过敏性鼻炎青少年睡眠障碍与非自杀性自伤行为之间的关系：从以人为中心和以变量为中心的双重视角分析社会隔离的作用

《Frontiers in Public Health》：Relationship between sleep disorders and non-suicidal self-injury in adolescents with allergic rhinitis: a dual perspective analysis of person-centered and variable-centered on the role of social isolation

　　**摘要**

**背景**：先前的研究已经建立了睡眠障碍与非自杀性自伤之间的关联，然而，在患有过敏性鼻炎的青少年中，这种关系的潜在心理机制尚未得到充分阐明。过敏性鼻炎是一组具有明确物理诱因和夜间症状负担的独特群体。

**方法**：本研究采用横断面调查设计，于2025年8月至10月期间在中国成都的五家三级医院招募了12至18岁的过敏性鼻炎青少年。测量和评估使用《睡眠障碍筛查问卷》、《社交隔离量表》和《关于自伤的陈述清单》进行。

**结果**：睡眠障碍与社交隔离（r = 0.475，p < 0.001）和非自杀性自伤（NSSI，r = 0.385，p < 0.001）呈正相关，而社交隔离也与NSSI呈正相关（r = 0.405，p < 0.001）。中介分析表明，社交隔离部分中介了睡眠障碍与NSSI之间的关联，间接效应为0.154 [95% CI (0.104, 0.205)]，占总效应的38.4%。潜在轮廓分析确定了两个亚组：低睡眠障碍-低社交隔离组（46.9%）和高睡眠障碍-高社交隔离组（53.1%）。高睡眠障碍-高社交隔离组的青少年报告的NSSI得分显著高于低风险组（t = ?2.111，p = 0.035）；在调整了人口统计和疾病相关协变量后，这种差异仍然显著（F = 7.454，p = 0.007）。

**结论**：通过个体中心和变量中心的双重视角分析，本研究强调了过敏性鼻炎青少年中睡眠障碍与非自杀性自伤之间的显著关联。在过敏性鼻炎青少年的临床管理中，应优先进行常规的睡眠障碍筛查和干预，并关注患者的社交联系，同时为高风险亚组实施分层、综合的预防和干预策略。

**1. 引言**
过敏性鼻炎是一种IgE介导的慢性炎症性疾病（1），其全球发病率正在增加，尤其在青少年中尤为明显（2, 3）。Alnahas和Abouammoh（4）指出，青少年中过敏性鼻炎的全球发病率已达到10%至30%。该疾病的核心临床症状包括鼻塞、瘙痒、打喷嚏和透明鼻涕（5），不仅影响患者的日间功能，还显著损害他们的夜间睡眠质量（6, 7）。令人担忧的是，在这一敏感的发育阶段，过敏性鼻炎可能会加剧学业压力、人际障碍，甚至导致自伤行为（8, 9）。然而，现有的研究主要集中在过敏性鼻炎的生理机制和药物治疗上（10, 11），对相关心理健康问题，特别是睡眠障碍与非自杀性自伤之间的关系讨论不足。因此，本研究旨在分析过敏性鼻炎青少年中睡眠障碍与非自杀性自伤之间的潜在关系及其内部机制，填补这一研究空白，并具有重要的实践和理论价值。

**2. 方法**
2.1 **研究设计**
本研究采用横断面调查设计，调查过敏性鼻炎青少年中的睡眠障碍与非自杀性自伤之间的关系。考虑到非自杀性自伤这一心理变量的敏感性，横断面设计有效地收集了所需数据，同时保护了参与者的隐私，并为未来的纵向跟踪研究奠定了基础。数据收集时间从2025年8月持续到10月。

2.2 **参与者招募**
2.2.1 **招募过程**
本研究采用多中心医院连续抽样策略，而不是严格的概率随机抽样。具体而言，选择了中国成都的五家三级医院作为研究地点，包括三家综合性三级医院和两家儿科专科医院，依据可行性、病例可及性和机构合作情况。在每家参与医院中，研究人员在研究期间向就诊于耳鼻喉科诊所或病房的过敏性鼻炎青少年进行了连续招募。潜在参与者及其法定监护人被提供了关于研究目的、程序、保密保护及潜在风险的详细信息，并在参与前获得了书面知情同意。符合条件的参与者在研究者的指导下在私密安静的环境中完成了电子问卷。现场检查了问卷的完整性，只有在参与者同意的情况下才补充缺失的回答。

2.2.2 **纳入和排除标准**
2.2.2.1 **纳入标准**
参与者需满足以下所有条件：
（1）年龄在12至18岁之间；
（2）由耳鼻喉科医生根据典型临床症状及皮肤点刺试验阳性或血清过敏原特异性IgE结果确诊为过敏性鼻炎；
（3）疾病持续时间≥2个月，以便充分感知慢性疾病的心理社会影响；
（4）具备基本中文读写能力，能够独立理解和完成问卷；
（5）青少年及其法定监护人提供书面知情同意。

2.2.2.2 **排除标准**
参与者符合以下任一情况则被排除：
（1）存在其他慢性呼吸道疾病（如支气管哮喘、COPD、慢性鼻窦炎），以减少呼吸系统共病对睡眠影响的混淆；
（2）有或正在接受精神科医生诊断的重大精神障碍（如精神分裂症、双相情感障碍、重度抑郁症）；
（3）严重的认知障碍；
（4）在数据收集前2周内使用了可能影响睡眠结构的药物，包括镇静催眠药、抗组胺药和鼻用皮质类固醇。这一标准旨在减少药物对睡眠相关变量评估的干扰；然而，这也可能限制样本的代表性，因为抗组胺药和鼻用皮质类固醇在过敏性鼻炎管理中很常见。

2.2.3 **最小样本量**
对于变量中心分析，本研究使用G*Power 3.1软件计算样本量，设定效应量为中等水平（f2 = 0.15），显著性水平α为0.05，统计功效（1-β）为0.95，并预测八个变量。结构方程模型分析所需的最小样本量为160例。根据Nylund-Gibson和Choi（47）的建议，潜在轮廓分析的样本量应确保每个轮廓至少占总样本的5%至10%，以保证参数估计的稳定性和可靠性。假设研究中可能识别出三到五个潜在轮廓，因此总样本量估计不少于300例。

2.2.4 **研究样本**
在数据收集期间，共有612名潜在参与者被接触，其中487名符合所有纳入标准且没有排除标准，初始纳入率为79.58%。在未被纳入的125名潜在参与者中，47人因同时患有哮喘或慢性鼻窦炎被排除，38人因疾病持续时间少于2个月被排除，12人因有重大精神疾病史被排除，28人因拒绝签署知情同意书被排除。在完成数据质量检查后，排除了14份无效问卷，最终得到473名参与者的样本用于统计分析，有效回收率为97.13%，超过了最低目标样本量要求，符合后续统计分析的条件。2.3 伦理考量本研究遵循了《赫尔辛基宣言》和该机构的伦理标准，在实施前获得了医院/大学伦理委员会的批准（批准编号：2025CYFYIRB-BA-156）。考虑到有未成年人的参与以及涉及非自杀性自伤的敏感信息，研究人员从法定监护人和青少年本人处获得了知情同意，并强调了匿名性和保密性，以保护数据隐私和安全。2.4 研究工具2.4.1 睡眠障碍量表睡眠障碍的评估使用了由Yu和Buysse开发的《睡眠障碍量表-简版》（Sleep Disorders Scale–Brief），该量表包含8个项目。该量表由Yu和Zhu（49）通过回译程序进行了中文翻译（由两名中国心理学专业学生完成），并在中国样本中展示了良好的文化适应性和可靠性。参与者从三个维度评估自己的睡眠障碍：睡眠满意度、睡眠质量和睡眠干扰。项目采用5点李克特量表（1=完全不，5=非常严重）进行评分，总分范围为8到40分，分数越高表示睡眠障碍越严重。在本研究中，该量表的内部一致性良好（Cronbach's α = 0.903）。在AMOS 30.0软件中采用了单因素测量模型；验证性因素分析（CFA）显示模型拟合良好，见表1。表1变量χ2/dfGFIAGFIRMSEACFITLIFE因子载荷睡眠障碍1.2790.9860.9760.0240.9960.9950.587~0.748社会隔离1.0990.9740.9650.0150.9980.9970.616~0.791非自杀性自伤1.0010.9820.9740.0100.9960.9970.631~0.783研究变量的模型拟合指标。χ2/df表示卡方值与自由度之比；GFI表示拟合优度指数；AGFI表示调整后的拟合优度指数；RMSEA表示均方根近似误差；CFI表示比较拟合指数；TLI表示Tucker-Lewis指数。可接受的模型拟合标准：χ2/df < 3，GFI > 0.90，AGFI > 0.90，RMSEA < 0.08，CFI > 0.90，TLI > 0.90。2.4.2 社会隔离量表社会隔离的评估使用了Jessor和Jessor开发的《社会隔离量表》（Social Isolation Scale），该量表包含15个项目。Wu和Li（51）将该量表翻译成中文，并证实其在成人样本中的文化适用性和可靠性。在本研究中，该量表用于评估患有过敏性鼻炎的青少年的感知社会隔离程度。回答采用5点李克特量表进行评分（1=强烈不同意到5=强烈同意），总分范围为15到75分，分数越高表示社会隔离程度越严重。当前样本的内部一致性极佳（Cronbach's α = 0.938）。在AMOS 30.0软件中测试了单因素模型，CFA结果显示模型拟合良好（见表1）。2.4.3 非自杀性自伤量表非自杀性自伤的评估使用了Klonsky和Glenn开发的《关于自伤的陈述量表》（Inventory of Statements About Self-Injury, ISAS），该量表包含12个项目。Yu和Zhu（49）通过回译程序生成了中文版，并验证了其在中国青少年群体中的文化适用性和可靠性。该量表用于评估无自杀意图的12种故意自伤行为，如打自己、咬自己、灼伤等。项目采用5点李克特量表进行评分，分数范围为1（从未）到5（五次或更多）。总分范围为12到60分，分数越高表示非自杀性自伤行为越频繁。在本研究中，内部一致性良好（Cronbach's α = 0.925）。在AMOS 30.0软件中采用了单因素模型，CFA结果显示模型拟合良好（见表1）。2.5 统计分析本研究使用SPSS 27.0、AMOS 30.0和Mplus 8.3软件进行数据管理和统计分析，显著性水平（α）设为0.05。通过内部一致性信度和验证性因素分析来评估量表的可靠性和结构有效性。内部一致性使用Cronbach's α系数进行评估（≥0.7视为可接受标准）。AMOS 30.0软件中的验证性因素分析采用最大似然估计进行参数估计。首先，使用Harman的单因素检验来测量共同方法偏差，阈值设为40%。其次，使用描述性统计来分析变量分布特征和中心趋势，结果以平均值±标准差的形式呈现。第三，使用独立样本t检验或单因素方差分析来检验不同组之间的非自杀性自伤差异，效应量用Cohen's d或η2表示。第四，进行相关分析来检验连续变量之间的线性关系。第五，使用SPSS PROCESS宏中的Model 4来检验社会隔离的中介效应。中介效应的统计推断采用偏差校正的百分位数自助法，重抽样次数为5000次，如果95%置信区间不包括零，则认为中介效应显著。第六，使用Mplus 8.3软件从个体中心的角度进行潜在剖面分析，以睡眠障碍和社会隔离分数作为连续指标变量，识别青少年群体中的异质亚型。确定最佳剖面数量的过程是从单一剖面模型逐步拟合到五重剖面模型。最后，使用独立样本t检验来比较不同潜在剖面之间的非自杀性自伤分数差异。3 结果3.1 人口统计特征共有473名符合条件的患有过敏性鼻炎的青少年参与研究。平均年龄为14.98岁（标准差=2.026岁）。其中，265人为男性（56.00%），208人为女性（44.00%）。大多数参与者处于初中阶段（n=244，51.60%），275人居住在城市地区（58.10%）。诊断时间多为≥1年（n=130，27.50%），181名参与者（38.30%）报告每周出现3-4次症状发作。详细的人口统计特征见表2。表2变量项目数量（N）频率（%）性别男性26556.00%女性20844.00%教育背景小学及以下12927.30%初中24451.60%高中10021.10%居住地城市27558.10%农村19841.90%诊断时间2-3个月11624.50%3-6个月11925.20%6-12个月10822.80%1年以上13027.50%每周发作次数*< 3次13929.40%3-4次18138.30%5次及以上15332.30%年龄M ± SD14.98 ± 2.026参与者的人口统计信息。M表示平均值；SD表示标准差。*每周发作次数指过去4周或最近一个过敏季节中鼻炎症状（如打喷嚏、流鼻涕、鼻塞、瘙痒）的平均频率。3.2 共同方法偏差的评估为了评估共同方法偏差的潜在影响，我们进行了Harman的单因素检验。所有35个测量项目都被纳入了一个未旋转的探索性因素分析中。提取了3个特征值大于1的因素，第一个因素解释了总方差的34.265%，低于传统的40%阈值。这些发现表明，在本研究中共同方法偏差不是主要问题。3.3 描述性统计和相关分析研究变量的描述性统计数据显示在表3中。根据Kline（53）提出的标准，核心变量的偏度值介于?0.111到?0.020之间，峰度值介于?0.294到?0.477之间，表明分布大致符合正态性假设。表3变量MSDSkewnessKurtosis123睡眠障碍2.9840.726?0.020?0.3771社会隔离3.0180.739?0.111?0.4770.475***1非自杀性自伤3.3060.740?0.081?0.2940.385***0.405***1表3显示了研究变量的描述性统计和相关性。***p < 0.001。如表3所示，睡眠障碍与社会隔离（r = 0.475，p < 0.001）和非自杀性自伤（r = 0.385，p < 0.001）呈正相关。社会隔离与非自杀性自伤也呈正相关（r = 0.405，p < 0.001）。所有相关系数的值介于0.30到0.50之间，反映了中等程度的关联，观察到的模式与理论预期一致。这些效应量表明睡眠障碍、社会隔离和非自杀性自伤之间存在有意义的关联。然而，这些相关性不足以单独通过任何一个因素进行临床诊断，强调了對患有过敏性鼻炎的青少年进行多维度评估的必要性。3.4 组间比较为了检验不同人口统计特征和疾病相关特征之间的非自杀性自伤分数差异，根据情况进行了独立样本t检验或单因素方差分析（表4）。表4变量项目MSDt/FpCohen's d/η2性别男性3.2100.762?3.2050.001?0.297女性3.4280.693教育背景小学及以下3.5340.74513.043< 0.0010.053初中3.2930.701高中3.0440.741居住地城市3.2850.770?0.7440.457?0.069农村3.3360.696诊断时间2-3个月3.1020.7095.581< 0.0010.0343-6个月3.2770.7476-12个月3.3530.6981年以上3.4760.756每周发作次数< 3次3.2340.7601.0890.3370.0053-4次3.3570.7285次及以上3.3100.734关于非自杀性自伤的人口统计信息组间差异。Cohen's d用于独立样本t检验的效应量测量；η2（eta-squared）用于单因素方差分析的效应量测量。女性参与者的非自杀性自伤分数（M = 3.428，SD = 0.693）显著高于男性参与者（M = 3.210，SD = 0.762，t = ?3.205，p = 0.001，Cohen's d = ?0.297），这种差异具有统计学意义。这表明女性青少年可能是非自杀性自伤的高风险亚群。单因素方差分析显示，在不同教育水平上非自杀性自伤存在显著差异（F = 13.043，p < 0.001，η2 = 0.053）。具体来说，小学及以下教育水平的参与者非自杀性自伤分数最高（M = 3.534，SD = 0.745），其次是初中组（M = 3.293，SD = 0.701），高中组最低（M = 3.044，SD = 0.741）。这表明教育水平越高，非自杀性自伤的风险越低。非自杀性自伤也随着诊断时间的延长而增加（F = 5.581，p < 0.001，η2 = 0.034）。诊断时间超过1年的参与者报告的非自杀性自伤分数高于其他组。相比之下，城市（M = 3.285，SD = 0.770）和农村（M = 3.336，SD = 0.696）参与者之间的非自杀性自伤没有显著差异（t = ?0.744，p = 0.457，Cohen's d = ?0.069）。同样，不同症状频率组之间的非自杀性自伤也没有显著差异（F = 1.089，p = 0.337，η2 = 0.005）。这些发现表明居住地和症状频率并非该样本中非自杀性自伤的主要相关性因素。3.5 社会隔离的中介分析为了检验社会隔离是否介于睡眠障碍和非自杀性自伤之间的关联，我们使用SPSS的PROCESS v4.1（Model 4）进行了中介分析。将睡眠障碍作为自变量，非自杀性自伤作为因变量，社会隔离作为中介变量，同时包括年龄、性别、教育水平、居住地和症状次数、诊断时间等协变量。回归结果见表5和图1。在模型1中，控制协变量后，睡眠障碍与社会隔离呈显著正相关（B = 0.547，p < 0.001，95% CI [0.449, 0.646]），表明睡眠障碍越严重的青少年社会隔离程度越强。在模型2中，当同时考虑睡眠障碍和社会隔离时（控制相同的协变量），睡眠障碍对非自杀性自伤的直接效应仍然显著（B = 0.246，p < 0.001，95% CI [0.139, 0.353]），社会隔离也与非自杀性自伤显著相关（B = 0.281，p < 0.001，95% CI [0.193, 0.368]）。这些结果表明，即使考虑了社会隔离因素，睡眠障碍与非自杀性自伤之间的关联仍然显著。表5模型预测因子结果模型拟合R2FBtLLCIULCI模型1睡眠障碍社会隔离0.24521.533***0.54710.9060.4490.646年龄?0.003?0.184?0.0320.026教育水平0.0220.474?0.0690.112居住地?0.010?0.163?0.1290.109诊断时间0.0110.403?0.0410.063症状次数0.0932.4270.0180.169性别?0.158?2.043?0.311?0.006模型2睡眠障碍非自杀性自伤0.30024.857***0.2464.5350.1390.353社会隔离0.2816.2750.1930.368年龄0.0191.299?0.0100.047教育水平?0.262?5.908?0.350?0.175居住地0.0901.535?0.0250.205诊断时间0.0983.8510.048症状次数0.0010.023?0.0730.074性别0.0550.7340.0920.203社会隔离中介效应的回归分析结果。***p < 0.001。CI表示置信区间；R2表示模型解释的方差比例；F表示整体模型显著性；β表示标准化回归系数；t表示单个预测因子的显著性；CI表示置信区间。图1显示了社会隔离中介效应的路径系数。***p < 0.001。表6显示了自助法结果。睡眠障碍对非自杀性自伤的总效应为0.400（SE = 0.050，95% CI [0.301, 0.499]），表明存在显著的总体关联。在考虑社会隔离后，睡眠障碍对非自杀性自伤的直接影响仍然显著[β = 0.246，SE = 0.054，95% CI (0.139, 0.353)]。通过社会隔离的间接效应为0.154 [SE = 0.026，95% CI (0.104, 0.205)]，支持睡眠障碍 → 社会隔离 → 非自杀性自伤的显著部分中介路径。换句话说，在统计模型中，睡眠障碍与非自杀性自伤行为之间存在关联，这种关联既可能是直接的，也可能是间接的，通过更高的感知社会隔离程度来体现。表6显示了效应类型、β值、置信区间上下限以及效应比例，支持了研究假设。总体效应为0.40（95%置信区间为0.050至0.301），其中直接效应为0.246（95%置信区间为0.054至0.139），间接效应为0.154（95%置信区间为0.026至0.104）。Bootstrap测试结果进一步证实了中介效应的存在。

从实际影响来看，通过社会隔离的间接路径解释了总效应的38.99%，这意味着睡眠障碍与非自杀性自伤行为之间的关联可能有超过三分之一的原因在于感知到的社会疏离。这表明社会隔离不仅是一个统计上显著的中介因素，也是一个具有临床意义的干预目标。此外，最终模型解释了非自杀性自伤行为变异的29.4%，显示出在这一人群中心理社会研究的解释能力。

3.6 睡眠障碍与社会隔离的联合潜在剖面分析使用Mplus 8.3软件进行了潜在剖面分析，采用了8个睡眠障碍指标和15个社会隔离指标作为连续变量。估计了从单一到五个剖面的模型，其拟合指数见表7。结果表明，随着剖面数量的增加（从1到5个），AIC、BIC和调整后的BIC值单调递减，表明模型拟合度有所提高。然而，LMR-LRT（Lo-Mendell-Rubin似然比检验）显示，两个剖面的模型比单个剖面的模型拟合得更好（p < 0.001），而三个、四个或五个剖面的模型则没有显著差异（p分别等于0.713、0.401和0.219）。两个剖面的模型熵值最高（0.935），表明分类更为清晰。此外，两个剖面的子群比例分别为46.9%和53.1%，表明子群规模相对稳定。综合考虑LMR-LRT结果、熵值和简洁性，选择了两个剖面的模型作为最佳解释。

3.7 不同潜在剖面之间的非自杀性自伤行为差异为了检验潜在剖面成员资格是否影响非自杀性自伤行为，进行了独立样本t检验（表8）。结果显示，高睡眠障碍-高社会隔离组的非自杀性自伤行为得分显著高于低睡眠障碍-低社会隔离组（分别为3.373和3.229，t = -2.111，p = 0.035）。这一发现表明，高睡眠障碍与社会隔离的联合高风险特征与非自杀性自伤行为的关联更强。然而，效应量较小（Cohen's d = -0.195），说明这种差异可能更多用于人群层面的风险分层和早期筛查，而不是个体层面的强烈临床区分。

4. 讨论4.1 变量中心视角下的研究发现本研究在变量中心框架下确认了睡眠障碍与非自杀性自伤行为之间的显著正相关关系，这与先前在普通青少年和精神疾病样本中的研究结果一致。该研究的独特贡献在于它是在过敏性鼻炎青少年的特定背景下探讨这一关联的。在过敏性鼻炎中，夜间鼻塞、症状波动和炎症介质的昼夜变化常常会损害睡眠质量。这些由可识别生理因素引发的睡眠问题可能更为慢性且持久，从而对青少年的情绪调节产生更深远和持久的影响。从神经生物学的角度来看，睡眠剥夺会削弱大脑前额叶对边缘结构（如杏仁核）的调控作用，增加对负面刺激的反应性，并降低调节能力。这种情绪调节缺陷是非自杀性自伤行为的核心心理脆弱性，因为个体可能会通过自伤来缓解强烈的负面情绪。

值得注意的是，社会隔离部分中介了睡眠障碍与非自杀性自伤行为之间的联系，间接效应占总效应的38.99%。这一发现为睡眠障碍-社会隔离-非自杀性自伤行为的统计中介模式提供了实证支持。从两个角度可以解释这一机制：首先，睡眠障碍可能通过社交功能障碍（如日间疲劳、注意力问题和易怒）影响社交参与，进而削弱亲子沟通，逐渐增加个体感知到的心理距离。对于患有过敏性鼻炎的青少年来说，反复出现的症状已经限制了他们的社交活动；当这些问题叠加睡眠问题时，社交隔离会更加明显。其次，社会隔离与非自杀性自伤行为之间的关联与人际理论相符，这些理论强调归属感缺失是非自杀行为和自杀相关行为的驱动因素。当青少年感到强烈的疏离感时，未满足的归属需求可能会引发无助、孤独感和负面自我评价。在没有有效支持的情况下，非自杀性自伤行为（私下、即时且具有负面强化效果）可能成为暂时逃避或调节心理痛苦的方式。

4.2 个人中心视角下的研究发现通过潜在剖面分析，本研究识别出两个具有不同心理和社会功能的亚群体：低睡眠障碍-低社会隔离组和高睡眠障碍-高社会隔离组。这一分类揭示了过敏性鼻炎青少年在睡眠和心理社会功能上的显著异质性，弥补了变量中心方法的局限性。高睡眠障碍-高社会隔离组占样本的53.1%，表明超过一半的过敏性鼻炎青少年同时面临睡眠障碍和社交隔离的双重负担。这一现象与资源保护理论相符，该理论认为资源损失可能会引发连锁反应：睡眠问题可能导致能量减少和社会互动能力下降，进而导致更严重的社交退缩。相比之下，低睡眠障碍-低社会隔离组尽管患有过敏性鼻炎，但仍保持了相对良好的睡眠和社交功能，可能是因为疾病程度较低、应对资源较强或支持系统较好。

4.3 理论与实践意义本研究提出了三个主要理论贡献。首先，它将睡眠障碍与非自杀性自伤行为之间的关联研究从普通青少年扩展到患有慢性疾病的人群，丰富了我们对躯体疾病状态下心理行为机制的理解。以往关于过敏性鼻炎的研究主要集中在病理生理学和药物治疗上，忽视了其心理社会后果。本研究表明，过敏性鼻炎不仅是身体疾病，也是青少年心理健康问题的重要风险因素，强调了耳鼻喉科与心理健康服务之间的跨学科整合。其次，通过引入社会隔离作为中介变量，该研究阐明了睡眠问题与非自杀性自伤行为之间的合理心理路径，扩展了人际理论在慢性疾病青少年中的应用。社会隔离作为归属感缺失的指标，似乎在症状负担与自伤行为之间起到了桥梁作用，指出了一个潜在的干预目标。第三，结合变量中心和个人中心方法的使用，本研究提供了整体的关联模式和亚群体异质性，增强了结论的稳健性和普遍性。在临床实践中，应常规评估青少年的睡眠状况，提供睡眠卫生指导，并在必要时转介至睡眠医学领域。对于患有高睡眠障碍和高社会隔离的青少年，应优先进行非自杀性自伤行为的筛查和干预。

4.4 限制与未来研究方向本研究存在几个局限性。首先，横断面设计排除了因果推断的可能性。睡眠障碍、社会隔离和非自杀性自伤行为之间可能存在双向或循环关系。未来研究应采用纵向设计并进行多次测量，以明确时间顺序和因果关系。其次，尽管参与者来自五家三级医院，但样本是通过医院内的连续抽样获得的，而非严格的概率随机样本，因此在解释结果时的代表性和普遍性方面需谨慎。第三，所有变量均为自我报告，可能存在社会期望和回忆偏倚。尽管Harman的测试显示方法偏差不严重，但未来研究可以采用客观的睡眠测量方法（如行为记录或多导睡眠图）来提高测量准确性。第四，本研究将社会隔离视为单一中介变量，但实际上可能有多种机制 linking 睡眠障碍与非自杀性自伤行为。未来研究可以探讨其他中介变量（如情绪调节困难、过度思考、冲动性、抑郁症状）和潜在调节因素（如家庭功能、同伴关系质量、人格特质），以建立更全面的模型。此外，研究还应考虑药物使用对结果的影响，因为在数据收集前两周内使用可能影响睡眠的药物（如抗组胺药和鼻用皮质类固醇）可能会影响研究的代表性。这可能会限制研究结果在更广泛的过敏性鼻炎青少年群体中的普遍性。此外，由于药物使用可能与疾病严重程度、就医行为、治疗依从性和症状控制有关，这一排除标准可能引入了选择偏倚，并影响了睡眠障碍、社会隔离和非自杀性自伤之间关联程度的观察结果。未来的研究应包括服用药物的患者，并将药物暴露作为协变量、分层因素或调节因素，以更好地反映现实世界的临床情况。最后，一个局限性在于抑郁症状没有直接进行评估，因此在当前分析中无法对其进行控制。这一点很重要，因为抑郁症状与青少年的睡眠障碍、社会隔离和非自杀性自伤之间存在强烈关联，可能在这些观察到的关系中起到了混淆因素的作用。尽管排除了患有严重精神疾病的参与者，但亚临床或未诊断的抑郁症状可能仍然存在。因此，本研究报告中发现的关联结果应谨慎解读，未来的研究应采用经过验证的抑郁症状测量方法，以确定在调整情绪症状负担后这些关联是否仍然存在。

**结论**
本研究采用以变量为中心和以个体为中心相结合的方法，系统地探讨了过敏性鼻炎青少年中睡眠障碍与非自杀性自伤之间的关系，以及社会隔离的潜在作用。结果显示，睡眠障碍与非自杀性自伤存在显著关联，且这种关联部分由社会隔离在统计学上介导。潜在剖面分析进一步识别出两个不同的亚组，其中高睡眠障碍-高社会隔离组的非自杀性自伤发生率高于低风险适应组。这些发现通过突出过敏性鼻炎青少年中的可能解释模式和异质性，扩展了当前的理解，并为临床实践中的风险分层和针对性评估提供了实证支持。然而，需要纵向研究来明确时间顺序和因果关系。