天天监测深睡、REM和睡眠评分,真的会让你睡得更好吗?

壹点灵主创团
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心理文章

天天监测深睡、REM和睡眠评分,真的会让你睡得更好吗?

天天监测深睡、REM和睡眠评分,真的会让你睡得更好吗?

越来越多人睡醒后的第一件事,不是问自己精神怎么样,而是打开手环:


 

  • 深睡多久?

  • REM够不够?

  • 睡眠评分为什么只有72?


 

本来感觉还不错,看完数据以后突然开始怀疑:


 

「我是不是又没睡好?」


 

睡眠监测确实可以提供一些有价值的信息。


 

但如果每天盯着深睡、REM和评分反复检查,它并不一定会让你睡得更好,甚至可能增加睡眠焦虑。


 

关键在于,你把数据当作趋势参考,还是把它当作每晚睡眠质量的最终判决。


 


 

01

手环可以估算睡眠,

但不是多导睡眠监测


 

大多数消费级手环和智能手表主要通过运动、心率、心率变异等信号推测睡眠


 

它们对「睡着还是清醒」的识别已经越来越好,但对具体睡眠阶段的判断仍然有限。


 

真正用于睡眠医学诊断的多导睡眠监测,会同时记录脑电、眼动、肌电、呼吸、血氧等多个指标。


 

消费级设备没有直接记录完整脑电活动,因此它显示的「深睡」「REM」本质上是算法估算。


 

研究比较不同消费级睡眠设备和多导睡眠监测后发现,设备在总睡眠时间等部分指标上可以提供有用趋势,但睡眠阶段的准确性存在明显差异(Chinoy et al., 2021)


 

所以,手环说你昨晚只有40分钟深睡,并不等于医学上真的只有40分钟深睡。


 


 

02

睡眠评分

更不是一个统一医学指标


 

不同品牌都有自己的「睡眠评分」。


 

有的看睡眠时长,有的加入心率、觉醒、规律性和睡眠阶段


 

问题是,各品牌算法不同,权重也不同。


 

今天换一个设备,同一晚睡眠可能得到完全不同的分数。


 

因此,睡眠评分适合做个人长期趋势参考,不适合当作诊断标准。


 

尤其不要因为一次分数低,就判断自己身体出了问题。


 

如果你醒来精神不错、白天功能正常,却因为一个68分开始焦虑,那这个评分对你的帮助可能已经小于它带来的压力。


 


 

03

为什么「深睡太少」

特别容易让人焦虑?


 

因为深睡听起来像是睡眠里最重要的一部分。


 

很多人会自然理解成:


 

深睡越多越好。


 

其实正常睡眠本来就由不同阶段组成。


 

浅睡、深睡、REM睡眠都有自己的作用,而且比例会随着年龄、睡眠时间和个体差异变化。


 

并不存在所有成年人都必须达到某一个固定的深睡分钟数。


 

更重要的是,消费设备对阶段估算本来就有误差。


 

如果每天为了「把深睡刷高」而提前躺床、反复调整枕头、强迫自己运动,反而容易把睡眠变成一项绩效任务。


 


 

04

有一种睡眠焦虑,

就叫「正睡眠症


 

2017年,Baron等人提出了正睡眠症(orthosomnia)这个概念,用来描述一些人因为追求可穿戴设备显示的「完美睡眠数据」,反而出现或加重睡眠困扰的现象(Baron et al., 2017)


 

这不是正式的精神疾病诊断,而是一个临床描述


 

典型表现包括:


 

  • 明明主观睡得还可以,却因为设备说睡眠质量差而担心;


 

  • 不断延长卧床时间,想提高深睡;


 

  • 白天反复查数据;


 

  • 把情绪和精力都归因于昨晚评分;


 

  • 设备没戴就觉得无法判断自己睡得好不好。


 

问题并不在监测本身,而在于数据开始取代身体感受,成为判断睡眠的唯一标准。


 


 

05

睡眠越被监控,

越可能变成一项任务


 

正常睡眠需要一定程度的「不控制」。


 

你可以创造适合睡眠的条件,但不能直接命令大脑在几点进入多少分钟深睡


 

如果每天睡前都在想:


 

「今晚必须达到90分。」


 

「昨天REM太少,今天要补。」


 

睡眠就会变成需要完成的指标。


 

而对结果的持续监控,会提高警觉。


 

失眠认知模型指出,对睡眠表现的关注、担忧和监控本身就可能维持失眠(Harvey, 2002)


 

因此,有些人的问题并不是设备测得不准,而是自己和数据之间的关系变得太紧。


 


 

06

那睡眠手环到底有没有用?


 

当然有。


 

如果使用方式合适,它可以帮助观察:


 

  • 大致入睡和起床时间;

  • 工作日和周末作息差距;

  • 长期睡眠时长趋势;

  • 夜间心率的变化。


 

例如,你一直觉得自己睡了7小时,但连续一个月的数据都显示上床时间越来越晚,这种趋势就有参考价值。


 

或者你想调整作息,设备可以帮助看起床时间是不是逐渐稳定。


 

最适合看的往往是长期趋势,而不是单晚细节。


 


 

07

哪些数据不要过度解读?


 

  • 第一,单晚深睡分钟数


 

  • 第二,单晚REM分钟数


 

  • 第三,某一个异常低分


 

  • 第四,设备显示的短暂夜醒次数


 

这些数字都可能受到算法、佩戴方式和个体差异影响。


 

如果需要判断睡眠呼吸暂停、周期性腿动、异常睡眠行为等问题消费设备不能替代专业检查。


 

同样,如果你已经有明显失眠,也不应该靠不断升级设备来解决。


 


 

08

如果越看数据越焦虑,

可以做一个「停表实验」


 

如果你每天睡醒后第一件事就是查分数,可以尝试连续两周暂停查看。


 

设备可以继续戴,但先不看结果。


 

每天只记录两件事:


 

  • 醒来后的主观恢复感;


 

  • 白天是否能正常工作生活。


 

两周以后再整体看趋势。


 

如果不看数据后,反而更容易睡、更少担心,就说明监测本身可能已经成为压力来源。


 

这种情况下,减少数据暴露比买更精准的设备更有帮助。


 


 

09

什么情况下应该相信身体,

而不是评分?


 

如果你连续睡眠规律、白天清醒稳定、不依赖大量咖啡因通常比某一晚的深睡比例更有意义。


 

反过来,如果手环评分90分,但你每天都困得无法工作、明显打鼾憋气也不能因为分数高就认为没有问题。


 

睡眠评价最终还是要回到功能。


 

  • 你白天能不能清醒?

  • 注意力怎么样?

  • 情绪和体力是否稳定?


 

这些才是睡眠有没有真正恢复的重要线索。


 


 

10

你可能还会问


 

  • 手环显示深睡只有30分钟,要去医院吗?


 

不能只凭这个数据判断。如果白天状态正常,不需要因为单一指标就医。如果伴随严重困倦、打鼾憋气等症状,再考虑专业评估。


 

  • 天天戴手环会影响睡眠吗?


 

设备本身未必影响睡眠,但如果你因为数据产生明显焦虑、不断调整睡眠行为,就可能间接干扰睡眠。


 

  • 是不是干脆完全不用睡眠监测?


 

也不需要走到另一个极端。把它当作趋势工具,而不是成绩单,通常更合适。


 


 

写在最后


 

睡眠监测最大的价值,是帮助你看见长期规律。


 

但它不应该告诉你:


 

昨晚你到底睡得算不算好。


 

真正健康的睡眠,不是每晚把深睡和REM刷到一个漂亮数字,而是睡眠相对稳定,白天能够正常生活。


 

如果你发现自己开始依赖评分判断睡得好不好,或者明明白天状态尚可,却因一次「深睡不够」反复担心,先不用急着换设备。


 

更值得弄清楚的是:数据从什么时候开始影响你入睡前的心情,你是否因此延长卧床、反复调整睡眠习惯,第二天又花多少时间检查和补救。


 

壹点灵,可以先通过专业心理评估梳理睡眠困扰的持续时间、睡前担忧、监测习惯与白天功能。评估会结合量表、一对一访谈和日常作息情况,帮助你区分偶尔因评分焦虑、持续的睡眠担忧,以及可能需要进一步到睡眠医学科就诊的情况,并给出后续服务建议。


 

评估不能用手环数据或一份量表代替医学诊断;若有明显打鼾憋气、白天严重嗜睡等表现,应及时就医。


 

如果困扰主要是围绕睡眠的担忧和反复监控,壹点灵可以根据具体情况匹配擅长睡眠与焦虑议题的心理咨询师。


 

咨询会和你一起看清「低分—担心—更努力控制睡眠—更难放松」的循环,并逐步调整对单晚数据的解释和睡前行为。对持续失眠,还可进一步讨论是否适合接受失眠认知行为治疗(CBT-I)等有针对性的帮助。


 

平台从专业背景、系统受训、督导、个案经验和伦理规范等方面筛选咨询师,提供线上视频与线下面询。你不需要先把睡眠分数提高,才有资格寻求帮助。


 

作者/YiYi

编辑/壹点灵主创团

插图来源/Pinterest


 


 

参考文献
 

Baron, K. G., Abbott, S., Jao, N., Manalo, N., & Mullen, R. (2017). Orthosomnia: Are some patients taking the quantified self too far? Journal of Clinical Sleep Medicine, 13(2), 351–354.

Chinoy, E. D., Cuellar, J. A., Huwa, K. E., et al. (2021). Performance of seven consumer sleep-tracking devices compared with polysomnography. Sleep, 44(5), zsaa291.

de Zambotti, M., Cellini, N., Goldstone, A., Colrain, I. M., & Baker, F. C. (2019). Wearable sleep technology in clinical and research settings. Medicine & Science in Sports & Exercise, 51(7), 1538–1557.

Harvey, A. G. (2002). A cognitive model of insomnia. Behaviour Research and Therapy, 40(8), 869–893.


 

 
 
 
 
 
 
 
 
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