个性及心理健康对飞行人员睡眠质量的预测.doc

1、个性及心理健康对飞行人员睡眠质量的预测【摘要】 目的 探讨用个性因素及心理健康来预测飞行人员的睡眠质量。方法 用睡眠质量指数（PSQI）问卷和卡特尔 16 种个性因素量表（16PF） ，对 519 名来院健康疗养的飞行员进行测试和评定。结果 以PSQI 量表分9 分为划界分，忧虑性和心理健康作为预测因子，Logistic 分析可以准确将飞行人员分成睡眠正常和睡眠障碍两类，预测准确率为 87.4%。结论 睡眠质量与个性及心理健康水平存在一定的相关性。可以通过个性特征及心理健康水平来预测睡眠质量。 【关键词】 飞行人员；睡眠质量；个性；预测Abstract： Objective To study

2、on the prediction of pilotssleep quality according to their personality and mental health. Methods PSQI and 16PF were used to test and evaluate 519 pilots in resting recurrence in our sanatorium.Results Setting the demarcation line as PSQI9, and melancholy and mental health as prediction factors, pi

3、lots might be exactly divided into sleep normal and sleep disorder by Logistic analysis. The accuracy rate of the prediction was 87.4%.Conclusion Sleep quality were correlated with personality and mental health. We could predict sleep quality with personality and mental health.Key words： pilot; slee

4、p quality; personality; prediction睡眠作为临床上衡量健康水平的一项基本指标，与生理和心理功能有密切关系。或许存在互为因果的关系。睡眠行为模式的不同在觉醒期间可能表现为心理和行为的差异。本研究采用卡特尔 16 种个性因素问卷（16PF）和匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）问卷，对飞行人员进行测评，试图探讨通过个性及心理健康来预测飞行人员的睡眠质量。1 对象和方法1.1 对象 2006 年来院疗养的飞行人员 519 人。年龄最小 21 岁，最大 56 岁，平均（34.267.71）岁；年龄分组：30 岁以下年龄组 198人，占总人数 38.2%；3140 岁年龄组 1

5、93 人，占 37.2%，41 岁以上年龄组 128 人，占 24.7%；飞行时间平均（1 730.631 294.173）h；平均睡眠效率（88.6914.16）%；本科及以上 423 人，占 81.5%；大专以下96 人，占 18.5%；职务分布：驾驶 344 人，教员 63 人，领航 53 人，机械 27 人，通射 14 人，通信 11 人，侦查 3 人，射击 2 人，干扰 2 人。飞行机种包括歼击机 118 人，占 22.7%；轰炸机 65 人，占 12.5%；运输机157 人，占 30.3%；教练机 79 人，占 15.2%；直升机 83 人，占 16.0%；加油机 10 人，占 1

6、.90%，苏-277 人，占 1.3%。军种包括陆航 67 人，占12.9%；海航 113 人，占 21.8%；空军 339 人，占 65.3%。1.2 方法 采用 Buysse 博士等编制的匹兹堡睡眠质量指数（Pittsburgh Sleep Quality Index，PSQI）问卷评价睡眠质量1。该量表由 18 个条目组成 7 个成份，即睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、催眠药物和日间功能障碍。每个成份按 03 计分，分数越高，表明在该成份上的质和量越差。累计各成份得分为 PSQI 总分，范围为 021 分，分数越高，睡眠质量越差。采用卡特尔等编制的 16 种个性因素问卷

7、（16PF）2。该量表由 187个条目构成 16 个因素，分别为乐群性、聪慧性、稳定性、恃强性、兴奋性、有恒性、敢为性、敏感性、怀疑性、世故性、忧虑性、试验性、独立性、自律性和紧张性。每个题目的评分为 02 分。从这 16 个因素进一步得出 8 个次级因素，即适应焦虑、内向外向、感情安详、怯懦果断，心理健康、专业成就、成长能力。1.3 统计学方法 采用 SPSS 10.0 统计软件进行相关分析、逐步多元线性回归分析和 Logistic 回归分析。2 结果2.1 PSQI 与年龄、职务、机种、飞行时间、兵种和 16 种个性因素的相关关系 相关系数达显著性水平的有年龄、稳定性、恃强性、兴奋性、有恒

8、性、敢为性、敏感性、怀疑性、忧虑性、自律性、紧张性、适应焦虑、内向外向、感情安详、心理健康、专业成就、成长能力。相关系数在-0.0870.408 之间，其中年龄、敏感性、怀疑性、忧虑性、紧张性、适应焦虑为正相关。相关系数在0.300 以上的有稳定性、忧虑性、紧张性、适应焦虑、心理健康、专业成就。2.2 逐步多元回归分析 以 PSQI 分为因变量，16 种个性因素和八项次级因素分为自变量，做逐步多元回归分析。R 值 0.433，决定系数R2=0.187，说明个性因素可以解释总变异量的 18.7%，详见表 1。表 1 飞行人员睡眠质量指数与 16 种个性因素的逐步多元回归分析（略）2.3 Logi

9、stic 回归分析 如果以 PSQI 量表分8 分为划界分，则睡眠障碍有 97 人，占 18.7%；而以9 分为划界分，则睡眠障碍有 68人，占 13.1%。以 PSQI 量表分9 分为划界分，将飞行人员分成睡眠正常和睡眠障碍两组，进行 Logistic 回归分析，详见表 2。表 2 飞行人员睡眠质量指数与 16 种个性因素的 Logistic 回归分析（略）上述回归方程预测准确率为 87.4%，错误判断睡眠正常 1 例，睡眠障碍 3 例。如果以 PSQI 量表分8 分为划界分，进行逻辑回归分析，则预测准确率下降为 81%，进入预测因素的变量为紧张性和忧虑性。3 讨论国内外关于睡眠与个性关系的

10、研究报道不少。Monroe3报道，好睡眠者与差睡眠者存在着个性差异。Hartman4报道，短睡眠者与长睡眠者也存在个性差异。Jenkins 等5报道睡眠障碍与状态焦虑、抑郁、敌对、疲劳及适应困难呈显著正相关，而与精力旺盛和心理健康呈负相关。李德明用 MMPI 研究发现，好睡眠者与差睡眠者在抑郁、精神衰弱、社会内向、焦虑方面差异显著，好睡眠者表现为适应性好且心理健康6。同样，好差睡眠者的心理功能也存在差异，差睡眠者较好睡眠者更为紧张，集中注意需要付出更大的努力，好睡眠者则表现出有信心和不慌不忙。对正常人来说，心理健康的个体多为好睡眠者和长睡眠者，而有病理倾向特征的个体可能为差睡眠者和短睡眠者7。

11、王长虹等用 EPQ 研究中学生睡眠质量与个性的关系，提示睡眠好者 E 分显著高于睡眠差者，而 N分则较睡眠差者低8。这些研究结果说明，睡眠质量问题不仅与个性特征相关，而且与心理健康水平相关。其因果关系，尚需进一步探讨和研究。本组用 16PF 研究，通过相关分析发现，睡眠质量好坏与个性因素和心理健康水平有密切关系。睡眠越好者表现为情绪稳定、成熟、善于控制自己的情绪和行为、勇敢、性格外向、善于交际、律己性强、适应性良好、乐观、轻焦虑和不易紧张等个性特征，同时表现为心理健康水平和专业成就性高；而睡眠越差者则表现出情绪稳定性较差、自控能力差、性格内向、忧虑、多紧张焦虑等心理特征，同时心理健康水平和专业

12、成就性低。研究结果支持前人的观点和结论。多元回归分析表明，飞行员睡眠质量与情绪稳定性、紧张性和忧虑性等个性因素有关。Logistic 回归分析表明，忧虑性等个性因素及心理健康水平对预测飞行人员睡眠质量很有帮助。通过回归方程计算，可以将飞行人员准确地分成睡眠正常和睡眠障碍两类，预测准确率为 87.4%。提示我们可以通过个性因素的分析间接判断和预测睡眠质量。综上所述，飞行人员的个性和心理健康水平与睡眠质量关系密切，二者均对睡眠质量有影响。因此，要提高飞行人员的睡眠质量，保证他们的生理、心理健素，必须从多方面入手，采取各种措施，不仅要求他们具有良好的身体素质，还要培养他们良好的个性品质和健康的心理。

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