睡眠效率相关的皮质醇觉醒反应的变异性及其与特质焦虑和心理弹性的关系

摘 "要""皮质醇觉醒反应（CAR）与个体心理健康的关系仍存在争议。为此， 本研究引入多天内CAR变异性作为新指标， 以弥补传统CAR平均量指标因受状态类因素影响而导致研究结论不一致的问题， 并探究其与特质焦虑和心理弹性的关系。实验1通过自然睡眠情境降低睡眠效率的变异来降低CAR变异性， 发现自然睡眠日下的CAR变异性与特质焦虑分数之间呈显著的正相关， 说明稳定环境下较小的CAR变异性伴随着个体较低的特质焦虑水平。实验2则通过完全睡眠剥夺的操纵提高CAR变异性， 发现睡眠剥夺前后的CAR变异性与心理弹性呈显著的正相关。说明变动环境下较大的CAR变异性伴随着个体较高的心理弹性水平。与之相对， 两项实验中的CAR均值均未表现出与特质焦虑或心理弹性的显著相关。上述结果表明， 在CAR均值外， 还可以考虑CAR变异性作为衡量心理健康更为有效的生理指标。在多天内考虑CAR变异性对于理解个体如何适应日常生活中的压力和挑战具有重要意义， 并且可以为促进心理健康和设计有效的干预策略提供新的视角和可能的思路。

关键词""皮质醇觉醒反应， 变异性， 睡眠效率， 特质焦虑， 心理弹性

分类号""B845

1 "引言

皮质醇觉醒反应（Cortisol Awakening Response， CAR）作为应激激素皮质醇昼夜节律活动的一部分， 它是指个体的皮质醇水平在觉醒后的30～45分钟内出现峰值， 并且在1小时内增加50%至160%"（Clow et al.， 2004; Pruessner et al.， 1997）。由于了解CAR在心理健康中的作用有助于为心理疾病的诊断和治疗提供生物标记物， 研究者们尤其关注CAR与心理健康的关系。有研究强调高水平的CAR可能反映了个体积极的心理特征， 这是由于CAR作为一种资源， 其增加有助于个体应对未来的挑战或工作（Adam et al.， 2006; Shi et al.， 2018; Wu et al.， 2015;"Xiong et al.， 2021）。与之相反， 应激适应理论认为长期的生活压力和应激刺激可能导致身体逐渐调整以降低过度的生理激活（McEwen amp; Stellar， 1993），"这可能表现为CAR的减少。在这个理论框架下， 低水平的CAR可能被视为对应激适应的一种体现， 反映了身体系统的调整以减轻长期的生理负担。上述矛盾的观点在Chida和Steptoe （2009）进行的一项元分析中显得尤为突出。在一些研究中， 疲劳、倦怠等负向心理特征与CAR的减少有关（Oosterholt et al.， 2015; Shea et al.， 2007; Therrien et al.， 2008）; 而在另一些研究中， 积极健康的心理特征同样也与CAR的减少有关（Endrighi et al.， 2011; Steptoe et al.， 2007; Wüst et al.， 2000）; 甚至是对于同一心理健康变量（抑郁）， 在一些研究中其与CAR的增加有关， 而在另一些研究中则又与CAR的减少有关（Johnson et al.， 2008; Therrien et al.， 2008）。此外， 也有许多研究发现CAR和心理健康之间或许并不存在着显著的关联（Kallen et al.， 2008; Nater et al.， 2008; Whitehead et al.， 2007; Wu et al.， 2017）。

值得注意的是， 在二者关系的探讨上， 先前的研究通常将CAR在多天内的平均量作为指标， 探讨CAR的大小和心理健康之间的关系。这种分析方法主要基于先前的研究将CAR视作是一种稳定的生物标记物， 它在多天内具有较高的稳定性（Powell amp; Schlotz， 2012; Pruessner et al.， 1997）。然而， 随着研究的不断推进， 越来越多的因素被发现可能会对CAR产生显著影响， 例如睡眠时间（Stalder et al.， 2016）。有研究发现觉醒时间较早的个体通常会伴随着更高的CAR （Bowles et al.， 2022; Edwards et al.， 2001）; 也有研究发现较短的睡眠时间会伴随着较高的CAR （Kumari et al.， 2009; Wüst et al.， 2000）。此外， 有证据表明睡眠质量也和CAR之间存在着密切的联系（Lasikiewicz et al.， 2008; Moon et al.， 2023; Torres et al.， 2024）。由此可见， 特定的睡眠特征是影响特定CAR水平的一个重要变量， 多天内CAR的变化可能反映了机体对于应激水平的灵活调节以及对不同睡眠情况的灵活适应。因此， 单纯使用平均量指标来标记CAR或许无法捕捉到这种适应性变化， 进而导致研究结论出现偏差。

CAR作为调节压力反应和体内激素平衡的下丘脑−垂体−肾上腺皮质轴（Hypothalamic-Pituitary-"Adrenal Axis， HPA axis）节律性活动的重要产物之一， 在多天内表现出波动性。例如， 个体的CAR在周末和工作日之间存在显著差异（Okamura et al.， 2010; Schlotz et al.， 2004）。Mikolajczak等人（2010）的研究进一步发现， 个体在周末和工作日这两种不同情境下的较大CAR波动伴随着更高的主观幸福感得分以及更低的神经质和压力知觉得分， 表现出一种积极健康的心理状态。此外， 上述研究还发现， 周末和工作日下的平均CAR与个体心理健康状态的关系并不一致。反映个体积极心理状态的主观幸福感和反映消极心理状态的压力知觉均与平均CAR存在显著的负相关。以上结果表明， 关注CAR在多天内的波动而非其大小， 可能更有助于建立CAR与心理健康关系的一致性联系。本研究把这种CAR在多天内出现的波动情况定义为CAR变异性， 具体使用多天内CAR指标的标准差来进行量化。相较于传统的考虑多天内CAR的平均量， 分析多天CAR变异性， 可以更好地捕捉个体生理反应的动态性和波动性。在多天环境相似且预期压力水平稳定的情况下， 较小的CAR变异性可能表示HPA轴对环境压力的适应性良好， 心理状态较为稳定， 从而反映了良好的心理健康状况（Packard et al.， 2016）。另一方面， 环境和内在压力的显著变化要求个体的HPA轴能够灵活调整皮质醇的释放以适应这些变化。因此， 在多天环境存在显著变化的情况下， 较大的CAR变异性可能反映个体的HPA轴展现出对不同压力水平的灵活适应， 这种适应性是心理弹性和应对能力的标志， 有助于个体长期维持心理健康（Abercrombie et al.， 2023; Mikolajczak et al.， 2010）。

在反映个体心理健康的诸多变量中， 特质焦虑和心理弹性是其中的两个重要概念， 它们在个体应对压力、适应变化和维持心理健康方面发挥着关键作用。特质焦虑是指个体倾向于经历焦虑感的稳定人格特征， 它反映了个体在面对潜在威胁时的持续性和普遍性的应激反应（Spielberger et al.， 1983）。心理弹性是指个体在面对逆境时恢复力量的能力， 它涉及到个体在遭受压力、挑战或失败后的适应性和恢复能力（Wu et al.， 2013）。特质焦虑和心理弹性从两个不同的维度反映了个体应对压力和逆境的能力。特质焦虑强调了个体对压力的敏感性和可能的负面适应方式， 而心理弹性则突出了个体的恢复力和正面适应策略， 同时探讨这两个变量可以提供一个更为全面的视角， 以理解个体如何在心理层面上应对生活中的挑战。

综上所述， 本研究试图将CAR变异性作为反映应激激素皮质醇昼夜节律活动的指标， 分析CAR变异性与特质焦虑/心理弹性二者之间的关系。CAR容易受到睡眠特征的影响（Stalder et al.， 2016）， 而睡眠效率是个体的主要睡眠特征之一， 是指个体实际的睡眠时间占总上床时间的比重。相较于其他睡眠特征， 睡眠效率可以更为全面地反映一个人睡眠的有效程度， 并在一定程度上反映个体的睡眠质量（Nelson et al.， 2022）。研究表明， 个体在经历整晚的睡眠剥夺后， 次日清晨的CAR会显著降低， 并且峰值点会发生后移（Vargas amp; Lopez-"Duran， 2020）。另有研究发现， 当对个体的睡眠时间进行限制以降低睡眠效率时， 次日的CAR反而会增强（Lanlokun et al.， 2017）。还有研究指出， 当个体在夜间暴露于低频噪声而处于较低的睡眠效率条件下时， 次日的CAR会减弱（Waye et al.， 2003）。因此， 睡眠效率可能会通过影响个体次日的CAR， 最终导致多天内的CAR产生变异。鉴于此， 在计算CAR变异性指标时， 有必要考虑睡眠效率变化的影响。由于个体的应激激素皮质醇的昼夜节律总体上表现出稳定性（Bowles et al.， 2022; Selmaoui amp; Touitou， 2003）， 因此在睡眠效率变化较小的情况下， CAR变异性可能也较小。相反， 如果睡眠效率出现大幅波动， 个体的CAR变异性可能会随之发生显著变化。为了检验以上假设， 实验1采用睡眠自然观测的方法， 通过自然睡眠情境降低睡眠效率的变异来降低CAR变异性。在此情境下， 较小的CAR变异性体现了个体积极心理健康的心理特点， 具体表现为更高的心理弹性得分以及更低的特质焦虑得分。实验2采用睡眠剥夺的方法， 通过提高睡眠效率的变异进而提高CAR变异性， 在此情境下， 较大的CAR变异性更能体现个体积极健康的心理特点， 个体会伴随着更高的心理弹性得分以及更低的特质焦虑得分。

2 "实验1：睡眠自然观测情境下， CAR变异性及其与特质焦虑/心理弹性的关系

2.1""研究目的

通过自然睡眠情境降低睡眠效率的变异来降低CAR变异性， 并探讨其与特质焦虑/心理弹性的关系。

2.2 "方法

2.2.1""被试

由于被试需要在多天内进行多次唾液样本的采集以评估被试的CAR变异性并与特质焦虑和心理弹性得分之间建立联系。基于此， 为了确保有足够的统计功效以检验预期的效应， 使用R语言中的“pwr”工具包进行样本量的计算（Haynes et al.， 2021）。先前的研究发现， CAR与反映个体心理健康的变量二者之间存在着中到大程度的效应量（Hardeveld et al.， 2014; Kudielka amp; Kirschbaum， 2005; Rickard et al.， 2016）， 根据前人研究中对于效应量大小的划分（Cohen， 1988）， 将效应量（Cohen’s f²）设定为略微大于中等水平的0.3。显著性水平α设定为0.05， 统计功效1 −"β设定为0.8。结果显示至少需要28名被试以确保检测相关效应。本实验通过网络广告招募了30名健康的大学生作为付费志愿者。由于未能遵守CAR采集协议的原因（Stalder et al.， 2016， 2022）， 2名被试的数据被排除， 最终样本包括28名被试， 其中15名为女性（M = 20.33岁， SD = 1.72岁）， 13名为男性（M = 19.69岁， SD = 2.06岁）。尽管最近的研究发现女性的生理周期对CAR的影响并不显著， 即使存在影响也比较小（Stalder et al.， 2022）， 但是为了尽量避免女性的不同生理周期对实验结论造成的可能干扰， 本实验通过使用问卷调查的方法来确认女性被试均处于黄体期。所有参与研究的被试均未患有精神、神经或睡眠障碍， 未服用精神药物或糖皮质激素药物， 也未滥用酒精或其他物质。

本实验已通过西南大学心理学部伦理委员会审核并获得批准， 所有研究过程均严格遵守伦理规范。在正式实验开始之前， 每位被试都详细了解了研究目的、过程、可能的风险和收益， 并自愿参与研究。他们同时知晓可以在任何时候退出研究而不受任何惩罚。实验共计持续3天， 实验结束后， 专门负责数据质量检查的研究人员会对数据进行检查。在确认数据质量无问题后， 向被试发放全额被试费。

2.2.2""心理健康问卷

特质焦虑量表（Trait Anxiety Inventory， TAI）， 该量表用于评估个体的长期、特质性焦虑水平（Spielberger et al.， 1983）。本研究采用TAI的中文版本（汪向东 等， 1999）， 该量表共由20个项目组成， 覆盖了焦虑症状的各个方面。每个项目采用李克特4点评分， 评分范围从1 （“几乎从不”）到4 （“几乎总是”）。总分越高说明受试者特质焦虑水平可能越高， 本研究中该问卷的克隆巴赫系数α为0.90。

心理弹性量表（Connor-Davidson resilience scale， CD-RISC）， 该量表用于评估个体在应对压力、挑战和逆境时的适应和恢复能力（Connor amp; Davidson， 2003）。本研究采用CD-RISC量表的中文版本（于肖楠， 张建新， 2007）， 该量表共由25个项目组成， 每个项目采用李克特5点评分， 评分范围从0 （“很不符合”）到4 （“很符合”）。量表得分越高说明心理弹性越好， 本研究中该问卷的克隆巴赫系数α为0.87。

2.2.3""睡眠数据采集与分析

使用Actigraph腕表（Phillips Respironics， Inc.）采集客观睡眠数据。该设备是一款佩戴在主导手腕上的基于加速度计的装置， 旨在客观地监测睡眠−觉醒周期和身体活动水平。数据收集和初步分析是通过ActiLife睡眠分析软件（版本6.13， MiniMitter/"Philips Respironics）完成的。计算以下睡眠指标： 在床时间（Time in Bed， TIB）， 被试尝试入睡到最终醒来的总时长; 觉醒时长（Wake After Sleep Onset， WASO）， 被试在首次入睡后到早晨起床之前， 所有觉醒时期的总时长; 实际睡眠时间（Total Sleep Time， TST）， 通过从在床时间（TIB）中减去觉醒时长（WASO）计算得出。最后， 客观睡眠效率（Sleep Efficiency， SE）根据公式SE = （TST/TIB） × 100%， 计算实际睡眠时间占在床时间的百分比。

参与者的主观睡眠数据是通过睡眠日志来记录的， 日志包括以下内容：（1）昨晚闭眼准备睡觉的时间; （2）睡着所需时间; （3）早上醒来的时间。基于这些信息， 计算了以下睡眠指标：总在床时间（Total Bed Time， TBT）， 早上醒来的时间减去昨晚闭眼准备睡觉的时间; 实际睡眠时间（Total Sleep Time， TST）， 总在床时间减去睡着所需时间。最后， 主观睡眠效率（Sleep Efficiency， SE）根据公式SE = （TST/TBT） × 100%， 计算实际睡眠时间占总在床时间的百分比。

2.2.4""唾液皮质醇采集与分析

被试在每个采集日内需要完成4个唾液样本的采集， 采集时间点分别为觉醒后的0、30、45和60分钟。此外， 在每天样本采集完成前均不得进食、饮用饮料（包括含有酒精、咖啡因或果汁的饮料）、刷牙漱口或吸烟。使用特定的取样装置（Salivette， SARSTEDT， Germany）收集被试的唾液样本。每次采集时， 被试需要将采集管中的棉球直接倒入口中咀嚼1分钟， 之后将棉球直接吐回采集管内并盖好盖子， 采集全程需要避免手的接触以防止污染。每次采集完成后， 需要将采集管放入用药检测系统（MEMSCap™ Medication Event Monitoring System， MWV Switzerland Ltd.）中， 以记录客观采集时间。在回收完唾液样本之后， 所有样本在分析前被保存在−20"℃的冰箱中。

使用酶联免疫测定法（ELISA， IBL-Hamburg， Germany）来测定皮质醇浓度， 以评估被试的皮质醇昼夜节律活动。皮质醇数据在分析前， 先进行清洗和极端值的处理， 以满足统计分析的前提。首先， 将皮质醇数据的单位从ug/dl转换为nmol/l。由于皮质醇数据通常呈正偏态分布， 对其进行平方根转换（Miller amp; Plessow， 2013; Schlotz， 2011）， 转换后进行正态性检验以确保数据符合正态分布。极端值被定义为距离均值3个标准差之外的数据， 并使用相应的上下5%的百分位数对其进行替换（Schlotz， 2011）。

2.2.5""实验流程

在正式实验开始之前， 被试需要与主试约定时间前往实验室进行面对面会谈， 这一设计已被证明可以有效提高被试对样本采集协定的遵从性（Stalder et al.， 2016， 2022）。在会谈中主试首先向被试介绍睡眠腕表的佩戴方法以及注意事项。在整个实验期间， 被试需要在午夜零点前准备睡觉并且保持7～9小时充足且规律的睡眠， 过早/过晚的入睡/起床均被禁止。此外， 被试还需要一直佩戴睡眠腕表于自己的惯用手， 腕表要紧贴手部皮肤， 无特殊情况不得取下， 在实验结束后由主试进行统一回收。然后， 被试被告知唾液采集的流程与注意事项。被试需要在给定的一周时间内任意的选择适当的3个工作日进行唾液样本的采集， 所选的采集日需要尽可能的贴近被试的日常生活状态， 在采集日前后不得有重大的压力事件， 以便于控制周末、工作日的差异以及压力因素对CAR造成的影响（Stalder et al.， 2016）。被试在每次采集完唾液样本之后还需要记录每次采集的具体时间， 采集时间的准确与否会影响被试最终取得的报酬。会谈结束后被试填写相关的人口统计学以及心理健康问卷。

在正式数据采集期间， 主试会与被试在每个采集日之前约定时间以便于提供和回收实验材料并确认被试是否明确并遵从了实验中的注意事项。不符合实验要求的行为以及意外事件被加以记录， 并在评估了其对数据质量的影响程度后， 对数据进行剔除或保留。此外， 被试在每天清晨还需要在规定时间（8点）及时填写由主试定时发送的睡眠日志。

2.2.6""数据分析

所有数据均采用SPSS 27.0软件进行统计分析。在方差分析之前， 对数据进行正态性和方差齐性检验， 考虑到重复测量数据可能违反球形假设， 故对于不满足球形假设的变量采用格林豪斯−盖斯勒（Greenhouse-Geisser）矫正对自由度进行了调整， 以修正由于违反假设而带来的统计推断偏误。当方差分析结果显著时， 进一步采用邦弗朗尼（Bonferroni）方法进行事后多重比较。具体而言， 以采集天数（自然日1、自然日2和自然日3）作为自变量， 采用单因素重复测量方差分析检验睡眠效率的日间差异。针对皮质醇原始数据， 以每日采集时间点（0分钟、30分钟、45分钟和60分钟）和采集天数（自然日1、自然日2和自然日3）作为自变量， 通过重复测量方差分析检验采集时间点和日间差异的主效应和交互作用。之后在每日采集的4个时间点中， 使用后三个时间点的平均皮质醇水平相对于第一个时间点皮质醇的增加量计算得出平均增加量（Mnlnc）以及4个时间点皮质醇水平的极差（max−min）作为CAR的每日指标（Stalder et al.， 2016）， 以采集天数（自然日1、自然日2和自然日3）作为自变量， 通过单因素重复测量方差分析检验CAR的日间差异。

最后， 在传统的均值框架和本研究提出的变异性框架下， 分别探讨睡眠效率、CAR指标和特质焦虑/心理弹性之间的关系。在均值框架下， 首先计算3天的睡眠效率均值、CAR均值和特质焦虑/心理弹性之间的积差相关， 以探讨三者之间的内在联系， 并揭示睡眠效率是否会对CAR均值和特质焦虑/心理弹性产生影响。所有变量在计算相关前需要进行正态检验， 并对不满足正态分布的变量进行正态转换， 以确保数据满足积差相关分析的前提。由于性别可能会对CAR和心理健康产生影响（Almeida et al.， 2009; Hollanders et al.， 2017; Vargas et al.， 2017）， 在进一步控制性别及上述相关分析中发现的可能影响CAR均值和特质焦虑/心理弹性的变量后， 计算了CAR均值和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关。

在变异性框架下， 首先计算3天的睡眠效率变异性、CAR变异性和特质焦虑之间的积差相关， 探讨三者之间的内在联系， 并揭示3天的睡眠效率变异性是否会对CAR变异性和特质焦虑/心理弹性产生影响。所有变量同样需要进行正态检验和正态转换。之后， 在进一步控制性别及上述相关分析中发现的可能影响CAR变异性和特质焦虑/心理弹性的变量后， 计算CAR变异性和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关。

2.3 "结果

2.3.1""睡眠效率的日间差异

三个自然日的客观睡眠效率和主观睡眠效率

的描述性统计结果如表1所示。重复测量方差分析结果发现三个采集日内的客观睡眠效率之间并不存在显著差异， F（2， 54） = 0.57， p"= 0.61; 三个采集日内的主观睡眠效率之间也并无显著差异， F（2， 54） ="0.03， p"= 0.97。

2.3.2 "CAR的日间差异

每日采集时间点皮质醇水平见图1 （a）。重复测量方差分析结果表明， 采集时间点的主效应显著， F（2.04， 54.98） = 19.81， p"lt; 0.001， η² = 0.42。这表明42%的观察到的皮质醇变化的总变异可以由采集时间点来解释。进一步的事后多重比较结果显示， 觉醒后30分钟的皮质醇水平显著高于觉醒时（p lt; 0.001， 95% CI："0.26～0.88）、觉醒后45分钟（p = 0.01， 95%"CI： 0.03～0.35）和觉醒后60分钟（p lt; 0.001， 95%"CI： 0.29～0.79）。采集日的主效应不显著F（2， 54） = 1.99， p = 0.15， 采集日和采集时间点的交互作用不显著， F（3.72， 100.36） = 0.59， p = 0.66。

CAR每日指标（Mnlnc、max−min）在3天自然睡眠日下的差异检验结果见图1 （b）， 重复测量方差分析发现两个每日指标在3个采集日内的差异均不显著， F_Mnlnc （5， 54） = 0.24， p = 0.78; F_max−min （5， 54） = 1.83， p = 0.17。

2.3.3 "均值框架下， 平均睡眠效率、平均CAR和特质焦虑/心理弹性的关系

在均值框架下， 平均睡眠效率、平均CAR和心理弹性/特质焦虑， 三个变量的描述统计结果见表2。相关分析结果显示， 只有平均客观睡眠效率与心理弹性之间的负相关达到了显著水平， r"= −0.37， p"= 0.050。此外， 平均CAR与特质焦虑/心理弹性之间的相关均不显著。

在进一步控制性别和平均客观睡眠效率后， CAR均值和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关结果见表3。结果显示， 平均CAR与特质焦虑/心理弹性的偏相关仍不显著。

2.3.4 "变异性框架下， 睡眠效率变异性、CAR变异性和特质焦虑/心理弹性的关系

在变异性框架下， 睡眠效率变异性、CAR变异性和心理弹性/特质焦虑， 三个变量的描述统计结果见表4。相关分析结果显示， 根据Mnlnc计算得出的CAR变异性指标与特质焦虑之间存在显著的正相关， r"= 0.42， p"= 0.027。这表明， 被试在自然睡眠日下的CAR变异性越小， 个体的特质焦虑水平也越低。此外， 结果还发现， 根据Mnlnc计算得出的CAR变异性指标与主观睡眠效率变异之间也存在显著的正相关， r"= 0.39， p"= 0.038。这表明， 被试在3个自然睡眠日下的较小主观睡眠效率变异会伴随较小的CAR变异性。

在进一步控制性别和主观睡眠效率变异的影响后， CAR变异性与特质焦虑/心理健康的偏相关结果如表5所示。结果显示， 根据Mnlnc计算出的CAR变异性指标与特质焦虑之间的正相关仍然显著， r"= 0.48， p"= 0.012。CAR变异性和特质焦虑在控制性别和主观睡眠效率变异后的残差散点图见图2。

2.4 "讨论

三个采集日内均出现了相似的CAR反应模式， 即皮质醇水平在觉醒后30分钟上升至峰值， 并在之后开始逐渐下降， 直至觉醒后60分钟下降到与刚刚觉醒时无差异的程度。CAR的这种反应模式与前人研究相一致， 觉醒后30分钟皮质醇水平的上升和随后的下降可能反映了HPA轴的快速反应和调节机制。这种模式表明， HPA轴对早晨觉醒的适应是快速的， 而一旦完成对晨起挑战的适应， 皮质醇水平又会回落， 反映出HPA轴对日常节律的调节（Pruessner et al.， 1997）。

关于睡眠效率和CAR， 重复测量的方差分析结果发现被试在三个自然睡眠情境下的睡眠效率具有较小的变异， 并且他们在次日清晨的CAR也具有较小的变异性。相关分析的结果进一步表明， 被试在自然睡眠情境下的主观睡眠效率变异与根据Mnlnc计算得出的CAR变异性之间存在着显著的正相关。这说明个体在相似的自然睡眠日下的主观睡眠效率波动幅度越小， CAR变异性也会越小。这可能说明了一种稳定的睡眠模式与HPA轴功能之间的潜在关联。HPA轴是响应压力的主要神经内分泌系统， 它通过释放皮质醇等激素来帮助身体适应压力。睡眠与HPA轴之间存在生理联系， 因为睡眠是身体恢复HPA轴活动的关键时期。高质量的睡眠可能有助于维持HPA轴的稳态平衡， 而睡眠障碍则可能导致HPA轴功能紊乱（Lo Martire et al.， 2024）。因此， 稳定的睡眠效率可能反映了HPA轴的良好调节功能， 这可能进一步表现为CAR的较小波动。

此外， 研究结果发现在均值框架下， 被试的客观睡眠效率和心理弹性之间存在着显著的负相关关系。在进一步控制了平均客观睡眠效率和性别的影响后， 平均CAR和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关仍不显著。尽管实验1已经对CAR的影响因素进行了相应的控制， 但是CAR还是容易受到其他诸多未知因素的影响而在多天内表现出变异（Hellhammer et al.， 2007）。而CAR在多天内的这种变异， 可能使得CAR在平均水平上难以捕捉到与特质焦虑/心理弹性的稳定关联。

在变异性框架下， 研究结果发现， 无论是否控制协变量， 根据Mnlnc计算出的CAR变异性指标与特质焦虑之间均表现出显著的正相关。并且在控制了性别和主观睡眠效率变异的可能干扰之后， CAR变异性与特质焦虑之间正相关的显著性有所提高， 由原来的r"= 0.42， p"= 0.027转变为r"= 0.48， p"= 0.012。上述结果进一步拓展了Mikolajczak等人（2010）的发现， 不仅在不同情境下CAR的波动与个体的心理健康状态之间存在联系， 在相似的自然睡眠情境下， CAR在多日内的变异与反映个体消极心理健康状态的特质焦虑得分之间也存在着一定的联系。此时个体较小的CAR变异性反映了更为健康的心理状态， 表现为较低的特质焦虑得分。CAR作为应对压力的生理指标之一， 其变异性可能反映了个体应对环境压力的能力。较小的CAR变异性表明个体每日觉醒时的生理反应相对稳定， 可能意味着他们能更有效地管理和适应日常生活中的压力。这种稳定的应对机制与较高的心理健康水平和较低的焦虑水平相关联（Kuhlman et al.， 2020）。除此之外， 稳定的CAR可能反映了个体心理和生理调节机制之间良好的协调能力。当个体能够有效地管理心理应激， 减少负面情绪和焦虑的影响时， 这种心理状态的稳定性可能会通过减少生理应激反应的波动来体现， 从而表现为CAR变异性较小（Packard et al.， 2016）。

然而， 上述结果仅仅出现在使用Mnlnc作为每日CAR计算指标时， 当使用max−min作为每日CAR指标时， CAR变异性与特质焦虑/心理弹性的相关却并不显著。造成这一差别的原因可能在于两个CAR每日指标背后的生物学意义有所不同。Mnlnc主要反映了个体觉醒后皮质醇水平的整体上升趋势。这个指标可以视为衡量个体对觉醒这一日常生理过程反应的敏感性和强度的指标。而max−min反映了觉醒后一定时间内皮质醇水平的波动范围， 即CAR的波动幅度。这个指标提供了关于个体生理反应变异性的信息， 可以视为个体应激系统调节能力和适应性的一个指标（Clow et al.， 2004）。这两个指标可能反映了机体对觉醒过程中压力反应的不同方面， 揭示了不同的生理调节机制和应对压力的策略。在实验1中， 被试处于自然睡眠情境下， Mnlnc作为一个反映CAR整体上升趋势的指标， 可能更能捕捉到个体在相对稳定的环境中的生理调节能力。这种上升趋势的一致性可能与个体如何有效管理日常压力和情绪波动相关， 因此表现出与特质焦虑之间存在着一定的联系。

除了上述结果之外， 实验1中并未观察到CAR变异性和心理弹性之间存在着显著的相关。造成这一现象的原因可能是因为在相似的自然睡眠情境下， 个体缺乏明显的外部应激源的刺激， 心理弹性可能并未发挥出明显的作用， 从而在结果中并未发现心理弹性和CAR变异性之间存在显著关联。此外， 有研究发现个体在一天中经历的压力事件的差异可能会对CAR产生不同程度的影响（Giglberger et al.， 2022; Powell amp; Schlotz， 2012）。这使得CAR变异性在一定程度上可能会受到个体知觉到的日常压力事件的影响， 而实验1在此问题上缺乏控制。基于上述问题， 实验2将进一步加入相关问卷， 以控制日常压力的可能干扰， 并通过睡眠剥夺的实验操纵来提高CAR变异性， 进一步分析CAR变异性与特质焦虑/心理弹性的关系。

3 "实验2：睡眠剥夺情境下， CAR变异性及其与特质焦虑/心理弹性的关系

3.1 "研究目的

采用睡眠剥夺的方法， 降低睡眠效率的稳定性以提高CAR的变异性， 并探讨其与特质焦虑/心理弹性的关系。

3.2 "方法

3.2.1""被试

实验2同样使用R语言中的“pwr”工具包进行被试量的计算， 参数设定同实验1 （Cohen's f^"2 = 0.3、α = 0.05、1 − β = 0.8）。结合计算结果以及可能存在的样本流失， 实验2通过网络广告招募42名健康大学生作为付费志愿者。由于未能遵守CAR采集协议的原因（Stalder et al.， 2016， 2022）， 2名被试的数据被排除， 最终样本包括40名被试， 其中20名为女性（M = 20.60岁， SD = 1.60岁）， 20名为男性（M = 20.90岁， SD = 1.80岁）。通过问卷调查确认女性参与者处于黄体期。所有参与研究的个体均未患有精神、神经或睡眠障碍， 未服用精神药物或糖皮质激素药物， 也未滥用酒精或其他物质。

3.2.2""心理健康问卷

日常应激问卷（Daily Stress Inventory， DSI）：该问卷用于测量个体在日常生活中（24小时内）的压力水平（Brantley et al.， 1987）。DSI一共包含58个项目， 每一个项目对应一个日常压力事件。该问卷要求被试判断24小时内是否经历过这些压力事件， 如果没有出现则标记为0。对出现过的压力事件按照不同水平进行评分， 评分范围由1 （“出现了但并没有压力”）到7 （“引起让人惊恐的压力”）。最终， 通过将所有应激事件的总分除以应激事件的总数来计算个体在24小时内经历的应激事件的平均强度。得分越高， 反映个体在24小时内的应激水平越高。

实验2使用的其他问卷同实验1。

3.2.3""睡眠剥夺

使用完全睡眠剥夺（Total Sleep Deprivation， TSD）操纵睡眠效率， 创设与自然睡眠情境完全不同的特殊实验情境。完全睡眠剥夺是指个体在一定时间内完全没有睡眠的状态。在这种条件下， 个体被阻止进入任何形式的睡眠， 包括所有睡眠阶段和快速眼动（REM）睡眠。

本实验已通过西南大学心理学部伦理委员会审核并获得批准。在正式实验开始之前， 每位被试都详细了解了研究目的、过程、可能的风险和收益， 并自愿参与研究。他们同时知晓， 可以在任何时候退出研究而不受任何惩罚。实验结束后， 专门负责数据质量检查的研究人员会对数据进行检查。在确认数据质量无问题后， 向被试发放全额被试费。

3.2.4""唾液皮质醇的分析

实验2采用液相色谱−质谱（LC-MS）技术来定量分析被试的唾液样本中的皮质醇水平。该技术因其高度的灵敏度和特异性而被选用， 特别适用于检测生物样本中的低浓度激素（Gröschl， 2008）。

唾液样本在分析前， 经过离心处理（5000 rpm， 4"℃， 10分钟）， 通过吸取样本上清液并使用滤膜进行过滤以去除大分子杂质。分析使用的液相色谱系统配备了一个反相色谱柱。流动相由水相和有机相组成， 梯度洗脱以优化分离效率。质谱检测采用电喷雾离子化（ESI）源， 以正离子模式操作。皮质醇的离子监测（MRM）转换设置为特定的前体离子和产物离子， 以确保分析的特异性和灵敏度。质谱参数， 如碰撞能量和离子源温度， 经过优化以获得最佳的信号强度。皮质醇水平采用外标法进行定量， 通过比较样品中皮质醇的响应与已知浓度标准曲线的响应进行。数据处理和定量分析使用特定的质谱软件进行。

3.2.5""实验流程

在实验2中， 被试在前两个采集日的实验流程基本同实验1， 唯一的不同之处在于被试还需要在每晚10点填写由主试定时发送的日常应激问卷（DSI）。此外， 在参与完全睡眠剥夺实验之前， 主试会与被试协商时间， 并且告知他们在参与剥夺实验的当天， 白天不得睡觉或者打盹， 并且要严格佩戴睡眠腕表不得随意取下。实验于约定日期的晚上10点开始， 被试需要在此之前前往实验室并完成一整晚的睡眠剥夺， 剥夺全程均用遮光窗帘对自然光进行完全遮蔽， 实验室内只保留恒定功率的LED灯光。实验全程均有两名主试参与以确保被试没有睡觉或打盹， 倘若主试发现被试正在打盹， 要迅速将其叫醒。在实验过程中， 被试需要始终保持情绪的平稳， 激烈刺激的活动以及含有酒精、咖啡因的饮品的饮用被禁止。在次日清晨的7点到8点之间， 被试被要求不得进食、饮用饮料、刷牙漱口或吸烟。并在8点、8点30、8点45和9点四个时间点， 由主试提醒进行唾液样本的采集， 并在采集完成后， 对唾液样本与睡眠腕表进行统一的回收和保存。

3.2.6""数据分析

所有数据均采用SPSS 27.0软件进行统计分析。

与实验1相同， 在方差分析前对数据进行检验以满足统计分析前提， 对于不满足球形假设的变量使用格林豪斯−盖斯勒矫正对自由度进行调整。在方差分析结果显著后， 进一步采用邦弗朗尼方法进行事后多重比较。具体而言， 以每日采集时间点（0分钟、30分钟、45分钟和60分钟）和采集天数（自然日1、自然日2和剥夺日）作为自变量， 通过重复测量方差分析采集时间点和日间差异的主效应和交互作用。之后同样使用平均增加量（Mnlnc）以及极差（max−min）作为CAR的每日指标， 以采集天数（自然日1、自然日2和剥夺日）作为自变量， 通过单因素方差分析CAR的日间差异。在实验2中， CAR的变异性被计算为前两个正常睡眠日下CAR的均值与睡眠剥夺后的CAR计算得出的标准差。

最后， 同样是在均值和变异性两个框架下， 计算控制日常压力和性别的影响后， CAR指标和特质焦虑/心理弹性之间的关系。具体而言， 在均值框架下， 用前两个自然睡眠日下的日常压力均值作为反映个体平均日常压力水平的指标。计算控制平均日常压力和性别的影响后， CAR均值和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关。在变异性框架下， 用前两个自然睡眠日下的日常压力的标准差作为反映个体日常压力变异的指标。计算控制日常压力变异和性别的影响后， CAR变异性和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关。

3.3 "结果

3.3.1 "CAR的日间差异

每个采集时间点的皮质醇水平见图3 （a）。采集时间点和采集日的交互作用显著， F（4.51， 171.43） = 7.08， p"lt; 0.001， η²"= 0.16。这说明皮质醇变化的总变异中有16%是由采集时间点和采集日的交互影响所解释的。进一步的简单效应分析表明， 在自然日1和自然日2下， 被试在觉醒后30分钟左右， 皮质醇水平达到峰值之后开始逐渐下降。然而在经历了完全睡眠剥夺之后， 4个采集时间点之间的差异均未达到显著水平。CAR的每日指标（Mnlnc、max−min）在3天内的差异检验结果见图3（b）。结果发现两个CAR每日指标的采集日主效应均显著， F_Mnlnc"（2， 76） = 12.09， p"lt; 0.001， η²"= 0.24; F_max−min （2， 76） = 10.84， p"lt; 0.001， η²"= 0.22。上述结果表明， Mnlnc和max−min的变化在不同的采集日之间显示出相当的变异性， 并且这些变异有较大的一部分可以由采集日的变化所解释。进一步的多重比较结果表明， CAR在前两个采集日之间并无显著差异， 并且前两个采集日的CAR都要显著高于睡眠剥夺后的第三个采集日。

3.3.2""均值框架下， 平均日常压力、平均CAR和特质焦虑/心理弹性的关系

在均值框架下， 平均日常压力、平均CAR和特质焦虑/心理弹性， 三个变量的描述统计结果见表6。在控制平均日常压力和性别的影响后， 平均CAR和特质焦虑/心理弹性之间的偏相关不显著， 结果见表7。

3.3.3""变异性框架下， 日常压力变异性、CAR变异性和特质焦虑/心理弹性的关系

在变异性框架下， 日常压力变异性、CAR变异性和特质焦虑心理弹性， 三个变量的描述统计结果见表8。在进一步控制日常压力变异和性别的影响后， CAR变异性和特质焦虑/心理弹性的偏相关结果见表9。此时根据max−min计算出的CAR变异性指标与心理弹性之间呈显著的正相关， r"= 0.36， p"="0.026。上述变量在控制协变量之后的残差散点图见图4。

3.4""讨论

实验2发现睡眠剥夺导致次日CAR的显著降低， 这与前人的研究发现相一致（Minkel et al.， 2012）。长时间的觉醒和睡眠剥夺可能减弱HPA轴对于觉醒刺激的反应， 导致觉醒时皮质醇的释放减少， 即CAR的钝化。这种效应可能是因为HPA轴经历了过度激活而进入一种相对抑制的状态， 从而在短期内降低了其对于觉醒刺激的敏感性（Vargas amp; Lopez-Duran， 2020）。

相关分析结果表明， 在控制性别和日常压力变异的影响后， 个体在经历睡眠剥夺后的CAR变异性与心理弹性水平呈显著正相关。该结果进一步丰富了Mikolajczak等人（2010）的发现， 不仅在周末和工作日的不同情境下， 较大的CAR波动反映了个体健康的心理状态， 在自然睡眠和完全睡眠剥夺的不同情境下， CAR的较大变异同样与个体的健康心理状态存在着一定的联系。在睡眠剥夺前后的不同情境， CAR变异性越大， 反映个体健康心理状态的心理弹性得分越高。心理弹性强调个体在应对压力、挑战和逆境时的适应和恢复能力（Connor amp; Davidson， 2003）。具有高心理弹性的个体更能有效地应对压力情境， 如睡眠剥夺， 并通过积极的适应性机制维持生理和心理健康。在这种情况下， CAR的较大变异性可能反映个体在面对睡眠剥夺这一应激源时， 能够通过调节自身的生理反应来进行迅速的适应和恢复。然而与假设不同的是， 在实验2中并未观察到CAR变异性指标和特质焦虑得分二者之间存在显著的相关。虽然特质焦虑和心理弹性二者都是相对稳定的特质指标， 但它们在面对重大应激源挑战下的作用机制可能有所不同。高心理弹性的个体通常能够更快地适应和恢复生理平衡， 这种适应性机制在面对重大应激源挑战时显得尤为重要（Liu et al.， 2018）。而特质焦虑主要反映的是个体对长期环境压力和威胁的知觉倾向（Alemany-"Arrebola et al.， 2020）。在面对重大挑战时， 特质焦虑可能对这种急性生理变化的敏感性较低， 因此未表现出与CAR变异性的显著相关。

不同于实验1的发现， 上述相关仅仅在使用max−min计算每日CAR时出现。相反， 在使用Mnlnc时， CAR的变异性与心理弹性/特质焦虑之间并未显示出显著的相关关系。造成这一差异的原因可能同样源于这两个指标背后不同的生物学含义。Mnlnc主要反映的是个体觉醒后皮质醇水平的整体上升趋势， 而max−min则反映了个体觉醒后一定时间内皮质醇水平的波动幅度。在实验2中， 被试处于完全睡眠剥夺的极端应激情境下， max−min作为反映CAR波动幅度的指标， 更可能直接反映个体对于极端变化的生理反应强度和调节范围。而完全睡眠剥夺作为一种极端的应激源， 可以激发个体极为强烈的生理和心理反应， 并进而导致次日CAR的波动幅度增大。这种增加的波动幅度可能与个体在应对极端应激源时所展现的心理适应性和恢复能力相关（Clow et al.， 2010）， 并最终表现为CAR变异性与心理弹性之间存在的显著正相关。

除了上述结果之外， 与实验1相似， 在均值框架下使用平均CAR作为指标进行计算时， 无论如何控制协变量， 其与特质焦虑和心理弹性量的相关均不显著。这一结果进一步强调了在评估与特质焦虑和心理弹性之间的关系时， 相较于CAR变异性， 使用CAR平均量具有局限性。因为CAR很容易受到其他诸多因素的影响， 包括心理压力、睡眠质量、时间压力、生物节律、甚至采样方法等（Stalder et al.， 2016）， 所以仅仅计算CAR的平均量可能忽略了这些因素在不同时间下对个体CAR所产生的不同影响。相较之下， 分析CAR变异性则可以提供更为全面的信息。首先， CAR变异性可能更敏感地反映了个体对于不同应激源的生理反应。CAR变异性能够捕捉到日间HPA轴反应模式的微妙差异， 为理解心理状态对生理过程的影响提供了更丰富的信息。其次， CAR变异性的分析可能更好地反映了个体适应和应对环境压力的能力。例如， 在睡眠剥夺后CAR变异性的增加可能表示个体在努力调节其生理状态以适应压力。最后， CAR变异性与特质焦虑和心理弹性之间的关系表明， 它可能是一个更全面的衡量个体心理健康状态的生理指标， 可以提供关于个体如何在不同时间和不同压力下调节其生理反应的重要信息。

4 "总讨论

本研究通过对具有相似睡眠效率的自然睡眠情境下进行观测（实验1）， 以及完全睡眠剥夺的实验操纵创设了具有显著睡眠差异的实验情境（实验2）， 分别探讨了CAR变异性与心理弹性和特质焦虑的关系。结果发现， 在相似的自然睡眠情境下， CAR变异性较小， 并且CAR变异性和特质焦虑之间存在着显著的正相关; 而在睡眠剥夺前后的不同睡眠情境下， CAR变异性较大， 并且CAR变异性和心理弹性之间存在着显著的正相关。与上述结果相对的是， 当使用多天CAR的平均量作为指标时， 不论睡眠情境是否相似， 其与心理弹性和特质焦虑之间均不存在显著的相关关系。上述结果基本支持假设， 即在CAR均值外， 还可以考虑CAR变异性作为衡量心理健康更为有效的生理指标。

CAR自提出以来， 已然成为心理生理学和睡眠研究领域的一个重要指标， 用于评估个体对压力的反应和昼夜节律的调节。尽管目前研究者们针对CAR已经展开了丰富的研究并取得了显著进展， 但是目前仍有一些关键问题尚未得到有效解决。首先， 关于CAR这一生理反应背后究竟反映了怎样的心理含义， 越来越多的证据表明CAR可能是个体为应对即将到来的日常挑战和压力的一种生理准备（Wu et al.， 2015; Xiong et al.， 2021）， 但是在这一问题上目前仍然存在争议（Fries et al.， 2009）。其次， 尽管CAR已被用作评估个体健康状态的生物标志物， 但是其与具体健康结果（如心理健康障碍、心血管疾病）之间的关系还存在争议（Chida amp; Steptoe， 2009）。尤其是CAR的增加或减少如何反映特定健康风险， 以及如何利用CAR进行早期预警和干预， 至今仍是研究的热点。针对上述问题， 本研究通过对比自然睡眠和睡眠剥夺情境下的CAR， 发现CAR不单单是一个静态的生理标志物， 而是一个能够灵活适应环境压力变化的动态指标。睡眠剥夺导致了CAR的显著降低， 但这种变化在高心理弹性的个体中表现为更大的CAR变异性， 显示出个体对极端压力的适应能力。此外， 本研究进一步细化了CAR与心理健康之间的关系。传统研究通常将CAR水平与心理健康直接关联， 但本研究发现， 不同情境下CAR的变化模式可能更为复杂。例如， 在自然睡眠情境下， 较小的CAR变化可能与较低的特质焦虑相关; 而在睡眠剥夺前后的不同情境下， 则是CAR的较大变化更能反映个体的心理弹性。这提示研究者在探讨CAR意义的同时， 有必要结合采集时的具体情境， 对研究结果做出更为谨慎地解释。最后， 本研究通过探索CAR在不同情境下的反应模式， 为CAR作为心理健康评估工具提供了新的视角。尤其是在极端压力情境下（如睡眠剥夺）， CAR的变异性可能可以作为评估个体心理弹性的重要指标。

尽管此前的研究已经发现睡眠与CAR之间存在着一定联系（Edwards et al.， 2001; Kumari et al.， 2009; Lasikiewicz et al.， 2008; Wüst et al.， 2000）， 但是睡眠究竟是如何与CAR相联系的， 在这一问题上目前仍存在争议。对此， 本研究通过两项实验进一步探讨了自然睡眠以及睡眠剥夺前后的睡眠效率波动对CAR变异性的影响。首先， 本研究发现在自然睡眠情境下， 个体的主观睡眠效率变异与CAR变异性之间存在着显著的正相关。并且睡眠剥夺后的CAR相较于自然睡眠情境， 存在着显著的变化。这些发现不仅强调了睡眠对于维持机体正常的生理应激反应的重要性， 也揭示了睡眠与人体应激系统之间存在着复杂的交互作用。其次， 本研究强调了改善睡眠质量在维持个体生理和心理健康中的重要性。通过揭示主观睡眠效率变化和CAR变异性之间的内在联系， 本研究为设计针对性的睡眠干预措施提供了理论思路， 即未来可能可以通过改善个体的睡眠质量， 降低主观睡眠效率的日间变异来优化日间的生理应激反应， 进而促进机体的整体健康。总体而言， 本研究不仅丰富了对睡眠与日间生理调节之间复杂联系的认识， 也为睡眠领域提供了新的干预思路。

在心理健康指标的选取上， 本研究选择了特质焦虑和心理弹性作为反映个体心理健康状态的两个核心指标。特质焦虑反映了个体在面对潜在威胁时的持续性和普遍性的应激反应， 是一个稳定的个性特征（Spielberger et al.， 1983）。心理弹性则描述了个体在面对逆境时的恢复力和适应能力（Masten， 2001）。同时考虑特质焦虑和心理弹性， 提供了一个更为全面的研究框架， 以此来理解个体如何从生理和心理两个层面应对压力。这种多维度的测量方法可以帮助更好地识别那些在应对日常生活压力时可能需要额外支持的个体。此外， 本研究通过探索CAR变异性与特质焦虑和心理弹性之间的关系， 展示了如何利用生理指标来评估和理解个体的心理健康状态。这为未来研究提供了一个有价值的参考， 表明整合生理和心理数据可以深化对个体健康状态的理解。综上所述， 本研究通过结合特质焦虑和心理弹性这两个心理健康指标， 不仅加深了对个体应对压力机制的理解， 也为心理健康干预提供了新的思路， 具有重要的理论和实践意义。

本研究也存在着一定的局限性。首先， 本研究中的两项实验均使用了3天的CAR样本来计算CAR变异性。而3天内的CAR测量可能受到个体生活事件、突发因素等多种无关因素的影响， 这些因素的短期变化可能会对CAR变异性产生较大影响。未来的研究可以考虑扩展测量时间跨度、增加测量频次， 以获得更全面和深入的理解。其次， 本研究中的两项实验样本量相对较小。实验1最终纳入分析的被试量仅达到了事先样本量计算的最低限度， 而实验2最终纳入分析的被试量也只是稍高于最低限度。并且两项实验的被试均为大学生群体， 这一特定群体和较小的样本量可能导致本研究在统计检验力和外部效度方面存在一定局限性。未来的研究可以进一步扩大样本量以及被试群体， 以获取更为可靠的研究结论。

总的来说， 本研究提供了一个探讨CAR和心理健康之间关系的新的分析思路， 相较于传统对于平均量的分析， 考虑多天内CAR变异性， 探讨其与心理健康的关系， 提供了一种更为全面和细致的方法来理解生理和心理健康之间的复杂动态关系。这种方法有助于揭示更多关于个体如何适应日常生活中的压力和挑战的信息。

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Variability in cortisol awakening response related to sleep efficiency and its relationship with trait anxiety and psychological resilience

YANG Zijian^1，2， ZHAO Xiaolin^1，2， GUO Kaige^1，2， LUO Jiahao^1，2， DU Tengfei^1，2，ZHANG Yajie^1，2， HU Yueqin³， YANG Juan^1，2

（¹"Faculty of Psychology， Southwest University， Chongqing 400715，"China）（²"Key Laboratory of Cognition and Personality， Ministry of Education， Chongqing"400715，"China）（³"Faculty of Psychology， Beijing Normal University， Beijing 100875， China）

Abstract

Cortisol awakening response （CAR） is closely associated with individual mental health. Traditional studies have used the mean value of CAR over several days to explore this relationship. However， their conclusions have been highly inconsistent due to the influence of state-dependent factors， such as sleep. Therefore， this study introduces CAR variability across multiple days as a novel measure to quantify CAR and investigates its relationship with mental health while regarding trait anxiety and psychological resilience as key variables under natural sleep observation and sleep deprivation manipulation scenarios. This study hypothesized that under the natural sleep condition， a smaller CAR variability reflects positive mental health characteristics， specifically higher psychological resilience scores and lower trait anxiety scores， while under the sleep deprivation condition， a greater CAR variability reflects positive mental health characteristics.

Two experiments were conducted to test these hypotheses. In Experiment 1， the CAR variability of 28 participants was reduced by decreasing sleep efficiency variability under natural sleep conditions. In Experiment 2， 40 participants experienced a full night of sleep deprivation following 2 natural sleep days to increase their CAR variability. All participants wore a sleep wristwatch to assess their sleep efficiency during the experimental period and provided 4 saliva samples at awakening and at 30， 45， and 60 minutes post-awakening to assess their CAR. The trait anxiety inventory and the Connor−Davidson resilience scale were used as key variables reflecting individual mental health. The relationship between CAR variability over multiple days and trait anxiety/psychological resilience was then examined.

Experiment 1 found a significant positive correlation between the variability of participants’ subjective sleep efficiency over three days and their CAR variability. Additionally， a significant positive correlation was observed between CAR variability and trait anxiety scores over the three days， indicating that a smaller CAR variability in a stable environment is associated with lower levels of trait anxiety. Experiment 2 found no significant differences in CAR during the first two natural sleep days. However， on the third day， following a full night of sleep deprivation， CAR showed a marked blunting， with post-deprivation CAR levels being significantly lower than those recorded on the preceding two natural sleep days. Experiment 2 also found a significant positive correlation between CAR variability following sleep deprivation and psychological resilience，"and this significant correlation was independent of daily stress factors. Therefore， a higher CAR variability in a changing environment is associated with higher levels of psychological resilience. When using the traditional CAR mean as a measure to explore its relationship with trait anxiety and psychological resilience， no significant correlations were found in either experiment.

These results suggest that in addition to mean CAR， CAR variability can be regarded as an effective physiological indicator for measuring mental health. Smaller CAR variability in stable environments is associated with lower levels of trait anxiety， while greater CAR variability in more variable environments is associated with higher levels of psychological resilience. This study emphasizes the importance of considering CAR variability over multiple days to understand how individuals adapt to daily stressors and challenges， thus providing new perspectives and potential approaches for promoting mental health and designing effective intervention strategies in the future.

Keywords "cortisol awakening response （CAR）， variability， sleep efficiency， trait anxiety， psychological resilience