system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1.1. 噩梦 1.1.1. 噩梦的定义 噩梦(nightmare)是通常意义上是指内容恐怖的梦，一种能引起焦虑恐惧的睡眠障碍，对我们的睡眠质量(Simor， Horvath， Gombos， Takacs， & Bodizs， 2012)和心理健康都具有深刻影响的睡眠现象。恶梦在儿童中多见，可发生于任何年龄。美国精神病学会(DSM-5， 2013)和睡眠医学会(ICSD-3， 2014)都对噩梦给出了相似的定义。噩梦通常从普通的梦境发展而来，因其负性情绪色彩的梦境内容过于强烈，导致个体从睡梦中惊醒，醒后伴随着一定程度的生理反应并对噩梦的记忆清晰。噩梦中的主导情绪以恐惧居多，有时也会是以愤怒，厌恶，悲伤，愧疚等为主题(Zadra， Pilon， & Donderi， 2006)。在更广大众理解中，噩梦常常还包括坏梦(bad dream)和夜惊(sleep terror)。但研究者发现夜惊(Oudiette et al.， 2009)发生于非快速眼动睡眠(NREM)阶段，并且缺少噩梦丰富和鲜活的情节特征，个体在惊醒后有回忆上的困难。而坏梦不同于噩梦，坏梦被定义为那些有着负性梦境基调，却不曾唤醒个体的REM阶段的梦(Zadra & Donderi， 2000; Zadra et al.， 2006)。坏梦和噩梦的产生机制被认为是一样的(Levin & Nielsen， 2009)，同属于不安的梦(disturbed dreaming)，区别是个体有没有被更强烈的负性梦境吓醒。 1.1.2. 噩梦的发生率 因为过往研究对噩梦的定义不是很严谨和统一，所以目前所积累的调查结果可以认为是粗略混合着坏梦和噩梦的数据。在普通人群中，约85%的人在过去一年中至少经历过一个噩梦(Levin， 1994)；8%~29%的人回忆自己每个月都会经历噩梦(Levin & Nielsen， 2007; Ohayon， Morselli， & Guilleminault， 1997)；2%~6%的受访者报告自己每周都会做噩梦(Bixler， Kales， Soldatos， Kales， & Healey， 1979; Levin， 1994; Schredl， 2010)。在年轻人和儿童，以及女性群体中噩梦较为多发(Nielsen， Stenstrom， & Levin， 2006)。对于儿童，成长中认知能力的发展才使得噩梦开始具备其高发的基础(Mindell & Barrett， 2002; Nielsen et al.， 2000)，而学龄前的儿童经历噩梦的机率较小(Simard， Nielsen， Tremblay， Boivin， & Montplaisir， 2008)。对于老年人，噩梦的发生率也明显得到下降(Nielsen et al.， 2006; Salvio， Wood， Schwartz， & Eichling， 1992)。女性在各个年龄段都比男性平均报告更多得噩梦(Claridge， Clark， & Davis， 1997; Schredl， 2010; Tanskanen et al.， 2001)，且在回归了梦境报告频率后，差异仍然存在(Nielsen et al.， 2006)。但近来元分析表明噩梦的两性差异仅在青年和成年后体现，且受多种中间变量的影响(Schredl & Reinhard， 2011)。同时值得注意的是噩梦的发生率一定程度上受到基因的调控(Hublin， Kaprio， Partinen， & Koskenvuo， 1999)。 1.1.3. 噩梦数据的收集方法 对梦境包括噩梦的数据收集一直是以自我报告(self-report)的形式进行的。其中又分为回顾估计式(retrospective estimate)和跟踪调查式(prospective log)。回顾式收集的数据类型多种多样(Gehrman， Matt， Turingan， Dinh， & Ancoli-Israel， 2002; Levin & Nielsen， 2007)；跟踪式的睡眠日记可以自陈(narrative)的方式记录，也可以根据事先设计好的选项列表(checklist)进行勾选。不同收集方式的结果差异跟个体本身梦境报告的频率也息息相关，多梦的个体倾向于超出实际地高估自己的做梦频率(Schredl， 2002)。因为睡眠的过程涉及到意识状态的转变和认知能力的中断，自我报告式的方法在睡眠相关的数据收集上存在着比较大的信效度质疑(Gehrman et al.， 2002)，但是一项利用可穿戴的智能设备的验证性研究(Wolfson et al.， 2003)，证明了人们对睡眠状况的估计还是十分精准的。常用的PSQI量表更是获得了广泛的认可和应用，得到了良好的信效度检验(Backhaus， Junghanns， Broocks， Riemann， & Hohagen， 2002; Buysse， Reynolds， Monk， Berman， & Kupfer， 1989)。相比于每天跟进的睡眠日记的跟踪，回顾式的方法往往低估了真实的噩梦和坏梦的频率(Robert & Zadra， 2008; Wood & Bootzin， 1990)。因为后者每天跟进，所以它被一致认为更能真实地反应个体的噩梦频率。但是值得注意的是睡眠日记得到的数据也不是绝对真实，因为它只代表一个时间窗口内的噩梦发生率，用它进行估计一整年还是会出现误差，例如调查的窗口内和之前时间遇到过多的应激事件，就会导致噩梦的数量骤升。对于回顾式研究者需注意参考时间点的设置，如每日，每周，每月，每年，不同的时间参考窗口常常也会导致不一致的发现(Miró & Martínez， 2005; Robert & Zadra， 2008)。 1.2. 噩梦与心理健康 大量的研究都表明噩梦的频率和个体负性情绪调节与心理健康息息相关，噩梦带给患者不尽的困扰(Levin & Nielsen， 2007， 2009)。临床上各种心理疾病都与居高不下的噩梦发生率相关，如焦虑症(Nielsen et al.， 2000; Levin & Hurvich， 1995; Spoormaker， Schredl， & van den Bout， 2006)；抑郁症(Blagrove， Farmer， & Williams， 2004; Miró & Martínez， 2005; 叶碧瑜， 苗国栋， 李烜， & 徐贵云，2009)；精神分裂症(Hartmann & Russ， 1979; Levin， 1998; Watson， 2001)；自杀倾向(Nadorff， Nazem， & Fiske， 2011; Sjöström， Wærn， & Hetta， 2007; Tanskanen et al.， 2001)；创伤后应激障碍(Germain & Nielsen， 2003；杨赛花 & 李晓驷，2011)。同时在噩梦的高发群体中，它们的整体睡眠质量和结构都会发生负面的变化，伴随着更加不稳定的睡眠状态和其他睡眠障碍(Germain & Nielsen， 2003; Levin， 1994; Simor， Horvath， Gombos， Takacs， & Bodizs， 2012; Simor et al.， 2014)；并且影响到他们日间的认知决策能力(Köthe & Pietrowsky， 2001; Pietrowsky & Köthe， 2003)。噩梦的频率对个体的心理疾病的出现，互相有一定的长时程的预测能力，例如研究表明在青少年中13岁出现的焦虑症症状可以预测其3年后的噩梦频率(Nielsen et al.， 2000)；另一团队发现个体的噩梦频率可以预测其两年后的自杀倾向(Sjöström， Hetta， & Waern， 2009)。 1.3. 噩梦的理论模型 过去近百年的噩梦研究，为噩梦的产生机制和如何对人们的心理健康造成影响，提出过许多种理论模型试图进行解释(Nielsen & Levin， 2007; 朱华珍， 2006)。如经典和新精神分析学派的冲突模型，图像具化(Image contextualization)模型(Hartmann， 1996， 1998)，进化论取向的危险模拟(threat simulation)模型(Revonsuo， 2000)，以及情绪调节(mood regulation)模型(Kramer， 1991)等。而最近提出的情感网络失调(Affect Network Dysfunction， AND)模型综合了以往各个模型的特点，并结合神经科学对情绪调节的脑网络的研究成果，在多个维度讨论噩梦的影响和发生机制(Levin & Nielsen， 2007， 2009; Nielsen & Levin， 2007)。该模型认为噩梦和坏梦，尤其当其发生在REM阶段时，大脑是在利用这个机会通过重激活和重新绑定新的梦境物体和场景，执行着条件性恐惧的消退(conditioned fear extinction)功能， 这一观点得到了恐惧相关的动物模型研究(Lang， Davis， & Öhman， 2000; LeDoux， 2000)已经睡眠成像研究的支持(Hobson， Pace-Schott， & Stickgold， 2000)。REM睡眠中对边缘系统的激活(Dang-Vu et al.， 2007)支持了该理论提出的梦境中负性情绪调节的神经机制AMPHAC (amygdala， medial prefrontal cortex， hippocampus and anterior cingulate cortex)。而噩梦正是过度的调节任务导致个体无法承受而被惊醒的结果。当这样的线下(off-line)情绪调节经常性得以失败告终时，打破了平衡，就促使导致与高噩梦发生率相关的各种心理疾病的产生。该理论还总结出来重要的两个影响因素(Levin & Nielsen， 2009)：情感负荷(affect load)和情感困扰(affect distress)。情感负荷指的是生活中负性情绪和压力事件的积累和总和，被认为是一种状态因素(state factor)。噩梦的高发总是和个体生活中的充满压力事件息息相关(Cartwright， 1991; Picchioni et al.， 2002; Wood， Bootzin， & Rosenhan， 1992; Woodward， Arsenault， Murray， & Bliwise， 2000)，而短暂出现的轻微压力源也会使噩梦的频率暂时性地上升(Duke & Davidson， 2002; Kroth， Thompson， Jackson， Pascali， & Ferreira， 2002)，而随着压力源的消失，噩梦也不再多发。Levin和Nielsen认为情感负荷是影响个体不安的梦发生频率的关键因素。而情感困扰是一种特质因素(trait factor)，是个体长期具有的对负性情绪刺激的知觉和反应倾向，与神经质(neuroticism)的人格特质有很大的重叠(Nielsen & Levin， 2007; Watson & Pennebaker， 1989)。由于高发的噩梦给患者的生活带来更多负性的情绪刺激，具有情感困扰特征的个体对这些刺激极为敏感，在长时间的恶性循环下产生对心理健康之间的影响。Belicki首先发现对噩梦带来困扰(nightmare distress)的感知与心理健康的相关比噩梦频率本身大得多(Belicki， 1992)。后续研究(Levin & Fireman， 2002)发现当控制了被试在情感困扰这一特质因素后，噩梦频率和心理健康之间的关系几近不存在了。相似的结果在许多独立的实验室研究中得到验证(Blagrove et al.， 2004; Miró & Martínez， 2005; Roberts & Lennings， 2006)。这种类似神经质的情感困扰特质本身即和各种心理疾病存在潜在的联系(Hartmann， Elkin， & Garg， 1991; Levin， 1994)。尽管该理论的提出得到了大多数过往实验的支持但是，由于缺乏前瞻的设计，在各个团队独立的研究中，因变量的选择上标准不一。虽然都是在考察心理健康相关的指标，但是有的研究更加关注幸福感(well-being)指标(Blagrove et al.， 2004; Zadra & Donderi， 2000)，而有的研究者倾向选择精神病理学(psychopathology)相关的指标作为因变量(Antunes-Alves & De Koninck， 2012; Pesant & Zadra， 2006)。同时在上述模型中，对情感困扰这一特质因素的定义，有意与过去人格研究中的神经质人格区分开来，强调其在遇到负性刺激时的反应倾向，而不是即成结果(Nielsen & Levin， 2007)。然而在过往研究中，选用不同的情感困扰指标也是导致不同的实验结果的潜在影响因素。因此本研究旨在希望通过结合自己的数据和云端上美国的人类脑连接组计划(human connectome project，HCP)的大数据来验证该理论中两个主要影响因子情感负荷和情感困扰的实际作用，同时探寻在情感困扰和心理健康相关指标中，哪一种指标是对该模型最敏感及解释力最强的，借以帮助我们更好得理解噩梦产生的机制和其影响心理健康的途径。