《Personality and Individual Differences》：Validation of the SIC (Single Item Chronotyping) against 11 scales of three questionnaires
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阿卡迪·A·普蒂洛夫（Arcady A. Putilov）|德米特里·S·斯韦什尼科夫（Dmitry S. Sveshnikov）|扎里娜·V·巴卡耶娃（Zarina V. Bakaeva）|埃琳娜·B·亚库尼娜（Elena B. Yakunina）|奥尔加·V·曼卡耶娃（Olg
阿卡迪·A·普蒂洛夫（Arcady A. Putilov）|德米特里·S·斯韦什尼科夫（Dmitry S. Sveshnikov）|扎里娜·V·巴卡耶娃（Zarina V. Bakaeva）|埃琳娜·B·亚库尼娜（Elena B. Yakunina）|奥尔加·V·曼卡耶娃（Olga V. Mankaeva）|弗拉基米尔·I·托尔申（Vladimir I. Torshin）|埃琳娜·A·特鲁特涅娃（Elena A. Trutneva）|迈克尔·M·拉普金（Michael M. Lapkin）|扎娜·N·洛帕茨卡娅（Zhanna N. Lopatskaya）|罗曼·O·布德克维奇（Roman O. Budkevich）|埃琳娜·V·布德克维奇（Elena V. Budkevich）|德米特里·E·舒莫夫（Dmitry E. Shumov）|安东·I·塔拉诺夫（Anton I. Taranov）|奥尔加·N·特卡琴科（Olga N. Tkachenko）|叶夫根尼娅·O·甘迪纳（Eugenia O. Gandina）|亚历山大·E·马纳延科夫（Alexander E. Manaenkov）|叶夫根尼·A·切列穆什金（Evgeniy A. Cheremushkin）|娜塔莉亚·V·利贡（Natalya V. Ligun）|亚历山德拉·N·普奇科娃（Alexandra N. Puchkova）|弗拉基米尔·B·多罗霍夫（Vladimir B. Dorokhov）
德国柏林生物医学系统数学建模独立研究小组
摘要
2021年，本期刊引入了“单项目时间类型分类法”（Single-Item Chronotyping，简称SIC）。这是一种通过使用6张简单图表来自我评估昼夜类型的新方法，这些图表展示了6种时间类型（懒散型、警觉型、晚间型、晨型、午后型和小睡型）的警觉性水平。SIC的输出结果是时间类型名称，而不是时钟时间或其他时间类型问卷的评分。因此，无法用传统的方法（例如通过简单估计问卷输出之间的相关系数）来验证SIC的有效性。因此，我们提出了一种将SIC与已建立的多项目时间类型问卷的评分标准进行对比的验证方法。如果可以为每种SIC时间类型构建出包含晨、午、晚三个评分的时间曲线，我们就可以检验SIC图表是否能够预测这些曲线。我们从4940名调查参与者那里获得了三个问卷的评分，并用这些评分来构建和统计分析这些曲线。结果支持了SIC图表能够预测这些曲线的假设。
引言
人类对地球物理和社会环境24小时周期性的适应能力通常通过晨昏性量表进行自我评估，例如19项的晨昏性问卷（MEQ；Horne & ?stberg，1976）和13项的晨昏性综合量表（CSM；Smith等人，1989）。这些量表的主要问题是长度过长，常常导致参与者无法完整填写问卷。因此，一些研究者更倾向于使用简化版的晨昏性量表，如5项的简化晨昏性问卷（rMEQ；Adan & Almirall，1991）和6项的偏好量表（PS-6；Di Milia，2005）。此外，还有一些方法仅要求参与者回答MEQ（Horne & ?stberg，1976）的最后一个问题，以将自己分类为四种时间类型之一（即昼夜类型）：绝对晨型（Self-MM）、晨型多于晚型（Self-M）、晚型多于晨型（Self-E）或绝对晚型（Self-EE；Turco等人，2015）。
还构建了用于评估时间类型的多量表问卷，例如20项的昼夜类型问卷（CTQ；Folkard等人，1979）、72项的睡眠-觉醒模式评估问卷（SWPAQ；Putilov，2007）、16项的时间类型问卷（ChQ；Ogińska，2011）、168项和60项的睡眠-觉醒适应性测试（SWAT；Putilov，Budkevich等人，2021）、19个时间点的视觉-语言判断任务（VJT；Marcoen等人，2015）以及改进的15项晨昏性稳定性量表（MESSi；Randler等人，2016）。
题为“单项目时间类型分类法（SIC）：一种使用6张简单图表来自我评估昼夜类型的新方法”的文章于5年前发表在本期刊上（Putilov, Sveshnikov等人，2021）。SIC旨在区分6种时间类型，而不仅仅是晨型和晚型（图1）。SIC问题中的7个回答选项的英文名称（“通过选择6种日常警觉性变化模式来自我评估你的时间类型”）被缩写为“LIVEMAN”（懒散型、不确定型、警觉型、晚间型、晨型、午后型、小睡型）。图1显示，晨、午、晚的警觉性水平对应的图表和/或简短描述被分配给了以下时间类型名称：1）晨型：晨间警觉性高，午后中等，晚间低；2）晚间型：晨间警觉性低，午后中等，晚间高；3）警觉型：晨、午、晚警觉性均高；4）懒散型：晨、午、晚警觉性均低；5）小睡型：晨间警觉性高，午后低，晚间中等；6）午后型：晨间警觉性低，午后高，晚间中等；7）不确定型：不属于上述任何类型。
问题来了：我们如何将SIC与已建立的时间类型问卷进行验证？问题在于，在其他任何时间类型问卷中，时间类型分类的结果要么是某种行为的时钟时间，要么是单一量表上的评分，或者是多维问卷上多个量表上的评分（Putilov，预印本）。评估新时间类型问卷有效性的传统最简单方法是估计新问卷与一个或多个现有问卷输出之间的相关系数。然而，由于SIC的输出结果是7种LIVEMAN类型的名称，而不是时钟时间或评分，因此无法使用这种方法进行验证（Putilov，预印本）。因此，我们在这里提出了另一种方法，将其与已建立的多项目时间类型问卷的评分标准进行对比。
至少直到最近，已经发表了75份其他时间类型问卷（Putilov，预印本），但只有其中3份可以使用所提出的方法来验证SIC，因为这些问卷每份都包含至少3个独立的量表，用于评估晨、午、晚的困倦度或清醒度（即SWPAQ，2007；SWAT，Putilov，Budkevich等人，2021；VJT；Marcoen等人，2015）。这些问卷中有11个量表用于计算晨、午、晚的评分，可以用来为每种时间类型构建三评分的日曲线。这使得可以将这些三评分曲线与图1中显示的三点图表进行比较。如果这些时间类型确实存在，那么这6张SIC图表（图1）必须能够预测出由这三个问卷的评分构建的6条三评分曲线。
因此，本研究的目的是证明这些问卷中的任何一份都可以用来为每种LIVEMAN类型构建三评分曲线，以检验这些曲线是否能够被SIC图表预测（图1）。
章节片段
样本
在冬季，讲师邀请他们的学生和同事回答一组关于睡眠-觉醒特征和能力的问题。回答是通过Google Forms问卷从智能手机中收集的。参与调查没有排除标准。所有参与者在填写问卷当天都在大学建筑内的教室或办公室，因此他们不太可能处于不健康的身体或精神状态。
两个年龄子样本的平均年龄及LIVEMAN类型的百分比
在整个样本的两个年龄子样本中，1271名男性和3075名女性的平均年龄分别为19.3±2.1岁和19.4±1.7岁，138名男性和456名女性的平均年龄分别为41.0±13.7岁和42.5±12.2岁。另外完成SWPAQ的参与者的平均年龄分别为19.1±2.4岁和19.3±1.8岁，以及42.1±13.1岁和42.9±12.5岁。
LIVEMAN类型的数量和百分比在第一列中报告
讨论
除了一个时间类型问卷外，所有时间类型问卷的输出结果要么是某种行为的时钟时间，要么是单一量表上的评分，或者是多维问卷上多个量表上的评分（例如，Roenneberg等人，2003；Horne & ?stberg，1976；Randler等人，2016）。而SIC（Putilov, Sveshnikov等人，2021）是唯一一个输出结果仅为时间类型名称的时间类型问卷，而不是时钟时间或量表评分。
结论
在这里，我们提出了一种将SIC与已建立的多项目时间类型问卷的评分标准进行对比的方法，并通过分析4940名调查参与者的问卷数据证明了其合理性。该方法包括以下步骤：1. 计算已建立的多项目问卷在晨、午、晚三个量表上的评分，为每种时间类型构建三评分的日曲线
CRediT作者贡献声明
阿卡迪·A·普蒂洛夫（Arcady A. Putilov）：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，验证，监督，软件，方法论，概念化。德米特里·S·斯韦什尼科夫（Dmitry S. Sveshnikov）：撰写——初稿，研究。扎里娜·V·巴卡耶娃（Zarina V. Bakaeva）：撰写——初稿，研究。埃琳娜·B·亚库尼娜（Elena B. Yakunina）：撰写——初稿，研究。奥尔加·V·曼卡耶娃（Olga V. Mankaeva）：撰写——初稿，研究。弗拉基米尔·I·托尔申（Vladimir I. Torshin）：撰写——初稿，研究。埃琳娜·A·特鲁特涅娃（Elena A. Trutneva）：撰写——初稿
伦理批准
机构审查委员会声明。本研究遵循赫尔辛基宣言进行，并获得了高级神经活动与神经生理学研究所伦理委员会的批准（批准编号#12402–02-7112，日期为2019年6月3日）。知情同意声明。研究参与者详细了解了调查程序，并通过回答“同意”以下声明获得了知情同意：“我同意……”
资金
本文完全在俄罗斯联邦教育和科学部为IHNA & NPh RAS提供的资金支持下完成。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。
