【摘 要】
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目的:调查评价新疆脑力劳动者工作压力与睡眠质量现状,并分析两者之间的关系以及睡眠质量的影响因素,同时通过检测Period3（Per3）基因多态性,进一步探讨工作压力与Per3基因多态性的交互作用对睡眠质量的影响。方法:（1）采用整群抽样的方法抽取新疆乌鲁木齐市脑力劳动者1700人,使用职业紧张量表（OSI-R）、付出-回报失衡量表（ERI）、匹兹堡睡眠指数量表（PSQI）对其工作压力和睡眠质量状况
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目的:调查评价新疆脑力劳动者工作压力与睡眠质量现状,并分析两者之间的关系以及睡眠质量的影响因素,同时通过检测Period3（Per3）基因多态性,进一步探讨工作压力与Per3基因多态性的交互作用对睡眠质量的影响。方法:（1）采用整群抽样的方法抽取新疆乌鲁木齐市脑力劳动者1700人,使用职业紧张量表（OSI-R）、付出-回报失衡量表（ERI）、匹兹堡睡眠指数量表（PSQI）对其工作压力和睡眠质量状况进行调查评价。（2）随机抽取问卷调查对象中有睡眠质量问题人数的50%作为病例组,对照组按照1:1匹配选取,应用聚合酶链式反应-限制性片段长度多态性技术（PCR-RFLP）对其进行Per3基因多态性检测。结果:（1）本次研究共发放问卷1700份,回收有效问卷1458份,问卷有效率为85.8%。（2）不同人口学特征间脑力劳动者的工作压力程度和OSI-R得分不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。其中男性、年龄＞40岁、高级职称、工龄≥15年、月收入＞5000元以及饮酒的脑力劳动者工作压力程度和得分均较高（P＜0.05）。同时,不同文化程度和职业组间脑力劳动者的付出-回报失衡水平和ERI得分不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。其中本科及以上的脑力劳动者以及教师,付出-回报失衡水平及得分情况均较高（P＜0.05）。（3）本次研究中有睡眠质量问题的脑力劳动者共有501人,检出率为34.4%。不同婚姻状况、月收入以及吸烟组间,脑力劳动者的睡眠质量问题检出率和PSQI得分均不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。其中未婚、月收入≤5000元以及吸烟的脑力劳动者睡眠质量问题检出率和得分均较高（P＜0.05）。（4）不同工作压力组间脑力劳动者的睡眠质量分布和PSQI得分均不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。其中,高工作压力组的脑力劳动者有睡眠质量问题人数所占比重及得分均明显高于中、低工作压力组。同时,不同付出回报失衡组间脑力劳动者的睡眠质量分布和PSQI得分均不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。其中,高付出低回报组的脑力劳动者有睡眠质量问题人数所占比重及得分均明显高于非高付出低回报组。回归分析显示,婚姻状况（OR=0.672,95%CI:0.491～0.920）、月收入（OR=0.726,95%CI:0.565～0.931）、吸烟（OR=1.467,95%CI:1.045～2.059）、高工作压力（OR=1.524,95%CI:1.091～2.129）以及付出-回报失衡（OR=2.184,95%CI:1.724～2.766）是脑力劳动者睡眠质量的影响因素。（5）Per3基因54bp-VNTR位点基因型及等位基因在不同睡眠质量组间分布不同,且差异有统计学意义（P＜0.05）。进一步进行回归分析发现,Per3基因中与4/4基因型相比,4/5基因型（OR=2.614,95%CI:1.727～3.956）是睡眠质量问题的易感基因型,等位基因5（OR=2.270,95%CI:1.595～3.231）可能会增加发生睡眠质量问题的风险。（6）基因-环境交互作用模型发现,Per3×付出-回报失衡×工作压力模型为最佳交互模型。进一步进行交互作用的logistic回归分析发现,与Per34/4×非高付出低回报相比,Per34/5×高付出低回报（OR=3.988,95%CI:2.065～7.704）发生睡眠质量问题的风险较高。结构方程模型发现,工作压力、Per3基因均与睡眠质量有直接关联,然而Per3基因和工作压力之间无直接关联,即工作压力和Per3基因之间不存在中介效应。结论:新疆脑力劳动者工作压力程度较高,睡眠质量较为严重,并且随着工作压力程度的增加,其睡眠质量呈现下降的趋势。此外,工作压力与Per3基因之间的交互作用可能增加患睡眠质量问题的风险。因此,对于工作压力,如果能尽早发现并实施干预,则可以有效地降低脑力劳动者发生睡眠质量问题的风险;对于存在基因易感性的个体,则应尽可能避免或减少外界高危环境应激因素对其自身的刺激,从而改善其睡眠质量。
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