匹兹堡睡眠质量指数（Pittsburgh Sleep Quality Index，简称PSQI）是由美国匹兹堡大学医学中心睡眠研究中心开发的标准化量表，核心功能是通过多维度评估，量化成人近1个月的睡眠质量。其原始评估依赖人工计分与结果判定，数字化构建则是通过拆解量表维度、定义数据规则、搭建计算逻辑，将定性与定量指标转化为可自动运算的数字化模型，最终实现评估流程的标准化、高效化与结果的精准化。
一、明确PSQI量表核心构成
PSQI量表共包含19个自评条目与5个他评条目（他评条目仅用于临床参考，不计入总分），所有自评条目可归纳为7个维度，每个维度按“0-3分”四级计分（0分为无问题，3分为问题严重），这是数字化构建的核心框架。需先明确各维度的定义与对应条目，确保每个评估指标都能转化为可录入、可计算的数字字段：
1.主观睡眠质量（Subjective Sleep Quality）：通过“近1个月睡眠质量总体评价”条目计分，“很好”记0分、“较好”记1分、“较差”记2分、“很差”记3分，直接对应单一数字字段“主观睡眠质量得分”。
2.入睡潜伏期（Sleep Latency）：围绕“入睡所需时间”设计2个条目，需先通过条目判断“近1个月是否存在入睡困难（≥30分钟）”，再统计“每周出现的频率”：无困难记0分，每周1次及以下记1分，每周2-3次记2分，每周4次及以上记3分，对应字段“入睡潜伏期得分”。
3.睡眠持续时间（Sleep Duration）：依据“近1个月每晚实际睡眠时间”计分：≥7小时记0分，6-7小时记1分，5-6小时记2分，＜5小时记3分，对应字段“睡眠持续时间得分”。
4.睡眠效率（Sleep Efficiency）：需先计算“睡眠效率=（实际睡眠时间/床上时间）×100%”，再根据效率值计分：≥85%记0分，75%-84%记1分，65%-74%记2分，＜65%记3分，对应字段“睡眠效率得分”（需关联“实际睡眠时间”与“床上时间”两个基础数据字段）。
5.睡眠障碍（Sleep Disturbances）：包含“入睡时打鼾、呼吸暂停、夜间觉醒、夜间咳嗽、疼痛、起夜、做噩梦”等10类常见障碍，先统计“近1个月存在的障碍类型”，再按“每周出现频率”取最高分（而非累加）：无记0分，每周1次及以下记1分，每周2-3次记2分，每周4次及以上记3分，对应字段“睡眠障碍得分”。
6.催眠药物使用（Use of Sleeping Medication）：依据“近1个月是否服用催眠药物”及频率计分：未服用记0分，每周1次及以下记1分，每周2-3次记2分，每周4次及以上记3分，对应字段“催眠药物使用得分”。
7.日间功能障碍（Daytime Dysfunction）：包含“白天困倦”“白天精力不足”2个条目，按“每周出现频率”取最高分：无记0分，每周1次及以下记1分，每周2-3次记2分，每周4次及以上记3分，对应字段“日间功能障碍得分”。
二、数字化构建核心步骤
（一）设计标准化数据录入模块
需将19个自评条目转化为“可交互、可量化”的录入字段，避免人工填写的模糊性，常见字段类型设计如下：
单选字段：适用于“主观睡眠质量”“入睡潜伏期是否困难”“催眠药物使用”等定性判断类条目，选项直接对应计分规则（如“主观睡眠质量”选项设为“很好（0分）”“较好（1分）”“较差（2分）”“很差（3分）”）。
数值输入字段：适用于“实际睡眠时间（小时）”“床上时间（小时）”等定量数据，需设置合理范围约束（如“实际睡眠时间”范围设为0-24，避免无效值录入）。
多选+频率单选字段：适用于“睡眠障碍”维度，先通过多选框勾选“存在的障碍类型”（如“打鼾”“夜间觉醒”），再通过单选框选择“这些障碍的每周出现频率”（如“每周2-3次（2分）”），确保频率与得分直接关联。
录入模块需增加“数据校验逻辑”，例如：若“实际睡眠时间”＞“床上时间”，系统自动提示“实际睡眠时间不能超过床上时间，请重新录入”，避免基础数据错误影响后续计算。
（二）搭建自动化计分逻辑
基于各维度计分规则，通过编程语言（如Python、SQL）或低代码平台（如Power Apps、简道云）编写计算脚本，实现“录入数据→自动计分”的闭环。各维度计分逻辑的数字化表达如下：
1.主观睡眠质量得分（S1）：直接调用“主观睡眠质量”单选字段的关联分值，即S1 = 录入选项对应的分值（0/1/2/3）。
2.入睡潜伏期得分（S2）：先判断“入睡是否困难”（条目2a），若“否”则S2=0；若“是”，则调用“每周困难频率”单选字段的关联分值（0/1/2/3），即S2 = 频率对应的分值。
3.睡眠持续时间得分（S3）：调用“实际睡眠时间（T1）”数值字段，按区间判断：
- 若T1 ≥7，则S3=0；
- 若6 ≤ T1 ＜7，则S3=1；
- 若5 ≤ T1 ＜6，则S3=2；
- 若T1 ＜5，则S3=3。
4.睡眠效率得分（S4）：先计算睡眠效率（E），E = (实际睡眠时间T1 / 床上时间T2) × 100%，再按区间判断：
- 若E ≥85，则S4=0；
- 若75 ≤ E ＜84，则S4=1；
- 若65 ≤ E ＜74，则S4=2；
- 若E ＜65，则S4=3。
*注：若T2=0（床上时间未录入或录入为0），系统需提示“床上时间不可为0，请重新录入”，避免除法运算错误。*
5.睡眠障碍得分（S5）：调用“睡眠障碍每周频率”单选字段的关联分值，即S5 = 频率对应的分值（0/1/2/3）（若未勾选任何障碍类型，默认S5=0）。
6.催眠药物使用得分（S6）：直接调用“催眠药物使用频率”单选字段的关联分值，即S6 = 频率对应的分值（0/1/2/3）。
7.日间功能障碍得分（S7）：调用“日间功能障碍每周频率”单选字段的关联分值，即S7 = 频率对应的分值（0/1/2/3）。
（三）计算PSQI总分与睡眠质量分级
1.总分计算逻辑：PSQI总分（Global PSQI Score）为7个维度得分之和，数字化公式表达为：
总分 = S1 + S2 + S3 + S4 + S5 + S6 + S7
其中，总分范围为0-21分，分数越高代表睡眠质量越差。
2.睡眠质量分级规则：根据总分自动划分睡眠质量等级，数字化判定逻辑如下：
- 若总分 ≤5分：判定为“睡眠质量良好”；
- 若总分 ＞5分：判定为“睡眠质量较差”（临床中，总分＞5分常作为睡眠障碍的筛查阈值）。
例如：某用户录入数据后，各维度得分分别为S1=1、S2=2、S3=0、S4=1、S5=1、S6=0、S7=1，則总分=1+2+0+1+1+0+1=6分，系统自动判定为“睡眠质量较差”。
（四）输出数字化评估报告
数字化构建的最终环节是生成“可视化、易解读”的评估报告，需包含以下核心信息：
基础数据概览：展示用户录入的关键原始数据（如“实际睡眠时间：6.5小时”“床上时间：7小时”“睡眠效率：92.9%”）；
各维度得分明细：以柱状图或表格形式呈现7个维度的具体得分，标注“得分较高的维度”（如“入睡潜伏期得分2分，提示存在轻度入睡困难”）；
总分与分级结果：突出显示PSQI总分及对应的睡眠质量等级，并附上简要解读（如“总分6分，超过5分阈值，提示近1个月睡眠质量较差，建议关注入睡效率与日间精力状态”）；
数据追溯标识：记录评估时间、数据录入版本等信息，便于后续随访时对比两次评估结果（如“2024年5月10日评估总分6分，2024年6月10日评估总分4分，提示睡眠质量较前改善”）。
三、注意事项
1.数据标准化与隐私保护：录入字段的选项描述需与原始量表完全一致（如“每周频率”需严格按“1次及以下/2-3次/4次及以上”划分），避免计分偏差；同时，睡眠数据属于个人健康信息，需符合《个人信息保护法》《健康医疗数据安全指南》等法规，采用加密存储、访问权限控制等措施。
2.异常值处理机制：需预设异常数据的判定与提示逻辑，例如“实际睡眠时间＞12小时”或“床上时间＜3小时”时，系统弹出“数据可能存在异常，请确认是否为近1个月平均水平”，避免极端值影响评估准确性。
3.临床适配性：数字化模型需保留“他评条目录入入口”（供医护人员填写），虽不计入总分，但可在报告中补充“他评信息参考”（如“他评提示患者夜间存在2次觉醒，与自评结果一致”），提升临床应用价值。
4.结果解释的严谨性：数字化报告需明确“PSQI仅为睡眠质量筛查工具，不能替代专业诊断”，避免用户仅凭数字化结果自行判断疾病（如“总分＞5分提示睡眠质量差，建议前往睡眠医学科进一步检查”）。
通过以上步骤，可完成PSQI从“纸质量表”到“数字化评估工具”的转化，不仅能减少人工计分的误差、提升评估效率，还能通过数据存储与分析，为长期睡眠质量监测、干预效果评估提供量化支持，适用于医院睡眠医学科、社区卫生服务中心、科研机构等多场景。
