王德文; 吴政宇; 刘正奎; 姜茂敏; 张瑞泽; 黄上萌; 陈津瀚

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0607

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• 论著·人群健康研究 •

退而不休对我国老年人睡眠质量的影响研究

中国全科医学, 2023,26(1) : 42-49. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0607

摘要

背景

我国将从轻度老龄化进入中度老龄化社会阶段，在国家积极老龄化战略与健康老龄化战略背景下，老年人的睡眠健康问题不容忽视。

目的

探讨退而不休对我国老年人睡眠质量的影响，为改善老年人睡眠质量提供相关参考。

方法

于2021年8月申请获取北京大学发布的中国家庭追踪调查（CFPS）2018年中≥60岁受试者（n=7 862）的退而不休与睡眠健康数据。按照退休后是否继续工作分为两组；按照国际睡眠医学有关中老年人睡眠健康的研究，将睡眠时长≤4 h与≥10 h定义为异常睡眠时长，将睡眠时长>4~<10 h定义为正常睡眠时长，将晚于23：00入睡定义为晚睡；按照个体对自身睡眠效率与效果的主观评价，将睡眠质量感知分为乐观感知与悲观感知。采用二分类Logistic回归模型探讨退而不休对睡眠时长、睡眠质量感知、入睡时点的影响。

结果

7 862例研究对象中，5 705例（72.56%）睡眠质量感知乐观，6 508例（82.78%）睡眠时长正常，7 464例（94.94%）入睡时间早于23：00（包含23：00），4 005例（50.94%）退而不休。二分类Logistic回归模型结果显示，控制年龄、性别、婚姻、学历、人格特征等因素后，退而不休使老年人睡眠质量感知更加积极〔OR（95%CI）=1.205（1.069，1.358）〕、睡眠时长相对更加健康〔OR（95%CI）=1.306（1.137，1.499）〕、入睡时点相对更早〔OR（95%CI）=1.596（1.253，2.033）〕，退而不休是老年人睡眠质量的保护性因素（P<0.05）。

结论

退而不休能够对老年人的睡眠质量产生保护作用。因此，应从政策层面支持并保障老年人退而不休的选择。

引用本文: 王德文, 吴政宇, 刘正奎, 等. 退而不休对我国老年人睡眠质量的影响研究 [J] . 中国全科医学, 2023, 26(1) : 42-49. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0607.

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研究显示，截至2020年末我国已有超3亿人口存在睡眠障碍问题^[1]。众多研究表明，睡眠质量关系到个体身体功能的正常运转，当个体存在睡眠不足、失眠等睡眠障碍问题时，其生理与心理健康水平也将受到影响^[2，3]。我国≥60岁人口已有2.64亿，占总人口的18.70%，并预计到2035年突破3亿^[4]。老年人群的睡眠问题不仅关系到老年人的生活质量，更关系到老年人自身健康状况的转归。在积极老龄化与健康老龄化的战略规划下，我国老年人的睡眠健康不容忽视。

《中国城乡老年人生活状况调查报告》数据显示，我国已有9 000多万≥60岁老年在业人口，越来越多的老年人选择退休后继续工作，老年人力资源储量正在逐年上升^[5]。老年人退休后继续工作并非我国所特有的社会现象，随着世界各国人口老龄化程度不断加深，老龄化所带来的劳动力短缺、养老保障负担过重等成为阻碍社会发展的一大问题，鼓励退而不休将成为世界各国应对老龄化问题推行的社会政策。退而不休是否会对老年人的睡眠健康产生影响？学术界虽对睡眠健康问题已有较多研究，但现有研究多从个体的心理与生理视角展开探讨，对退而不休与睡眠质量关系的探索相对较少。如有研究指出心理健康状况对睡眠健康有重要影响，良好的心理健康状况对于改善睡眠质量具有重要意义^{[6，7，8，9]}；有研究指出患慢性病数量越多，睡眠质量越差，提高生理健康水平有助于改善睡眠质量^[10，11]；也有研究指出亲和性、尽责性与外向性人格预示着较好的睡眠状况，而神经质人格特征则预示着较差的睡眠状况^{[12，13，14，15]}。因此，本研究利用中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）数据对退而不休与老年人睡眠质量关系展开实证研究，从而为改善老年人睡眠质量提供相关建议，也为我国延迟退休、健康老龄化等方针政策的实施提供相关参考数据。

1　对象与方法

1.1　研究对象

本文所选研究对象为我国≥60岁的退休老年人群体，研究数据来源于2018年CFPS。CFPS由北京大学中国社会科学调查中心实施，调查样本覆盖25个省份，CFPS采用多阶段、内隐分层和与人口规模成比例的系统概率抽样方式抽取样本家庭，调查对象包含样本家庭中的全部家庭成员。本研究在获得37 354份原始数据后，选取年龄≥60岁、完整填答睡眠相关问题、已退休领取养老金的老年人群样本数据共7 862份。CFPS已通过北京大学生物医学伦理委员审批（审批号：IRB00001052-14010）。

1.2　观测指标

美国睡眠医学会主编的《国际睡眠障碍分类（第三版）》中有关睡眠障碍的相关诊断标准^[16]及美国匹兹堡大学有关睡眠质量指数量表的研究^[17]，均指出主观睡眠质量感知、客观睡眠时长及夜间入睡时点等是判断睡眠质量的重要参考指标。因此，本研究选取睡眠时长、睡眠质量感知与入睡时点作为衡量睡眠质量的因变量。

因变量睡眠质量感知由CFPS问卷中"我感觉睡眠不好"问题整理而来，该问题采用4级计分法，得分1、2分为乐观，得分3、4分为悲观。因变量睡眠时长由CFPS问卷中"一般情况下您每天大约睡几个小时""工作日每天大约睡几个小时""休息日每天大约睡几个小时"等有关夜间睡眠时间的问题整理而来。本研究依据European Heart Journal与JAMA分别于2019年和2020年发布的有关中老年人睡眠时长的研究，将睡眠不足（≤4 h）与睡眠过久（≥10 h）定义为异常睡眠时长，将睡眠时长>4~<10 h定义为正常睡眠时长^[18，19]。因变量入睡时点依据CFPS问卷中"晚上一般几点上床睡觉"得出。国际睡眠医学相关研究指出晚于23：00入睡会对中老年人的心脏等器官健康产生消极影响^[20]。

自变量退而不休由问卷中"过去1周工作状态""能够在确定的时间或者6个月以内回到原来的工作岗位""是否从事个体经营活动""是否从事农业方面的工作（包括种地、管理果树、采集农林产品、养鱼、打渔、养牲畜及去市场销售农产品等）"等问题整理而来，以此识别那些已经达到国家退休政策规定的退休条件、已经退休但仍在参与工作的老年人群。

本研究依据已有睡眠质量影响因素的研究结论^{[21，22，23]}，选取性别、年龄、学历、婚姻状况、户籍所在地、过去两周身体不适情况、移动上网情况、人格特征为控制变量。人格特征采用吴琼等^[24]修订的11题简版人格量表测量，该量表具有良好的信效度。研究变量的具体赋值情况见表1。

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表1

变量名称与赋值

Table 1

Variable names and corresponding assignment description

表1

变量名称与赋值

Table 1

Variable names and corresponding assignment description

变量名称		变量赋值
因变量
	睡眠质量感知	乐观=0^a，悲观=1
	睡眠时长	正常睡眠时长=0^a，异常睡眠时长=1
	入睡时点	早于23：00（包括23：00）=0^a，晚于23：00=1
自变量
	退而不休	否=0，是=1^a
控制变量
	性别	女=0，男=1^a
	年龄	原值进入
	学历	小学及以下=0，初中及以上=1^a
	婚姻状况	无配偶=0，有配偶=1^a
	户籍所在地	农村=0，城镇=1^a
	过去两周身体不适情况	否=0，是=1^a
	移动上网情况	否=0，是=1^a
	人格特征	原值进入

注：^a表示为参照类别

1.3　统计学方法

采用SPSS 26.0软件进行统计分析，计数资料以频数和百分比表示，组间比较采用χ²检验；计量资料以（±s）表示，组间比较采用两独立样本t检验。选用二分类Logistic回归模型探讨退而不休对睡眠时长、睡眠质量感知、入睡时点的影响，并依据霍斯默-莱梅肖检验（P>0.05）对回归模型的拟合优度进行检验；采用分层回归分析法，先执行控制变量与因变量的回归模型，再执行自变量、控制变量与因变量的回归模型。以P<0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1　研究对象一般资料

7 862例研究对象中，男3 909例（49.72%）、女3 953例（50.28%），平均年龄（68.2±6.3）岁，5 534例（70.39%）学历为小学及以下，6 373例（81.06%）有配偶，4 049例（51.50%）户籍所在地为农村，3 340例（42.48%）过去两周身体不适，6 943例（88.31%）不移动上网，5 705例（72.56%）睡眠质量感知乐观，6 508例（82.78%）睡眠时长正常，7 464例（94.94%）入睡时间早于23：00（包括23：00），4 005例（50.94%）退而不休，人格特征中尽责性、外向性、亲和性、开放性、神经质维度得分分别为（4.02±0.70）、（3.68±0.90）、（4.10±0.66）、（3.06±0.94）、（3.21±1.05）分。

2.2　不同睡眠质量感知、不同睡眠时长、不同入睡时点老年人特征比较

不同睡眠质量感知的老年人性别、年龄、学历、婚姻状况、户籍所在地、过去两周身体不适情况、移动上网情况、退而不休情况、人格特征（外向性、亲和性、开放性、神经质维度）得分比较，差异有统计学意义（P<0.05），见表2。不同睡眠时长的老年人年龄、学历、婚姻状况、户籍所在地、过去两周身体不适情况、移动上网情况、退而不休情况、人格特征（亲和性、神经质维度）得分比较，差异有统计学意义（P<0.05），见表3。不同入睡时点的老年人年龄、学历、户籍所在地、移动上网情况、退而不休情况比较，差异有统计学意义（P<0.05），见表4。

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表2

睡眠质量感知乐观与悲观组老年人特征比较

Table 2

Characteristics of older people with optimism or pessimism with self-perceived sleep quality

表2

睡眠质量感知乐观与悲观组老年人特征比较

Table 2

Characteristics of older people with optimism or pessimism with self-perceived sleep quality

组别	例数	性别〔n（%）〕		年龄（±s，岁）	学历〔n（%）〕		婚姻状况〔n（%）〕		户籍所在地〔n（%）〕
组别	例数	女	男	年龄（±s，岁）	小学及以下	初中及以上	无配偶	有配偶	农村	城镇
睡眠质量感知乐观	5 705	2 515（44.08）	3 190（55.92）	68.1±6.3	3 861（67.67）	1 844（32.33）	991（17.37）	4 714（82.63）	2 881（50.50）	2 824（49.50）
睡眠质量感知悲观	2 157	1 394（64.62）	763（35.38）	68.4±6.4	1 673（77.56）	484（22.44）	498（23.08）	1 659（76.92）	1 168（54.15）	989（45.95）
χ²（t）值		264.216		-2.001^a	73.363		33.321		8.347
P值		<0.001		0.041	<0.001		<0.001		0.004

组别	过去两周身体不适〔n（%）〕		移动上网情况〔n（%）〕		退而不休〔n（%）〕		人格特征（±s，分）
组别	是	否	是	否	是	否	尽责性	外向性	亲和性	开放性	神经质
睡眠质量感知乐观	2 066（36.21）	3 639（63.79）	711（12.46）	4 994（87.54）	2 985（52.32）	2 720（47.68）	4.03±0.70	3.69±0.89	4.12±0.65	3.08±0.93	3.12±1.05
睡眠质量感知悲观	1 274（59.06）	883（40.94）	208（9.64）	1 949（90.36）	1 020（47.29）	1 137（52.71）	4.00±0.71	3.64±0.93	4.05±0.69	3.01±0.96	3.45±1.01
χ²（t）值	334.443		12.056		15.875		1.582^a	2.268^a	4.056^a	2.687^a	-12.532^a
P值	<0.001		<0.001		<0.001		0.114	0.023	<0.001	0.007	<0.001

注：^a表示t值

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表3

睡眠时长正常与异常组老年人特征比较

Table 3

Characteristics of older people with normal and abnormal sleep duration

表3

睡眠时长正常与异常组老年人特征比较

Table 3

Characteristics of older people with normal and abnormal sleep duration

组别	例数	性别〔n（%）〕		年龄（±s，岁）	学历〔n（%）〕		婚姻状况〔n（%）〕		户籍所在地〔n（%）〕
组别	例数	女	男	年龄（±s，岁）	小学及以下	初中及以上	无配偶	有配偶	农村	城镇
睡眠时长正常	6 508	3 220（49.48）	3 288（50.52）	67.9±6.1	4 445（68.30）	2 063（31.70）	1 141（17.53）	5 367（82.47）	3 267（50.20）	3 241（49.80）
睡眠时长异常	1 354	689（50.89）	665（49.11）	69.9±7.0	1 089（80.43）	265（19.57）	348（25.70）	1 006（74.30）	782（57.75）	572（42.25）
χ²（t）值		0.890		-10.869^a	79.094		48.723		25.613
P值		0.346		<0.001	<0.001		<0.001		<0.001

组别	过去两周身体不适〔n（%）〕		移动上网情况〔n（%）〕		退而不休〔n（%）〕		人格特征（±s，分）
组别	是	否	是	否	是	否	尽责性	外向性	亲和性	开放性	神经质
睡眠时长正常	2 620（40.26）	3 888（59.74）	848（13.03）	5 660（86.97）	3 390（52.09）	3 118（47.91）	4.02±0.69	3.69±0.89	4.11±0.66	3.06±0.93	3.19±1.05
睡眠时长异常	720（53.18）	634（46.82）	71（5.24）	1 283（94.76）	615（45.42）	739（54.58）	3.99±0.72	3.64±0.95	4.06±0.70	3.03±0.98	3.30±1.07
χ²（t）值	76.540		65.828		19.945		1.616^a	1.916^a	2.523^a	1.037^a	-3.668^a
P值	<0.001		<0.001		<0.001		0.106	0.055	0.012	0.316	<0.001

注：^a表示t值

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表4

入睡时点早于23：00（包括23：00）与晚于23：00组老年人特征比较

Table 4

Characteristics of older people going to asleep earlier and later than 23：00

表4

入睡时点早于23：00（包括23：00）与晚于23：00组老年人特征比较

Table 4

Characteristics of older people going to asleep earlier and later than 23：00

组别	例数	性别〔n（%）〕		年龄（±s，岁）	学历〔n（%）〕		婚姻状况〔n（%）〕		户籍所在地〔n（%）〕
组别	例数	女	男	年龄（±s，岁）	小学及以下	初中及以上	无配偶	有配偶	农村	城镇
入睡时点早于23：00（包括23：00）	7 464	3 721（49.85）	3 743（50.15）	68.3±6.4	5 313（71.18）	2 151（28.82）	1 415（18.96）	6 049（81.04）	3 917（52.48）	3 547（47.52）
入睡时点晚于23：00	398	188（47.24）	210（52.76）	66.8±5.5	221（55.53）	177（44.47）	74（18.59）	324（81.41）	132（33.17）	266（66.83）
χ²（t）值		1.035		4.704^a	44.424		0.033		56.424
P值		0.309		<0.001	<0.001		0.856		<0.001

组别	过去两周身体不适〔n（%）〕		移动上网情况〔n（%）〕		退而不休〔n（%）〕		人格特征（±s，分）
组别	是	否	是	否	是	否	尽责性	外向性	亲和性	开放性	神经质
入睡时点早于23：00（包括23：00）	3 158（42.31）	4 306（57.69）	804（10.77）	6 660（89.23）	3 859（51.70）	3 605（48.30）	4.02±0.70	3.68±0.90	4.10±0.66	3.05±0.93	3.21±1.05
入睡时点晚于23：00	182（45.73）	216（54.27）	115（28.89）	283（71.11）	146（36.68）	252（63.32）	4.02±0.74	3.73±0.89	4.14±0.67	3.13±0.98	3.12±1.06
χ²（t）值	1.808		120.219		34.101		-0.152^a	-1.230^a	-1.328^a	-1.474^a	1.703^a
P值	0.179		<0.001		<0.001		0.879	0.219	0.184	0.141	0.089

注：^a表示t值

2.3　退而不休对老年人睡眠质量感知、睡眠时长、入睡时点影响的二分类Logistic回归分析

退而不休对老年人睡眠质量感知影响的二分类Logistic回归分析：模型1结果显示，女性〔OR（95%CI）=1.936（1.729，2.168）〕、学历为小学及以下〔OR（95%CI）=1.211（1.058，1.385）〕、人格特征神经质维度得分高〔OR（95%CI）=1.265（1.196，1.337）〕者主观睡眠质量感知更为悲观（P<0.05），过去两周身体无不适〔OR（95%CI）=0.455（0.409，0.506）〕、人格特征亲和性维度得分高〔OR（95%CI）=0.814（0.746，0.888）〕者睡眠质量感知更为乐观（P<0.05）；模型2结果显示，在加入自变量（退而不休）后，控制变量与因变量（睡眠质量感知）的作用方向与显著性水平无明显变化，退而不休老年人〔OR（95%CI）=1.205（1.069，1.358）〕拥有更为乐观的睡眠质量感知（P<0.05），见表5。

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表5

退而不休对老年人睡眠质量感知影响的二分类Logistic回归分析

Table 5

Binary Logistic regression analysis of the effect of working after retirement on self-rated sleep quality in Chinese older people

表5

退而不休对老年人睡眠质量感知影响的二分类Logistic回归分析

Table 5

Binary Logistic regression analysis of the effect of working after retirement on self-rated sleep quality in Chinese older people

变量		模型1			模型2
变量		OR（95%CI）	χ²值	P值	OR（95%CI）	χ²值	P值
性别（女）		1.936（1.729，2.168）	30.950	<0.001	1.893（1.689，2.122）	120.279	<0.001
年龄		1.006（0.997，1.015）	1.577	0.209	1.002（0.992，1.011）	0.121	0.728
学历（小学及以下）		1.211（1.058，1.385）	7.762	0.005	1.239（1.082，1.419）	9.613	0.002
婚姻状况（无配偶）		1.100（0.958，1.263）	1.823	0.177	1.079（0.939，1.240）	1.161	0.281
户籍所在地（农村）		1.034（0.925，1.155）	0.347	0.556	1.084（0.966，1.217）	1.884	0.170
过去两周身体不适（否）		0.455（0.409，0.506）	211.194	<0.001	0.457（0.411，0.508）	208.403	<0.001
移动上网情况（否）		0.986（0.819，1.186）	0.023	0.880	1.015（0.843，1.223）	0.025	0.876
人格特征
	尽责性	1.033（0.947，1.126）	0.529	0.467	1.041（0.955，1.136）	0.832	0.362
	外向性	0.950（0.890，1.015）	2.328	0.127	0.951（0.890，1.015）	2.254	0.133
	亲和性	0.814（0.746，0.888）	21.343	<0.001	0.811（0.743，0.885）	22.166	<0.001
	开放性	0.956（0.896，1.019）	1.894	0.169	0.959（0.899，1.023）	1.607	0.205
	神经质	1.265（1.196，1.337）	68.840	<0.001	1.267（1.199，1.340）	70.057	<0.001
退而不休（否）		—	—	—	1.205（1.069，1.358）	9.306	0.002

注：—表示无此项数据；模型1执行控制变量（性别、年龄、学历、婚姻状况、户籍所在地、过去两周身体不适、移动上网、人格特征）与因变量的回归模型，模型2执行自变量（退而不休）、控制变量与因变量的回归模型

退而不休对老年人睡眠时长影响的二分类Logistic回归分析：模型1结果显示，年龄较大〔OR（95%CI）=1.038（1.028，1.048）〕、学历为小学及以下〔OR（95%CI）=1.387（1.183，1.627）〕、无配偶〔OR（95%CI）=1.243（1.066，1.451）〕、农村户籍〔OR（95%CI）=1.225（1.078，1.392）〕、过去两周存在身体不适〔OR（95%CI）=0.641（0.567，0.725）〕、不移动上网〔OR（95%CI）=1.889（1.446，2.468）〕、人格特征神经质维度得分高〔OR（95%CI）=1.080（1.014，1.149）〕是老年人睡眠时长正常的危险因素（P<0.05）；模型2结果表明，在加入自变量（退而不休）后，除性别外的控制变量与因变量（睡眠时长）的作用方向与显著性水平无明显变化，退而不休〔OR（95%CI）=1.306（1.137，1.499）〕是老年人睡眠时长正常的保护因素（P<0.05），见表6。

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表6

退而不休对老年人睡眠时长影响的二分类Logistic回归分析

Table 6

Binary Logistic regression analysis of the effect of working after retirement on sleep duration in Chinese older people

表6

退而不休对老年人睡眠时长影响的二分类Logistic回归分析

Table 6

Binary Logistic regression analysis of the effect of working after retirement on sleep duration in Chinese older people

变量		模型1			模型2
变量		OR（95%CI）	χ²值	P值	OR（95%CI）	χ²值	P值
性别（女）		0.895（0.786，1.020）	2.785	0.095	0.868（0.761，0.989）	4.487	0.034
年龄		1.038（1.028，1.048）	54.784	<0.001	1.032（1.021，1.043）	35.219	<0.001
学历（小学及以下）		1.387（1.183，1.627）	16.158	<0.001	1.429（1.217，1.679）	18.996	<0.001
婚姻状况（无配偶）		1.243（1.066，1.451）	7.652	0.006	1.208（1.034，1.411）	5.703	0.017
户籍所在地（农村）		1.225（1.078，1.392）	9.720	0.002	1.307（1.145，1.492）	15.735	<0.001
过去两周身体不适（否）		0.641（0.567，0.725）	49.832	<0.001	0.645（0.570，0.730）	48.237	<0.001
移动上网情况（否）		1.889（1.446，2.468）	21.785	<0.001	1.969（1.506，2.575）	24.514	<0.001
人格特征
	尽责性	0.989（0.896，1.092）	0.047	0.829	1.001（0.907，1.105）	0.001	0.981
	外向性	0.969（0.899，1.045）	0.667	0.414	0.971（0.901，1.046）	0.600	0.438
	亲和性	0.912（0.826，1.007）	3.311	0.069	0.907（0.821，1.002）	3.700	0.054
	开放性	1.006（0.934，1.084）	0.027	0.871	1.011（0.938，1.089）	0.084	0.772
	神经质	1.080（1.014，1.149）	5.734	0.017	1.083（1.017，1.153）	6.128	0.013
退而不休（否）		—	—	—	1.306（1.137，1.499）	14.290	<0.001

退而不休对老年人入睡时点影响的二分类Logistic回归分析：模型1结果显示，年龄较大〔OR（95%CI）=0.963（0.944，0.981）〕、农村户籍〔OR（95%CI）=0.515（0.409，0.648）〕、过去两周无身体不适〔OR（95%CI）=0.756（0.611，0.934）〕、不移动上网〔OR（95%CI）=0.435（0.335，0.565）〕者入睡时点更倾向早于23：00（包括23：00）（P<0.05），人格特征对入睡时点无影响（P>0.05）；模型2结果表明，在加入自变量（退而不休）后，控制变量与因变量（睡眠时长）的作用方向与显著性水平无明显变化，退而不休老年人〔OR（95%CI）=1.596（1.253，2.033）〕入睡时点更倾向早于23：00（包括23：00）（P<0.05），见表7。

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表7

退而不休对老年人入睡时点影响的二分类Logistic回归分析

Table 7

Binary Logistic regression analysis of the effect of working after retirement on the time go to sleep in Chinese older people

表7

退而不休对老年人入睡时点影响的二分类Logistic回归分析

Table 7

Binary Logistic regression analysis of the effect of working after retirement on the time go to sleep in Chinese older people

变量		模型1			模型2
变量		OR（95%CI）	χ²值	P值	OR（95%CI）	χ²值	P值
性别（女）		0.890（0.714，1.110）	1.072	0.301	0.834（0.667，1.043）	2.527	0.112
年龄		0.963（0.944，0.981）	14.992	<0.001	0.953（0.934，0.972）	22.245	<0.001
学历（小学及以下）		0.820（0.646，1.042）	2.639	0.104	0.875（0.687，1.115）	1.169	0.280
婚姻状况（无配偶）		1.284（0.969，1.701）	3.029	0.082	1.239（0.934，1.642）	2.213	0.137
户籍所在地（农村）		0.515（0.409，0.648）	31.865	<0.001	0.588（0.462，0.749）	18.532	<0.001
过去两周身体不适（否）		0.756（0.611，0.934）	6.684	0.010	0.768（0.621，0.950）	5.901	0.015
移动上网情况（否）		0.435（0.335，0.565）	39.122	<0.001	0.464（0.357，0.603）	32.761	<0.001
人格特征
	尽责性	0.919（0.773，1.092）	0.916	0.338	0.936（0.787，1.113）	0.561	0.454
	外向性	1.051（0.920，1.202）	0.536	0.464	1.053（0.921，1.204）	0.572	0.449
	亲和性	1.112（0.926，1.335）	1.295	0.255	1.099（0.916，1.320）	1.034	0.309
	开放性	1.041（0.915，1.186）	0.376	0.540	1.047（0.919，1.192）	0.480	0.489
	神经质	0.957（0.862，1.062）	0.696	0.404	0.963（0.867，1.069）	0.503	0.478
退而不休（否）		—	—	—	1.596（1.253，2.033）	14.311	<0.001

3　讨论

本研究结果表明，过去两周身体存在不适的老年人拥有较差的睡眠质量感知、异常的睡眠时长和较晚的入睡时点；年龄越大的老年人越易睡眠时长异常、入睡时点较晚，这与现有研究结论基本一致。如研究表明身体疼痛程度与老年人睡眠质量明显相关，躯体的不适会明显干扰个体入睡效率、延长个体入睡时长，从而导致整体睡眠质量较差^[25]；至于年龄，已有较多研究表明随着年龄的增长，老年人身体机能逐渐衰退，以致生理健康水平降低，从而导致老年人睡眠质量遭受负面影响^[26，27]。由此可见，高龄及身体状况较差老年人的睡眠质量需重点关注。

本研究结果表明，学历、婚姻状况、移动上网情况、人格特征对老年人睡眠质量存在影响。（1）学历较低的老年人睡眠质量感知相对悲观，这可能是因为受教育程度较低的老年人心理健康水平较低，进而影响到了睡眠质量感知^[28]。（2）有配偶的老年人睡眠时长更为正常，这可能是因为有配偶的老年人感知社会支持水平相对较高，进而对睡眠质量产生了积极影响^[29]。（3）使用手机移动上网的老年人入睡时点相对较晚，已有研究表明睡前使用智能手机可对老年人睡眠时点产生延迟作用^[30]。（4）神经质人格特征的老年人睡眠质量感知较差，亲和性人格特征的老年人睡眠质量感知较好，这与其他研究基本一致^[31，32]。即神经质人格特征的老年人更容易产生烦恼、愤怒等消极情绪，这对睡眠质量的感知具有消极作用；相反，亲和性人格特征的老年人更容易拥有活跃、友好与热情的积极心理状态，睡眠质量感知通常相对乐观。

本研究结果表明，退而不休的老年人拥有更乐观的睡眠质量感知、更正常的睡眠时长、更早的入睡时点。睡眠质量感知是个体对自身睡眠效率与效果的评价，是反映个体睡眠质量的重要主观指标，睡眠主观评价己经成为睡眠障碍诊断与疗效评估的重要依据^[16]；睡眠时长则是反映个体睡眠质量的重要客观指标，也是影响个体健康状况的间接或直接因素，现有研究表明睡眠时间长期过短会诱发不同程度的相关疾病，如心血管疾病、精神疾病等^[33]；入睡时点是反映个体睡眠习惯与睡眠质量的参考指标，相关研究表明熬夜晚睡是个体健康的危险因素^[34]。综上可见，退而不休的老年人睡眠健康状况相对更好。产生这一结果的原因可能为：（1）劳动本身及劳动所获得的金钱收入均可以给个体带来幸福感^[35，36]，而幸福感的提升可以改善个体的睡眠质量^[37]。（2）研究表明规律的生活作息有利于帮助个体形成健康的昼夜节律与生理节律，促使个人体分泌适量的褪黑素^[38]，从而保护个体的睡眠质量^[39]。老年人按时上班与下班的工作作息规律可能有助于老年人拥有更正常的睡眠时长。

综上，老年人退休后继续参与劳动有利于其保持良好的心理、生理与睡眠健康水平，促进健康老龄化战略的实施推进；同时，积极的劳动参与能提升老年人社会参与的程度，补充老龄人力资源，推进我国积极老龄化的发展进程。因此，我国有关部门应出台相关政策以支持老年人退而不休，如积极推进延迟退休政策、出台退休老年人的灵活就业政策等，为"银发工作者"提供相应的环境与制度保障。

利益冲突

本文无利益冲突。

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贡献者信息

王德文

1．361000　福建省厦门市，厦门大学公共事务学院

2．100103　北京市，中国科学院心理研究所

3．100049　北京市，中国科学院大学心理学系

吴政宇

1．361000　福建省厦门市，厦门大学公共事务学院

刘正奎

2．100103　北京市，中国科学院心理研究所

3．100049　北京市，中国科学院大学心理学系

姜茂敏

1．361000　福建省厦门市，厦门大学公共事务学院

张瑞泽

1．361000　福建省厦门市，厦门大学公共事务学院

黄上萌

4．361000　福建省厦门市，厦门大学附属第一医院

陈津瀚

4．361000　福建省厦门市，厦门大学附属第一医院

通信作者

陈津瀚

4．361000　福建省厦门市，厦门大学附属第一医院

Email：xmjinhan@aliyun.com

关键词

老年人; 睡眠质量; 退而不休; 睡眠时长; 睡眠质量感知; 入睡时点;

基金项目

福建省自然科学基金项目--老年肌少症非药物干预及相关健康素养提升的作用机制研究（2022J011354）

国家自然科学基金资助项目--农村中老年人健康素养测评指标构建及健康素养提升研究（72074187）

作者声明

王德文，吴政宇，刘正奎，等.退而不休对我国老年人睡眠质量的影响研究[J].中国全科医学，2023，26（1）：42-49.[www.chinagp.net]

作者贡献：

王德文、吴政宇共同进行文章构思与设计；吴政宇负责论文初稿撰写、统计与结果分析、论文修订；刘正奎、黄上萌、陈津瀚参与研究的可行性分析；姜茂敏、张瑞泽进行数据收集和整理；王德文、陈津瀚进行英文修订；王德文负责文章质量控制；陈津瀚对文章整体负责。

利益冲突

本文无利益冲突。

历史

出版日期：2023-01-05

收稿日期：2022-08-17

修回日期：2022-10-23

本文编辑

张亚丽

Original Research·Focus on Population Health

Effect of Working after Retirement on Sleep Quality in Chinese Older People

WANG Dewen, WU Zhengyu, LIU Zhengkui, JIANG Maomin, ZHANG Ruize, HUANG Shangmeng, CHEN Jinhan

Published 2023-01-05

Cite as Chin Gen Pract, 2023, 26(1): 42-49. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0607

Abstract

Background

Chinese aging population degree will transform mild to moderate. During addressing aging issues by proactive national strategies and healthy aging strategies, the sleep health of older peoplecannot be ignored.

Objective

To explore the effect of working after retirement on sleep quality in Chinese older people, providing relevant reference data for improving sleep quality in this group of people.

Methods

In August 2021, data of working after retirement prevalence and sleep health in subjects aged ≥60 years (n=7 862) were obtained from the 2018 China Family Panel Studies (CFPS) conducted by Peking University with permission. They were divided into working after retirement and non-working after retirement groups by working after retirement prevalence. Normal sleep duration (within 4 to 10 hoursper night) , abnormal sleep duration (≤4 or ≥10 hours per night) , sleeping late (going to bed after 23 o'clock) in accordance with relevant diagnostic criteria used in international studies on sleep health in middle-aged and older people. Self-reported perceptions of sleep quality were classified into optimistic and pessimistic according to subjective evaluation of sleep efficiency and effect. Binary Logistic regression model was used to explore the effect of working after retirement on sleep duration, perception of sleep quality and the time to go to sleep.

Results

Among the subjects, 5 705 (72.56%) had optimistic sleep quality, 6 508 (82.78%) had normal sleep duration, and 7 464 (94.94%) went to sleep earlier than 23: 00, and 4 005 (50.94%) still worked after retirement. After controlling for age, gender, maritalstatus, education level, personality traits and other factors, working after retirement was associated with increased probability of higher optimism with sleep quality〔OR (95%CI) =1.205 (1.069, 1.358) 〕, more normal sleep duration〔OR (95%CI) =1.306 (1.137, 1.499) 〕, and earlier time to go to sleep〔OR (95%CI) =1.596 (1.253, 2.033) 〕.Working after retirement was associated with increased probability of good sleep quality (P<0.05) .

Conclusion

As working after retirement may be contributive to good sleep quality in older people, it should be supported and guaranteed by governmental policies.

Key words:

Aged; Sleep quality; Reemployment after retirement; Sleep duration; Sleep perception; Bedtime

Contributor Information

WANG Dewen

1.School of Public Affairs, Xiamen University, Xiamen 361000, China

2.Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100103, China

3.Department of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

WU Zhengyu

1.School of Public Affairs, Xiamen University, Xiamen 361000, China

LIU Zhengkui

2.Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100103, China

3.Department of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

JIANG Maomin

1.School of Public Affairs, Xiamen University, Xiamen 361000, China

ZHANG Ruize

1.School of Public Affairs, Xiamen University, Xiamen 361000, China

HUANG Shangmeng

4.The First Affiliated Hospital of Xiamen University, Xiamen 361000, China

CHEN Jinhan

4.The First Affiliated Hospital of Xiamen University, Xiamen 361000, China

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