自闭症谱系障碍幼儿失眠症状的临床关联性研究：多维度评估与预测模型构建

　　本刊推荐：为探究自闭症谱系障碍（ASD）幼儿失眠症状的临床关联性，研究团队采用多学科评估方法，通过对103名2-10岁ASD患儿的PAIRS量表、ABC行为量表和BAMBI进食行为量表等分析发现，33%患儿存在显著失眠症状，且与多动/不依从行为（ABC-H）、膳食补充剂使用及 disruptive mealtime behaviors 显著相关（ROC=0.842）。该研究为ASD儿童睡眠障碍的早期识别和干预提供了重要依据。

　　

在儿科临床实践中，自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder, ASD）儿童的睡眠问题一直是困扰家长和医生的难题。研究表明，40%-80%的ASD患儿存在睡眠障碍，远高于普通儿童20%的患病率。这些睡眠问题不仅表现为入睡困难、夜间频繁醒来等失眠症状，更会引发日间行为问题、学习能力下降以及家庭功能紊乱等一系列连锁反应。然而，由于评估工具缺乏和病因复杂，ASD患儿的睡眠问题长期未能得到系统性研究。

为深入探究ASD幼儿失眠症状的临床特征及其关联因素，来自埃默里大学医学院的研究团队开展了一项创新性研究。该研究招募了103名2-10岁的ASD患儿，通过多学科协作模式，采用新开发的儿科自闭症失眠评定量表（Pediatric Autism Insomnia Rating Scale, PAIRS）等标准化工具，全面评估了患儿的睡眠问题与临床表现之间的关联。研究成果发表在《The Journal of Pediatrics》上，为ASD儿童睡眠障碍的临床管理提供了重要证据。

研究团队采用的关键技术方法包括：1）使用经过FDA指南开发的PAIRS量表（21个项目，Cronbach's α=0.93）评估失眠症状；2）通过Aberrant Behavior Checklist（ABC）量表的5个维度（易怒性、社会退缩、刻板行为、多动/不依从、不当言语）评估行为问题；3）采用Brief Autism Mealtime Behavior Inventory（BAMBI）评估进食行为；4）运用PedsQL家庭影响模块测量父母健康相关生活质量和家庭功能；5）通过多变量逻辑回归和最佳子集选择法构建预测模型。

研究结果方面：

失眠症状分类

研究发现，PAIRS平均得分为18.39±14.54（范围0-58），33%的患儿得分≥22分，被归类为具有平均或以上水平的失眠症状。最常见的失眠症状包括入睡困难（41.7%）、夜间醒来后进入父母床铺（39.8%）和难以安定入睡（38.8%）。

人口统计学和临床特征

通过单变量分析发现，便秘（p=0.039）、胃食管反流病（GERD）（p=0.015）和使用膳食补充剂（p=0.025）在失眠症状较重的患儿中更为常见。在父母评定量表方面，BAMBI进食行为总分（p<0.001）和ABC各子量表得分（p<0.001至p=0.020）在PAIRS得分≥22的组别中显著更高。

与PAIRS > 22相关的因素

多变量分析显示，在调整了年龄、性别、种族、教育程度等混杂因素后，GERD（OR=2.71，p=0.057）、便秘（OR=2.27，p=0.088）和膳食补充剂使用（OR=3.68，p=0.019）与失眠症状显著相关。每增加0.5个标准差的BAMBI总分（4.95个单位），失眠风险增加1.81倍（p<0.001）；ABC各子量表得分每增加0.5个标准差（2.4-6.3个单位），失眠风险增加1.37-1.85倍（p<0.001至p=0.022）。

相关性分析

在失眠症状较重的患儿中，PAIRS与BAMBI总分（r=0.39，p=0.020）和食物拒绝子量表（r=0.35，p=0.043）呈正相关，与 disruptive mealtime behaviors 子量表的相关性接近显著（r=0.34，p=0.051）。

预测模型

最佳子集选择显示，ABC多动/不依从子量表、膳食补充剂使用和进食行为是最显著的预测因子（ROC=0.842，χ²(3)=32.84，p<0.001）。

研究结论与讨论部分指出，PAIRS量表是评估ASD儿童失眠症状的有效工具，得分≥22分与行为问题、进食障碍和家庭功能受损显著相关。多动/不依从行为、膳食补充剂使用和 disruptive mealtime behaviors 是失眠症状的最强预测因子。这一发现具有重要临床意义：首先，PAIRS量表可作为ASD儿童睡眠问题的筛查工具，得分≥22分应引起临床关注；其次，研究揭示了睡眠问题与行为问题、进食问题之间的复杂关联，提示需要采取多维度干预策略；最后，研究样本具有种族和社会经济多样性，增强了结果的代表性和普适性。

该研究的创新之处在于首次系统评估了ASD幼儿失眠症状的多种临床关联因素，并建立了预测模型。然而，研究也存在一些局限性，如横断面设计无法推断因果关系，COVID-19 pandemic可能影响招募过程，以及样本中合并ADHD或焦虑症的患儿比例较小。未来研究应关注失眠症状的发展轨迹，以及早期生物、环境和心理社会因素对失眠症状发展的影响。

总之，这项研究为ASD儿童睡眠障碍的评估和管理提供了重要工具和理论基础，强调了多维度、个性化干预的重要性。通过早期识别和干预ASD儿童的睡眠问题，不仅可以改善患儿的睡眠质量，还可能减轻其行为问题和提高家庭生活质量，最终促进患儿的全面发展。