionata in tre strati distinti: università comprensive, università normali (di insegnamento) e università sportive.
2. Seleziona almeno cinque università distribuite nello strato definito utilizzando un generatore di numeri casuali per garantire la diversità istituzionale. Accedi agli elenchi ufficiali delle iscrizioni degli studenti per ciascuna istituzione selezionata.
3. Stratificare la popolazione studentesca all'interno di ogni università per anno accademico. Seleziona casualmente due classi accademiche integre di ogni anno accademico all'interno di ciascuna università per fungere da cluster campionari principali.
4. Contatta gli insegnanti del corso o i consulenti universitari dei cluster selezionati e ottieni l'autorizzazione formale per la distribuzione dei sondaggi.

2. Costruzione e distribuzione di rilevamenti digitali

1. Digitalizza la Physical Activity Rating Scale-3 (PARS-3), la Mobile Dependent Addiction Scale for College Students (MPATS), la versione cinese della Ruminative Response Scale (RRS) e la versione cinese del Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) in un questionario digitale unificato utilizzando la piattaforma di sondaggi online elencata nella Tabella dei Materiali. Configura le impostazioni del sondaggio per richiedere risposte per tutti gli elementi per evitare la mancanza di dati.
2. Inserisci un modulo digitale di consenso informato nella pagina di destinazione iniziale. Configura la logica del sondaggio per terminare immediatamente la sessione se il consenso viene rifiutato.
3. Genera link URL unici e codici QR scansionabili collegati al sondaggio. Distribuire gli URL e i codici QR agli studenti all'interno dei cluster campionari selezionati tramite gruppi di comunicazione in classe.
4. Configura la piattaforma di sondaggi per chiudere la raccolta dati dopo un periodo di iscrizione di 14 giorni. Esporta il dataset finale in formato di Valori Separati da Virgola (.csv).

3. Importazione e preelaborazione dei dati

1. Avvia il software di analisi statistica. Naviga su File → Open → Data e importa il dataset .csv.
2. Elimina qualsiasi riga in cui la deviazione standard delle risposte della scala di Likert sia zero, indicando il comportamento di lineamento retto. Identifica la variabile che rappresenta il tempo di completamento ed elimina qualsiasi riga con un tempo di completamento inferiore a 120 s.
3. Naviga per trasformare → sostituire i valori mancanti. Seleziona gli elementi MPATS e RRS e applica il metodo di imputazione della Serie Media.
4. Escludere gli item PARS-3 e PSQI dall'imputazione a causa delle loro strutture di punteggio. Elimina i casi con dati mancanti per queste variabili.

4. Valutazione e calcolo variabile

1. Naviga per trasformare → calcolo variabile. Inserite la formula Intensità × (Durata − 1) × Frequenza per calcolare il punteggio PARS-3.
2. Naviga per trasformare → calcolo variabile. Inserisci SUM(MPATS_1 a MPATS_16) per calcolare il punteggio di dipendenza dal telefono cellulare.
3. Naviga per trasformare → calcolo variabile. Inserisci SUM(RRS_1 a RRS_22) per calcolare il punteggio di ruminazione.
4. Naviga per Trasformare → Recodificare in Variabili Diverse per punteggiare i sette componenti PSQI (scala 0–3). Poi calcola il punteggio globale PSQI usando SUM(PSQI_C1 to PSQI_C7). Punteggi PSQI più alti indicano una qualità del sonno inferiore.

5. Valutazione del bias con metodo comune

1. Naviga per analizzare → fattore riduzione dimensionale →. Sposta tutti gli oggetti in scala nella casella Variabili.
2. Clicca su Estrazione. Imposta il metodo su Componenti Principali. Seleziona un numero fisso di fattori e inserisci 1.
3. Esegui il test a fattore singolo di Harman. Verifica che la varianza spiegata dal primo fattore sia inferiore al 40,0%.

6. Statistica descrittiva, standardizzazione e analisi di correlazione

1. Naviga per analizzare → statistiche descrittive → descrittive. Sposta le variabili calcolate nella casella Variabile.
2. Seleziona "Salva valori standardizzati come variabili" per generare Z-score.
3. Naviga per analizzare → correlare → bivariato. Sposta le variabili standardizzate nella casella di analisi e seleziona correlazione di Pearson.

7. Analisi della mediazione della catena tramite macro di regressione (Modello 6)

1. Naviga per Analizzare → Regressione e avviare la macro di mediazione. Assegna la variabile PSQI standardizzata come Y.
2. Assegnare la variabile standardizzata PARS-3 come X. Assegnare MPATS come primo mediatore e RRS come secondo mediatore.
3. Seleziona Modello 6. Abilitare effetto totale, dimensione dell'effetto e coefficienti standardizzati.
4. Imposta i campioni di bootstrap a 5000. Eseguire l'analisi per ottenere intervalli di confidenza del 95% per effetti diretti e indiretti.

Risultati

Questo studio ha utilizzato un disegno trasversale per esplorare l'esercizio fisico degli studenti e i fattori correlati. Pertanto, un test di bias metodico comune è stato condotto prima dell'analisi. Un'analisi fattoriale esplorativa è stata effettuata su tutti gli elementi della Scala di Dipendenza dal Telefono Cellulare, della Scala del Pensiero Ruminativo, della Scala di Valutazione dell'Attività Fisica e dell'Indice di Qualità del Sonno di Pittsburgh. L'analisi ha rivelato che sette...

Discussione

Questo studio ha mostrato che l'esercizio fisico era associato ai punteggi PSQI attraverso l'effetto mediatore della dipendenza dal telefono cellulare, indicando che la partecipazione all'esercizio fisico era associata a livelli più bassi di dipendenza dal telefono cellulare e punteggi PSQI più bassi, che indicano una migliore qualità del sonno, tra gli studenti universitari. Questa scoperta amplia la comprensione dei percorsi attraverso cui l'attività fisica è associata alla qualità del...

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
IBM SPSS Amos	IBM	Versione 24.0	Modellazione delle equazioni strutturali e valutazione dell'idoneità del modello
IBM SPSS Statistics	IBM	Versione 24.0	Pre-elaborazione dei dati, statistica descrittiva, analisi delle correlazioni e analisi di regressione
Mobile Phone Addiction Tendency Scale for College Students	Xiong et al. (2012)57	N/A	Valutazione della tendenza alla dipendenza da telefono cellulare
Piattaforma di sondaggi online	Wenjuanxing	https://www.wjx.cn/	Creazione di questionari digitali e raccolta dati
Physical Activity Rating Scale-3	Liang (1994)58	N/A	Valutazione del livello di attività fisica
Pittsburgh Sleep Quality Index	Buysse et al. (1989)59; Liu et al. (1996)60	N/A	Valutazione della qualità del sonno nel mese precedente
PROCESS macro	Hayes (2022)61	Versione 3.5	Analisi di mediazione e mediazione a catena basata su bootstrap
Ruminative Responses Scale	Nolen-Hoeksema (1991)47; Nolen-Hoeksema et al. (2008)40; Han & Yang (2009)72	N/A	Valutazione del pensiero ruminativo