失眠严重程度指数模型是通过量化失眠相关症状（如入睡困难、睡眠维持障碍、日间功能影响）评估失眠严重程度的标准化工具，广泛应用于临床诊断、治疗效果监测及科研领域。这类模型通常以“自评量表”为核心载体，部分结合客观睡眠监测数据（如睡眠时长、觉醒次数）提升准确性，可分为经典自评量表模型、多维整合模型、客观数据融合模型三大类，以下详细解析各类模型的核心指标、评分规则及适用场景。
一、经典自评量表模型
经典自评模型以“患者主观报告”为核心，通过结构化问卷量化失眠症状的频率、持续时间及影响，具有操作简便、成本低的优势，是目前临床筛查和分级的主流工具。
1.失眠严重程度指数（Insomnia Severity Index, ISI）：全球金标准
ISI是由Morin于1993年开发的最广泛使用的失眠评估工具，聚焦“失眠症状频率+功能影响”，适用于成人失眠的筛查、严重程度分级及治疗随访。其核心指标包含7个维度，分别是入睡困难的严重程度，比如从“入睡需要30分钟以内”到“入睡需要1小时以上”的不同等级；睡眠维持困难的严重程度，范围从“无觉醒”到“每小时觉醒1次以上”；早醒的严重程度，涵盖“无早醒”到“比预期早醒1小时以上”的情况；对睡眠质量的满意度，从“非常满意”到“非常不满意”不等；失眠对日间功能的影响，如“无影响”到“严重影响工作/学习”；失眠导致的情绪困扰，从“无困扰”到“极度困扰”；以及失眠对他人的影响，范围是“无影响”到“严重影响人际关系”。
在评分规则上，每个维度按“0-4分”五级评分，其中0分代表无相关症状，1分为轻微，2分为中度，3分为重度，4分为极重度，总分范围在0-28分之间，并根据总分进行严重程度分级：0-7分表示无临床意义的失眠；8-14分为轻度失眠，此时症状偶发，对功能影响较小；15-21分为中度失眠，症状频发且明显影响日间功能；22-28分为重度失眠，症状持续且严重干扰生活质量。
该模型的适用场景包括临床失眠筛查、认知行为治疗（CBT-I）效果监测以及社区人群失眠流行病学调查。其优势在于信度和效度高，重测信度r=0.83，且与多导睡眠图（PSG）监测结果显著相关，同时问卷仅7题，5分钟内即可完成。不过其也存在局限，主要依赖主观报告，易受“睡眠感知偏差”影响，比如失眠患者常高估觉醒时间，且无法区分失眠类型，如入睡困难型与早醒型的差异。
2.匹兹堡睡眠质量指数（Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI）：睡眠质量综合评估
PSQI由Buysse于1989年开发，不仅评估失眠严重程度，还涵盖“睡眠质量、睡眠时长、睡眠效率”等整体睡眠维度，适用于评估过去1个月的睡眠状况，可区分“原发性失眠”与“继发性失眠”，比如由抑郁、疼痛导致的失眠。其核心指标包含7个成分，共19个自评条目和5个他评条目，具体为：主观睡眠质量，即“过去1个月睡眠质量如何”；入睡潜伏期，也就是“过去1个月平均入睡时间”；睡眠持续时间，即“过去1个月平均睡眠时间”；睡眠效率，计算方式为实际睡眠时间除以卧床时间再乘以100%；睡眠紊乱，包括夜间觉醒次数、打鼾、呼吸暂停等情况；催眠药物使用，即“过去1个月是否使用安眠药”；以及日间功能障碍，如白天疲劳、注意力不集中、情绪低落等表现。
评分规则方面，每个成分按“0-3分”四级评分，0分代表无问题，3分代表严重问题，总分范围0-21分，其中总分＞7分提示存在睡眠障碍，分数越高失眠严重程度越高：0-5分表示睡眠质量良好；6-10分为轻度失眠；11-15分为中度失眠；16-21分为重度失眠。
适用场景包括综合医院睡眠障碍门诊、精神心理科（评估抑郁/焦虑伴发的失眠）以及药物临床试验（如安眠药疗效评估）。其优势是覆盖维度全，可识别失眠的“诱因”，如药物、疼痛等，且在精神疾病患者中效度高，能区分抑郁症伴失眠与原发性失眠。局限则在于评分较复杂，需要计算睡眠效率，同时回忆周期长，为过去1个月，易产生记忆偏差。
3.睡眠障碍量表（Sleep Disorder Questionnaire, SDQ）：聚焦失眠亚型评估
SDQ是针对失眠“亚型”设计的量表，将失眠分为“入睡困难型、睡眠维持困难型、早醒型、混合型”，适用于精准识别失眠症状特点，指导个体化治疗。核心指标包含3个核心亚型维度和2个影响维度，3个核心亚型维度分别是入睡困难、睡眠维持困难和早醒，均以过去2周内相关症状的频率为评估标准，0分代表从不发生，4分代表每天发生，具体为入睡困难评估“入睡时间＞30分钟”的频率，睡眠维持困难评估“夜间觉醒时间＞30分钟”的频率，早醒评估“比预期早醒＞30分钟且无法再次入睡”的频率；2个影响维度为日间疲劳和注意力受损，分别评估失眠导致白天疲劳、注意力不集中的频率。
评分规则上，每个维度0-4分，“入睡困难、睡眠维持困难、早醒”任一维度≥3分，且伴随“日间疲劳/注意力受损”≥2分，即可诊断对应亚型的失眠；总分0-20分，15-20分为重度失眠，10-14分为中度，5-9分为轻度。适用场景主要为失眠专科门诊，用于制定个体化治疗方案，比如入睡困难型优先调整睡前习惯，早醒型优先调整生物钟。
二、多维整合模型
经典自评模型仅依赖主观报告，多维整合模型则加入客观生理指标（如心率、皮质醇）、心理状态（如焦虑、睡眠相关信念），更全面反映失眠的病理机制，适用于复杂失眠（如慢性失眠、共病精神障碍的失眠）评估。
1.失眠综合评估模型（Comprehensive Insomnia Assessment Model, CIAM）
CIAM由美国睡眠医学会（AASM）推荐，核心是“主观报告+客观监测+心理评估”三模块整合，用于慢性失眠的病因诊断与严重程度分级。主观报告模块包含ISI评分、PSQI评分以及睡眠日记，睡眠日记需连续7天记录入睡时间、觉醒次数、起床时间，主要作用是量化主观失眠症状频率与持续时间。客观监测模块涵盖多导睡眠图（PSG）和活动记录仪（Actigraphy），多导睡眠图可提供睡眠潜伏期、睡眠效率、N3期睡眠占比等指标，活动记录仪则用于获取客观睡眠时长、觉醒次数，二者结合可纠正主观感知偏差，评估客观睡眠结构。心理评估模块包括睡眠相关信念与态度问卷（DBAS-16）和焦虑抑郁量表（PHQ-9、GAD-7），睡眠相关信念与态度问卷用于评估“担心失眠导致严重后果”等负面信念，焦虑抑郁量表用于评估共病情绪问题，从而识别失眠的心理诱因，如焦虑、灾难化思维。
严重程度分级规则为：轻度失眠对应ISI 8-14分、PSG睡眠效率＞80%且无明显心理共病；中度失眠对应ISI 15-21分、PSG睡眠效率65%-80%且轻度焦虑/抑郁（PHQ-9＜10）；重度失眠对应ISI 22-28分、PSG睡眠效率＜65%且中度及以上焦虑/抑郁（PHQ-9≥10）。适用场景为三级医院睡眠医学中心，用于慢性失眠的病因鉴别，如区分“心理生理性失眠”与“睡眠呼吸暂停相关性失眠”。
2.失眠严重程度多维评分模型（Multidimensional Insomnia Severity Scale, MISS）
MISS是针对“失眠对多领域功能影响”的量化模型，聚焦“生理、心理、社会功能”三维度，适用于评估失眠的整体危害程度。核心指标包含3个维度共12个条目，生理功能影响维度评估“失眠导致头痛、心悸的频率”，心理功能影响维度评估“失眠导致易怒、情绪低落的频率”，社会功能影响维度评估“失眠导致工作效率下降、社交减少的频率”，各维度评分标准均为0-4分，0分代表从不发生，4分代表每天发生。
评分规则上，每个维度0-16分，总分0-48分；总分12-23分为轻度失眠，此时仅单一维度受影响；24-35分为中度失眠，对应两个维度受影响；36-48分为重度失眠，三个维度均严重受影响。其优势在于可直观评估失眠对生活质量的具体影响，比如区分“仅心理功能受损”与“生理+社会功能双重受损”，从而指导治疗优先级，优先改善影响最大的维度。
三、客观数据融合模型
随着可穿戴设备（如智能手表、手环）和AI技术的发展，客观数据融合模型通过连续采集的生理信号（如心率变异性、体动），结合机器学习算法实现失眠严重程度的实时、无创评估，适用于居家长期监测。
1.活动记录仪（Actigraphy）-AI融合模型
活动记录仪通过检测体动信号区分“睡眠”与“觉醒”，结合AI算法优化睡眠参数计算，进而评估失眠严重程度，是目前居家客观评估的主流模型。输入数据包括连续7-14天的体动数据（采样率10-32Hz）、心率数据以及光照数据（用于判断生物钟）。AI算法步骤主要分为四步，首先是数据预处理，去除设备脱落、剧烈运动导致的异常数据；其次是睡眠-觉醒分类，采用随机森林或深度学习模型（如CNN-LSTM），基于“体动频率（睡眠时体动少）、心率波动（睡眠时心率低且稳定）”区分睡眠与觉醒；然后是失眠指标计算，得出客观睡眠潜伏期（从卧床到入睡的时间）、客观睡眠效率（睡眠时长/卧床时长×100%）、夜间觉醒次数；最后是严重程度分级，结合ISQ（客观失眠严重程度评分），其中客观睡眠效率＜65%且觉醒次数＞5次/晚为重度失眠，睡眠效率65%-80%且觉醒次数3-5次为中度失眠，睡眠效率＞80%且觉醒次数＜3次为轻度失眠。
适用场景包括居家慢性失眠监测（如CBT-I治疗期间的远程随访）以及特殊人群（如老年人、儿童，无法配合PSG监测）。其优势是无创、可连续监测（能记录24小时睡眠-觉醒节律）且用户依从性高；局限则是无法区分“睡眠阶段”（如N3期、REM期），对“睡眠感知偏差大”的患者（如“主观性失眠”，客观睡眠正常但主观感觉失眠）评估准确性低。
2.心率变异性（HRV）-睡眠融合模型
HRV反映自主神经功能，失眠患者常存在“交感神经兴奋、迷走神经抑制”，该模型通过HRV特征结合睡眠参数评估失眠严重程度，尤其适用于“心理生理性失眠”（与自主神经紊乱密切相关）。核心指标包含HRV特征和睡眠参数，HRV特征主要关注夜间睡眠时的SDNN（HRV总体变异性，正常＞100ms，失眠患者常＜50ms）和HF（高频成分，反映迷走神经活性，正常＞30ms²，失眠患者常＜15ms²）；睡眠参数为客观睡眠效率（由Actigraphy监测获得）。
分级规则为：轻度失眠对应SDNN 50-100ms、HF 15-30ms²且睡眠效率65%-80%；中度失眠对应SDNN 30-50ms、HF 10-15ms²且睡眠效率50%-65%；重度失眠对应SDNN＜30ms、HF＜10ms²且睡眠效率＜50%。其优势在于可揭示失眠的生理机制，如自主神经失衡程度，为治疗提供靶点，比如通过放松训练提升HF成分，改善失眠。
四、各类模型的选择指南
不同模型的适用场景差异较大，需根据“评估目的、监测环境、人群特点”选择。若评估需求为临床快速筛查失眠，推荐使用ISI和PSQI，核心原因是这两种模型操作简便、耗时短，信效度经过大量验证；若需进行慢性失眠病因鉴别，CIAM（主观+客观+心理）是优选，因其可识别心理、生理诱因，指导个体化治疗；对于居家长期监测，Actigraphy-AI融合模型更为合适，它无创、可连续监测，适合远程随访；若要评估失眠对功能的影响，MISS和SDQ是理想选择，它们聚焦多领域功能损害，能明确治疗优先级；针对心理生理性失眠评估，HRV-睡眠融合模型更契合，可反映自主神经失衡，契合病理机制；而对于儿童/老年人失眠评估，Actigraphy-AI融合模型和简化PSQI更为适用，因为无需配合复杂监测，依从性高。
总结
失眠严重程度指数模型从“主观报告”到“多维整合”再到“客观AI融合”的发展，核心是不断提升评估的“准确性、全面性与便捷性”。经典自评模型（ISI、PSQI）是基础，适用于初步筛查与分级；多维整合模型（CIAM）适合复杂失眠的病因诊断，需结合主观+客观+心理数据；客观AI模型（Actigraphy-AI、HRV融合）适合居家长期监测，依赖可穿戴设备与算法优化。临床应用中，常通过“多种模型联合使用”，如用ISI初步筛查，用CIAM明确病因，用Actigraphy随访治疗效果，实现失眠严重程度的精准评估。
