PSQI 在学生、老年人和慢病人群中怎样使用？

“广泛使用”不等于“解释完全相同”

PSQI 的 7 个组成成分固定，但各成分在不同人群中的分布可能不同。例如学生群体可能极少使用催眠药物，老年人可能更常合并夜尿、疼痛和多重用药，慢病人群的夜间症状又可能直接来自疾病或治疗。

因此，量表名称相同不代表测量结构、最佳界值和干预含义完全一致。跨人群比较前，要先确认测量是否具有足够可比性。

学生的睡眠受课程、考试、宿舍环境、电子设备、社交时间和周末补觉影响。PSQI 高分可能反映行为与环境，也可能伴随情绪困扰或睡眠疾病，不能仅从学生身份推断原因。

一项中国本科生研究发现两因子模型相对更好，且“催眠药物使用”成分在该样本中不理想，研究者指出低药物使用率可能是原因之一。603 名医学生研究报告整体 Cronbach α 为 0.734，重测相关为 0.530，并同样支持两因子模型相对更优。查看研究摘要。

这说明学生项目至少应报告各成分分布，不能只给“睡眠差比例”。若用于学校筛查，还必须有保密、反馈和转介机制。

老年人的睡眠时间结构、生理节律和白天活动可能与年轻成人不同。夜间醒来可能与疼痛、夜尿、呼吸问题或照护环境有关；白天困倦也可能受到药物、多病共存和活动减少影响。

应用 PSQI 时应同时收集：

如存在认知障碍，是否适合自评、如何辅助填写及结果是否仍可与原验证证据比较，都需单独论证。

慢性疼痛、糖尿病、心肺疾病、癌症及其治疗可能影响夜醒、睡眠时长和日间精力。PSQI 能描述困扰，却不能区分是疾病、治疗、情绪还是独立睡眠障碍导致。

在 240 名中国 2 型糖尿病成人中，一项研究发现移除“催眠药物使用”成分后的单因子模型拟合优于原单因子模型，内部一致性为 0.78。查看原研究。这不是要求所有糖尿病研究都自行删项——未经许可修改量表还有版权和测量可比性问题——而是提示研究者应检查目标样本中的结构表现。

可以描述差异，但不能默认差异全部来自“真实睡眠质量”。版本理解、样本构成、药物使用、疾病负担和成分结构都会影响分数。严谨比较需要预先设计，并报告不确定性，而不是简单给三个平均数排序。