匹兹堡睡眠质量指数的信度及效度分析*

路桃影，李 艳，夏 萍，张广清，吴大嵘△

(广州中医药大学第二附属医院：1.临床流行病学应用研究室；2.心理睡眠专科；3.病人服务中心；4.护理部，广州 510120)

匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)是1989年由Buysse等[1]提出的。因其简单易用，与多导睡眠脑电图测试结果有较高的相关性，已成为国内外精神科临床评定的常用量表[2]，但迄今为止，该量表的测量学特性尤其是量表的因子结构分析不多见。本研究拟在参考刘贤臣等[3]测评方法的基础上，以门诊患者为研究对象，分析PSQI评价失眠患者的信度及效度，为今后失眠患者临床疗效的评价，干预措施的比较，治疗方法的选择与决策提供科学的参考依据。

1 资料与方法

1.1一般资料 2011年7～10月，选择广东省中医院大德路总院门诊、二沙分院门诊及芳村分院门诊失眠及非失眠的门诊患者作为研究对象，采取横断面调查的方法进行研究，所有受访者年龄均在18～65岁，小学以上文化程度，对于失眠人群，还必须符合失眠的特征：难以入睡和维持睡眠困难，每周多于3个晚上，病史持续至少1个月；失眠引起苦恼、社会或职业方面障碍。排除因各种原因不能或不愿参与量表调查的受访者。

1.2研究方法 调查以受访者自填为主。对参与研究的调查员进行培训，培训目的是让调查员了解调查的目的和意义，熟悉和掌握资料收集的要求和方法，明确相关责任，确保收集到的资料的准确性和可靠性。每位调查员在正式参与调查前均接受2～3 h的培训。调查的主要内容是PSQI量表，同时为了评估PSQI的会聚效度，在调查中增加了失眠严重指数(insomnia severity index，ISI)。PSQI量表有19个自评和5个他评条目构成，其中第19个自评条目和5个他评条目不参与计分。所有的条目分为主观睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、催眠药物及日间功能7个维度[1]。每个成分按0～3计分，累计各成分得分即为PSQI总分，总分范围为0～21分，得分越高表示睡眠质量越差。

ISI是一个简短的自我报导的睡眠评估工具，主要评估失眠患者失眠的严重程度情况。它包括有7个条目，每个条目有5个备选答案[4]。每个条目按0～4分进行评定，总分为28分，分数越高表明失眠越严重[5]。目前，该量表已被证实有较好的信度和效度[6-7]。

调查的其他内容包括完成调查的方式(自填)，受访者有价值的个人信息(如性别、年龄、职业、婚姻、受教育程度、运动情况以及有无明确诊断的伴随疾病等)。同时，需要对部分受访者在1 h后进行再次调查。在调查的过程中，本研究对PSQI和ISI量表发放给受访者的顺序进行了随机，以使调查的结果不被量表发放的顺序所影响。

1.3统计学处理 采用SPSS17.0和Lisrel8.8软件进行数据的统计学处理与分析。计量资料非正态分布用中位数(M)、四分位间距(Q)表示，两组间比较，非正态分布且方差不齐时采用秩和检验(Mann-Whitney)。PSQI的属性评估主要包括信度和效度。在本研究中，需要测量的信度包括(1)重测信度：具体的方法是用同样的量表对同一组受访者间隔一定时间重复测量，计算两次测量结果的相关系数。本研究中，两次调查间隔时间为1 h。(2)内在一致性信度：用分半法估计两个分半量表之间的一致性及用克朗巴赫(Cronbach′s)α系数法估计量表跨维度的一致性。在本研究中利用奇偶顺序进行分半。采用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式计算其分半信度系数。另外，通过Cronbach′s α系数和各条目分与总分的Spearman相关系数来估计量表的内在一致性信度。

研究中需要测量的效度包括会聚效度(convergent validity)、区分效度(discriminant validity)及内部结构的评估。对会聚效度的评价主要是采用Spearman相关系数进行评价。区分效度包括主要发散结构效度(divergent construct validity)和区分会聚效度(differential convergent validity)，主要通过相关系数及受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve，ROC)下面积进行分析。内部结构的评估主要是利用验证性因子分析对PSQI的结构效度进行评价。

2 结 果

2.1一般情况 共发放问卷544例，并全部回收，去除14例无效问卷及30例应答率小于80%的样本，对剩余的500个样本进行缺失值替换。患者平均年龄为(31.55±10.18)岁；男135例，女365例；失眠人群205例，非失眠人群295例。

2.2PSQI的信度

2.2.1分半信度 采用奇偶分半法将量表中单独计分的16个条目(条目1和3因不参与直接计分而剔除)分成奇偶两部分，分别计算累计分，结果得出PSQI分半信度系数Equal-length Spearman-Brown=0.824，提示PSQI分半信度较好。

2.2.2内在一致性信度 单独记分的16个条目的总体Cronbach′s α系数为0.845，提示内在一致性较高。观察总体PSQI量表7个维度的Cronbach′s α系数为0.832，被试各组7个维度与相应PSQI总分间均呈正相关(P<0.01)，见表1。

表1 各组PSQI各维度与其总分间的相关系数(r)

2.2.3重测信度 对29位受访者在间隔1 h后进行前后两次测定，计算两次测量结果的组内相关系数。PSQI总分的组内相关系数为0.994，7个维度总分间的组内平均相关系数在0.924～1.000。组内相关系数排除了偶然一致性和系统误差的干扰，如果大于0.6，则表示信度尚可[8]。由此可以看出，PSQI及其各维度具有较好的重测信度。

2.3PSQI效度分析 对PSQI的效度分析主要采用验证性因子分析进行评价。对PSQI分别拟合了单因子模型和三因子的模型，结果见表2及图1。由表中可以看出，3因子的模型拟合效果优于单因子的模型。3因子的模型除了近拟误差均方根(root mean square error of approximation，RMSEA)高于0.05外，其3因子模型的非范拟合指数(non-normed fit index，NNFI)、比较拟合指数(comparative fit index，CFI)、拟合优度指数(good ness-of-fit index，GFI)等拟合指数都高于单因子模型，由此可以看出3因子的模型更为理想。

表2 PSQI验证性因子分析结果

图1 PSQI的因子结构

项目睡眠质量入睡时间睡眠时间睡眠效率睡眠障碍催眠药物日间功能PSQI调查表类型-0.041-0.0390.026-0.018-0.012-0.015-0.051-0.046调查日期0.301∗0.215∗0.235∗0.211∗0.161∗0.149∗0.167∗0.276∗调查科室-0.242∗-0.264∗-0.325∗-0.264∗-0.167∗-0.349∗-0.149∗-0.331∗

*：P<0.01，与调查日期和调查科室之间具有相关性。

从图1可以看出，各条目(外显变量)与各因素(潜在变量)的负荷均在0.46～0.85，每个条目对应潜变量的解释率较大，而外显变量在误差上的负荷基本都在0.50左右。

2.4会聚效度与区分效度

2.4.1会聚效度 用PSQI总分及其各维度得分与ISI总分之间的相关系数来估计它们的会聚效度。PSQI和ISI总分间的相关系数为0.842，具有很强的会聚效度。PSQI各维度与ISI得分之间的相关系数在0.43～0.81。

2.4.2区分效度 对区分效度的估计包括发散结构效度和区分会聚效度两个部分。对发散结构效度的估计是通过调查表类型(即PSQI和ISI量表不同的发放顺序)、调查日期、调查科室与PSQI之间的相关性来评估。从表3可以看出，PSQI量表及其7个维度和调查表类型之间无相关性(P>0.05)，而和调查日期及调查科室之间具有相关性，但各相关系数的绝对值均小于0.4(P<0.01)，呈弱相关。

通过对失眠人群及非失眠人群的PSQI总分及其各维度得分进行比较来评价区分会聚效度，见表4。从下表可以看出失眠人群PSQI总分及各维度得分均明显高于非失眠人群。

表4 失眠与非失眠人群PSQI量表得分比较(M，Q)

以患者自评有否失眠作为分组因素，将样本分为两组，根据PSQI量表得分绘制ROC曲线，以进一步了解PSQI量表对失眠人群及非失眠人群的区分能力，PSQI量表ROC曲线下的面积为0.944(95%CI：0.925～0.963),见表5(无效假设:曲线下面积=0.5)及图2。从表6可以看出，在PSQI的总分中当使用临界点7.5时，评估失眠患者的敏感度和特异度分别是88%和84%。

表5 ROC曲线下面积

图2 PSQI量表得分的ROC曲线

成分切点敏感度特异度PSQI5.50.980.62 6.50.930.757.50.880.848.50.820.929.50.720.96

3 讨 论

3.1量表的信度 PSQI是在多种有关评定睡眠质量的量表分析评价基础上发展而成的，通过有机结合睡眠的质和量，不仅可评价一般人群的睡眠行为和习惯，更可用于临床患者睡眠质量的综合评价[9]。其评定时间为1个月，评定时间明确具体，且有助于鉴别暂时性和持续性的睡眠障碍；划分的7个成分不是基于统计分析，而是起源于临床实践；PSQI与多导睡眠脑电图的测评结果相关性较高[1]。目前该量表已被翻译成多种语言并被广泛用于临床研究[10-14]。Buysse等[1]对PSQI所做的信度检验显示该量表有较好的内在一致性(Cronbach′s α=0.83)及重测信度(r=0.85)。国内中文版的信效度研究，Tsai等[15]研究结果显示中文版匹兹堡睡眠质量指数(CPSQI)也具有较好的内部一致性信度(Cronbach′s α=0.82～0.83)，14～21 d的重测信度为0.85(所有受试者)、0.779(原发性失眠者)。

本研究对500例受访者施测结果显示亦有可接受、稳定的内部一致性，PSQI量表7个主要成分和各条目间的Cronbach′s α系数分别为0.832和0.845，提示内在一致性较高，二者均大于常定的0.800的标准，并高于Buysse等[1]的测试结果(0.83)。分半信度亦能反映测试条目的内在一致性，本研究结果示PSQI奇偶分半信度系数是0.824，说明PSQI具有较高的内部一致性。对29位受访者的重测信度为0.994。以上结果说明PSQI具有较好的内部一致性及重测信度，适合在国内使用。

3.2量表的效度 本研究中对结构效度的评估主要采用验证性因子分析。结果表明，PSQI三因子模型比单因子模型理想，与Cole等[16]的研究是类似的，在这项研究中，作者根据探索性因子分析结果，分别拟合了单因子、二因子及三因子的模型结构，通过比较发现，三因子模型的拟合指数优于单因子及二因子的模型。从临床来看，如仅仅依靠该问卷来评价失眠患者的睡眠问题，三因子的结构也许会比单因子的结构更能够综合评估患者睡眠问题的变化情况。

区分效度，前面已经说明，在调查时为避免因发放顺序的不同给结果带来偏倚，本文对PSQI和ISI的发放顺序进行了随机。从对发散结构效度估计的结果看，不同的发放顺序并没有给睡眠情况的估计带来偏倚。同样，调查日期和调查科室也没有系统地影响调查结果。区分会聚效度的估计结果表明，PSQI量表能够把失眠人群和非失眠人群区分开来。

以患者自评有否失眠作为分组因素，将样本分为两组，根据PSQI量表得分绘制ROC曲线的结果表明PSQI曲线下的面积为0.944(95%CI：0.925～0.963)，说明PSQI量表对失眠人群及非失眠人群有较好的区分能力。在PSQI量表总分中当使用临界点7.5分时，评估失眠患者的敏感度和特异度分别是88%和84%。在Buysse等[1]的研究中指出当临界点为5分时，可正确选出88.5%有睡眠困扰的患者(敏感度89.5%，特异度为86.5%)。刘贤臣等[3]对PSQI的效度研究结果显示，当临界点为7分时，敏感度为98.3%，特异性为90.3%，其敏感度和特异度均较高，对失眠症、且对伴有睡眠质量问题的疾病如各种抑郁症、焦虑症、神经衰弱等均有一定的辅助诊断价值。

综上所述，失眠是一种常见病，是一种慢性以主观感受为主症的疾病，而在目前的临床研究中，缺乏能够反映失眠症疗效的客观检查指标。临床上虽有多导睡眠脑电图检测、多次小睡潜伏试验及一些检测仪器等可以被应用于失眠的诊断及治疗疗效评价，但其敏感度、特异度及可靠性还需进一步研究证实。本研究通过横断面调查评估PSQI量表的信度、效度，结果证明PSQI量表的信度、效度较好，同时该量表简单易用，适合国内患者使用，可以对失眠患者的睡眠质量进行综合的评估，因此，对今后失眠患者临床疗效的评价，干预措施的比较，治疗方法的选择与决策等，PSQI量表可为其提供科学的参考依据。

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