Ánh sáng xanh và chất lượng giấc ngủ: một thử nghiệm can thiệp cộng đồng

TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
226 TCNCYH 128 (4) - 2020
Tác giả liên hệ: Trần Ngọc Đăng
Đại học Y dược TP.HCM 
Email: [email protected]
Ngày nhận: 18/05/2020
Ngày được chấp nhận: 06/07/2020
ÁNH SÁNG XANH VÀ CHẤT LƯỢNG GIẤC NGỦ:
MỘT THỬ NGHIỆM CAN THIỆP CỘNG ĐỒNG
 Đinh Thị Quỳnh An¹ và Trần Ngọc Đăng ², 
1Đại học Y dược TP.HCM 
2Sinh viên YTCC, Đại học Y Dược TP.HCM 
Tỷ lệ mắc các bệnh có nguyên nhân do chất lượng giấc ngủ không tốt như mất ngủ, rối loạn hành vi giấc ngủ 
REM, hội chứng ngưng thở khi ngủ trên thế giới ngày càng gia tăng. Ánh sáng xanh phát ra từ màn hình các thiết 
bị điện tử thông minh đã được chứng minh là một trong các tác nhân góp phần làm gia tăng những bệnh này. Hiện 
nay các điện thoại thông minh đều có các ứng dụng lọc ánh sáng xanh để mang lại cảm giác đỡ mỏi mắt cho người 
sử dụng, tuy nhiên tác dụng của các ứng dụng này ảnh hưởng đến chất lượng giấc ngủ vẫn chưa được nghiên 
cứu. Nghiên cứu áp dụng thiết kế can thiệp cộng đồng đối chứng ngẫu nhiên, theo dõi 28 sinh viên tại Khoa Y tế 
Công cộng - Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh trong vòng 3 tuần, nhằm đánh giá tác động của ứng dụng 
lọc ánh sáng xanh từ điện thoại thông minh đến chất lượng giấc ngủ. Kết quả cho thấy điểm chất lượng giấc ngủ 
PSQI ở nhóm can thiệp cao hơn nhóm chứng (6,00 ± 1,52 và 6,14 ± 2,98), tuy nhiên sự khác biệt này không có 
ý nghĩa thống kê (p = 0,875). Và điểm phần trăm chất lượng giấc ngủ sau từng ngày của nhóm can thiệp có xu 
hướng cải thiện hơn nhóm chứng với tốc độ tăng là 0,211% (p = 0,583). Kết quả của chúng tôi gợi ý ứng dụng 
lọc ánh sáng xanh có tác dụng cải thiện chất lượng giấc ngủ. Tuy nhiên cần có nghiên cứu tiếp theo với cỡ mẫu 
lớn hơn để thực sự chứng minh được tác dụng cải thiện chất lượng giấc ngủ của ứng dụng lọc ánh sáng xanh.
I. ĐẶT VẤN ĐỀ
Trên thế giới hiện nay khoảng 5 tỷ người 
(67% dân số) đang sử dụng điện thoại di động 
cá nhân.1 Riêng Việt Nam, theo báo cáo có 
đến 38 triệu người dùng điện thoại thông minh 
hoạt động trực tuyến mỗi ngày. Trong đó, nhóm 
người trẻ tuổi từ 18 - 25 sử dụng nhiều nhất 
chiếm 34% tổng dân số, nhóm tuổi 26 - 30 chiếm 
30%, theo số liệu của công ty Appota cung cấp.2 
Sự phát triển khoa học công nghệ cùng với thói 
quen sử dụng hằng ngày đã mang đến nhiều 
tác động ảnh hưởng sức khỏe con người, 
bao gồm cả những tác động tiêu cực như rối 
loạn nhịp sinh học, khó ngủ, giảm trí nhớ và 
khả năng tập trung của não bộ, gây trầm cảm, 
tăng nguy cơ ung thư vú - ung thư tuyến tiền 
liệt, béo phì.3 - 5 Nguyên nhân thật sự gây nên 
những tác động tiêu cực đối với sức khỏe của 
người sử dụng công nghệ là ánh sáng phát ra 
từ màn hình của những thiết bị này. Đặc biệt 
khi tiếp xúc vào ban đêm, cụ thể là ánh sáng 
xanh sẽ ức chế cơ thể tiết hoóc môn melatonin 
- một chất dẫn truyền thần kinh có vai trò quan 
trọng trong điều hòa giấc ngủ, từ đó gây khó 
ngủ, sai lệch chu kì giấc ngủ, rối loạn nhịp sinh 
học, kéo theo nhiều tác hại khác đối với sức 
khỏe con người.3, 6 Dựa trên cơ sở lý thuyết 
tác động của ánh sáng xanh đến sức khỏe con 
người và nhu cầu sử dụng các thiết bị công 
nghệ, một số phần mềm như SunsetScreen, 
f.lux, Redshift, Nightshift, Twilight được phát 
triển nhằm mục đích hạn chế ánh sáng xanh 
phát ra từ màn hình các thiết bị điện tử, qua 
đó giúp người dùng giảm thiểu yếu tố có hại 
ảnh hưởng sức khỏe. Tuy nhiên hiện tại vẫn 
chưa có nghiên cứu thực nghiệm nào được tiến 
Từ khóa: Ánh sáng xanh, chất lượng giấc ngủ, can thiệp cộng đồng đối chứng ngẫu nhiên.
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
227TCNCYH 128 (4) - 2020
hành để kiểm tra tác dụng thật sự của các ứng 
dụng này. Nghiên cứu “Ánh sáng xanh và chất 
lượng giấc ngủ: một thử nghiệm can thiệp cộng 
đồng” được thực hiện nhằm đánh giá tác động 
của ứng dụng lọc ánh sáng xanh Nightshift và 
f.lux đối với chất lượng giấc ngủ ở nhóm đối 
tượng sinh viên hiện nay. Từ đó, đưa ra những 
khuyến cáo thích hợp về việc sử dụng những 
ứng dụng này cũng như điều chỉnh thói quen 
sử dụng điện thoại thông minh và máy tính cá 
nhân nhằm hạn chế tác hại của ánh sáng xanh 
đến sức khỏe con người.
II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
1. Đối tượng
Chúng tôi thực hiện một nghiên cứu can 
thiệp cộng đồng đối chứng ngẫu nhiên, có sự 
can thiệp của ứng dụng lọc ánh sáng xanh 
(phương pháp can thiệp không xâm lấn) trên 28 
sinh viên thuộc khối ngành Y tế Công cộng tại 
Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh, nhằm 
đánh giá tác động của ứng dụng lọc ánh sáng 
xanh từ điện thoại thông minh đến chất lượng 
giấc ngủ của những đối tượng có chất lượng 
giấc ngủ khác nhau sau 2 tuần can thiệp. Một 
khảo sát sàng lọc được thực hiện trước tiên để 
chọn những sinh viên tham gia nghiên cứu đều 
có thói quen sử dụng điện thoại thông minh 1 
tiếng trước khi ngủ, ngủ một mình, chưa từng 
sử dụng ứng dụng lọc ánh sáng xanh, không 
dùng thuốc an thần và nghiện chất kích thích. 
Việc tham gia nghiên cứu không làm ảnh hưởng 
đến sinh hoạt hằng ngày cũng như quá trình học 
tập của sinh viên.
2. Phương pháp
Cỡ mẫu nghiên cứu: dựa trên một nghiên 
cứu tương tự về can thiệp bằng ánh sáng xanh 
năm 2017 “Blocking nocturnal blue light for 
insomnia: A randomized controlled trial”: một thử 
nghiệm đối chứng ngẫu nhiên được thực hiện 
trên 14 người được chẩn đoán mất ngủ, theo 
phương pháp cặp bắt chéo (crossover), nghĩa 
là 14 người bệnh này đồng thời sẽ làm nhóm 
chứng cho chính họ.7 Từ nghiên cứu trên, chúng 
tôi ước lượng cỡ mẫu cho nghiên cứu này là 28 
người (14 can thiệp và 14 chứng).7
Trong 28 đối tượng được chọn tham gia 
nghiên cứu có 14 đối tượng được chọn ngẫu 
nhiên để tiến hành can thiệp bằng phương 
pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn với hàm RAND 
() * (28–m) + m của Microsoft Excel 2010 (Chọn 
ngẫu nhiên đơn để đủ 14 người, khi muốn lấy 
một số ngẫu nhiên lớn hơn hoặc bằng m và nhỏ 
hơn 28). Các đối tượng này sẽ được cài đặt sẵn 
chế độ bật - tắt ứng dụng lọc ánh sáng xanh tự 
động lúc 18 giờ chiều và 6 giờ sáng hôm sau. 
Nhóm đối tượng còn lại không có sự can thiệp 
nào trong quá trình nghiên cứu. Bên cạnh đó, 
tất cả sinh viên tham gia đều được đánh giá 
chất lượng giấc ngủ bằng 3 công cụ khác nhau: 
bộ câu hỏi PSQI (The Pittsburgh Sleep Quality 
Index), nhật ký giấc ngủ (NKGN) và ứng dụng 
định lượng Sleep Cycle được tích hợp trên điện 
thoại thông minh. Tiến trình nghiên cứu được 
thể hiện qua Hình 1 bên dưới. 
Hình 1. Sơ đồ tiến trình nghiên cứu
3. Xử lý số liệu
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
228 TCNCYH 128 (4) - 2020
Số liệu sau khi thu thập được quản lý bằng 
phần mềm Epidata 3.1, Excel Microsoft 2007 và 
phân tích bằng ngôn ngữ thống kê R 3.4.0. Biểu 
đồ có hướng không tuần hoàn DAG (Directed 
Acyclic Graph)8 được sử dụng để xác định các 
biến gây nhiễu cần kiểm soát trong nghiên cứu 
thay cho phương pháp truyền thống là phân 
tích mô hình đa biến để xác định và kiểm soát 
các biến gây nhiễu. Mô hình DAG xác định các 
biến gây nhiễu cần kiểm soát khi đưa vào mô 
hình ảnh hưởng hỗn hợp (Mix - effect model 
) bằng cách chọn nhóm ít biến gây nhiễu cần 
kiểm soát nhất nhưng loại bỏ được hết tất cả 
các đường backdoor. Và nhóm biến này được 
xác định gồm học lực, điều kiện kinh tế, giờ ngủ 
cố định, điều kiện tiếp xúc ánh sáng hằng ngày 
và thói quen sử dụng thiết bị điện tử (Hình 2). 
Trong đó biến điều kiện tiếp xúc ánh sáng hằng 
ngày được kiểm soát bằng cách chọn những 
đối tượng có sự tương đương về môi trường 
học tập – sinh hoạt. Các biến như ngủ giờ cố 
định, thói quen sử dụng thiết bị điện tử, học 
lực, biến điều kiện kinh tế (là biến thu nhập 
trong nghiên cứu) là những biến được kiểm 
soát bằng mô hình ảnh hưởng hỗn hợp. Thống 
kê mô tả, báo cáo tần số và tỉ lệ phần trăm các 
biến học lực, tập thể dục, giới tính, ngủ trong 
bóng tối hoàn toàn. Báo cáo trung bình và độ 
lệch chuẩn đối với biến số định lượng phân 
phối bình thường, và báo cáo trung vị, khoảng 
tứ phân vị đối với biến định lượng có phân phối 
không bình thường.Thống kê phân tích đánh 
giá tác động của công cụ can thiệp đối với chất 
lượng giấc ngủ (CLGN) giữa 2 nhóm và trong 
chính từng nhóm sau các lần theo dõi bằng mô 
hình ảnh hưởng hỗn hợp (Mix - effect model).
4. Đạo đức nghiên cứu
Nghiên cứu đã được thông qua hội đồng 
Đạo đức nghiên cứu Đại học Y Dược Tp. Hồ 
Chí Minh số 130 kí ngày 04/04/2018 .
Hình 2. Mô hình Directed Acyclic Graph (DAG) thể hiện những biến gây nhiễu cần kiểm soát
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
229TCNCYH 128 (4) - 2020
III. KẾT QUẢ
1. Đặc điểm cá nhân
Bảng 1. Đặc điểm cá nhân của đối tượng mỗi nhóm (n = 28)
Đặc điểm
Can thiệp Chứng
Giá trị p
n (%) n (%)
Giới 
Nam 4 (28,6) 4 (28,6) 1
Nữ 10 (71,4) 10 (71,4)
Lớp
YTCC14 7 (50,0) 9 (64,3) 0,703
YTCC15 7 (50,0) 5 (35,7)
Học lực
Dưới trung bình 0 (0,0) 0 (0,0)
Trung bình 0 (0,0) 0 (0,0)
Trung bình khá 2 (14,3) 1 (7,1) 0,398
Khá 9 (64,3) 6 (42,9)
Giỏi 3 (21,4) 7 (50)
Nguồn thu nhập
Gia đình chu cấp 11 (78,6) 12 (85,7)
Trang trải 1 phần 3 (21,4) 2 (14,3) 1
Tự trang trải 0 (0) 0 (0)
Bảng 1 cho thấy đặc điểm nền giữa 2 nhóm là như nhau, không tìm thấy khác biệt có ý nghĩa 
thống kê về đặc điểm nền giữa 2 nhóm. Đối tượng tham gia nghiên cứu chủ yếu là nữ và có tỷ lệ như 
nhau ở mỗi nhóm (71,4%). Không tìm thấy sự khác biệt về tỷ lệ sinh viên 2 lớp YTCC14 và YTCC15 
ở 2 nhóm. Mẫu nghiên cứu thuộc nhóm có học lực trung bình khá trở lên, trong đó tỷ lệ sinh viên có 
học lực khá là cao nhất ở nhóm can thiệp (64,3%), nhưng ở nhóm chứng, tỷ lệ học lực giỏi và học 
sinh khá là tương đương nhau (50%, 42,9%) và sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê giữa 2 
nhóm. Bên cạnh đó, hầu hết các đối tượng đều được gia đình chu cấp chi phí hoàn toàn khi đi học 
và không có đối tượng nào tự trang trải hoàn toàn chi phí học tập ở cả 2 nhóm. 
2. Thực trạng giấc ngủ của sinh viên
Bảng 2. Dữ liệu NKGN mỗi nhóm trong giai đoạn can thiệp (n = 28)
Đặc điểm
Can thiệp
Lần đo = 179
Chứng
Lần đo = 187 Giá trị p
Lần đo (%) Lần đo (%)
Giờ quyết định ngủ
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
230 TCNCYH 128 (4) - 2020
Đặc điểm
Can thiệp
Lần đo = 179
Chứng
Lần đo = 187 Giá trị p
Lần đo (%) Lần đo (%)
Trước 23g 8 (4,5) 20 (10,7) 0,025
23 - 24g 49 (27,4) 55 (29,4) 0,666
24 - 1g 71 (39,7) 76 (40,6) 0,849
1 - 2g 35 (19,6) 28 (15,0) 0,246
2 - 3g 11 (6,1) 7 (3,7) 0,288
Sau 3g 5 (2,8) 1 (0,5) 0,089
Thời gian để chợp mắt 
(phút) 
Trung vị (khoảng tứ phân vị)
0,053
10 (5,0 - 15,0) 10 (5,0 - 15,0)
Trung bình ± độ lệch chuẩn
10,23 ± 10,02 10,79 ± 7,81
Giờ thức dậy* ( giờ) 6,91 ± 1,15 6,58 ± 1,30 p < 0,01
Thời lượng ngủ* (giờ) 6,38 ± 1,29 6,30 ± 1,37 0,590
CLGN - chủ quan
Tốt
Kém
161 (89,9)
18 (10,1)
159 (85,0)
28 (15,0)
0,207
Tác động giấc ngủ ứng 
dụng* (%)
65,64 ± 16,17 62,17 ± 14,45 0,051
*Trung bình ± độ lệch chuẩn
Trong 2 tuần can thiệp của nghiên cứu, hầu 
hết giờ quyết định ngủ của đối tượng trong 
nhóm can thiệp và nhóm chứng cũng là sau 23 
giờ (95,5% và 89,3%), đối tượng trong 2 nhóm 
cũng thường quyết định giờ ngủ nhiều nhất 
vào lúc 24 giờ đêm đến 1 giờ sáng (can thiệp: 
39,7%; chứng: 40,6 %), nhưng cũng có 1 số lần 
được các đối tượng quyết định ngủ sau 3 giờ 
ở nhóm can thiệp và chứng lần lượt là 2,8% và 
0,5%), tìm thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống 
kê giữa 2 nhóm vào khung giờ quyết định ngủ 
trước 23 giờ với p = 0,025 (p < 0,05).
Ở nhóm can thiệp, giai đoạn đi vào giấc ngủ 
của nhóm đối tượng này có thời gian trung bình 
10,23 ± 10,02 phút và phần trăm chất lượng 
giấc ngủ trung bình đo bằng ứng dụng Sleep 
Cycle trên điện thoại thông minh là 65,64 ± 
16,17%. Còn ở nhóm chứng, giai đoạn đi vào 
giấc ngủ ở nhóm này có thời gian trung bình là 
10,79 ± 7,81 phút và tác động giấc ngủ trung 
bình được đo bằng ứng dụng Sleep Cycle trên 
điện thoại thông minh là 62,17 ± 14,45% (p > 
0,05).
Kết quả theo dõi chất lượng giấc ngủ trên 
28 đối tượng tham gia nghiên cứu trong 2 tuần 
can thiệp có 10,1% số ngày được đối tượng 
nhóm can thiệp tự đánh giá CLGN kém và tỷ lệ 
này ở nhóm chứng chiếm 15%, không tìm thấy 
sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa 2 nhóm. 
Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa thời 
gian thức dậy trung bình của đối tượng nhóm 
can thiệp và nhóm chứng (trung bình ± độ lệch 
chuẩn lần lượt là 6,91 ± 1,15 giờ và 6,58 ± 1,30 
giờ, với p < 0,01).
Tổng thời gian ngủ trung bình cũng có sự 
khác biệt không có ý nghĩa thống kê giữa 2 
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
231TCNCYH 128 (4) - 2020
nhóm (can thiệp: 6,38 ± 1,29; chứng: 6,30 ± 1,37; p = 0,590 ). Đối tượng có giờ ngủ cố định chiếm 
28,6% ở nhóm can thiệp và 21,4% ở nhóm chứng (p > 0,05).
Bảng 3. Tình trạng sức khỏe sau khi thức dậy của đối tượng mỗi nhóm 
trong giai đoạn can thiệp (n = 28)
Đặc điểm
Can thiệp
Lần đo = 179
Chứng
Lần đo = 187 Gía trị p
Lần đo (%) Lần đo (%)
Thời gian cần thiết để tỉnh táo (phút)
Trung vị (khoảng tứ phân vị)
0,504
5 (5,0 - 10,0) 5 (5,0 - 10,0)
Trung bình ± độ lệch chuẩn
9,16 ± 9,55 8,88 ± 7,36
Thấy đau sau khi thức dậy
Có
Không 
17 (9,5)
162 (90,5)
27 (14,4)
160 (85,6) 0,152
Bảng 3 cho thấy trong 2 tuần can thiệp, thời gian trung bình cần thiết để tỉnh táo sau khi thức dậy 
ở nhóm can thiệp là 9,16 ± 9,55 phút và nhóm chứng là 8,88 ± 7,36 phút. Tình trạng cơ thể có đau 
nhức sau khi thức giấc lần lượt ở nhóm can thiệp và nhóm chứng là 9,5% và 14,4%. Những sự khác 
biệt này đều không có ý nghĩa thống kê.
3. Ảnh hưởng của phương pháp can thiệp đến chất lượng giấc ngủ theo Sleep Cycle
Tiến hành phân tích và so sánh kết quả của phần trăm CLGN giữa 2 nhóm nghiên cứu được đánh 
giá theo ứng dụng đo chất lượng giấc ngủ Sleep Cycle sau khi kết thúc giai đoạn can thiệp. Hình 
3, cho thấy tỷ lệ phần trăm trung bình CLGN của nhóm can thiệp có xu hướng cải thiện hơn nhóm 
chứng sau thời gian sử dụng ứng dụng lọc ánh sánh xanh, sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê 
Hình 3. Biểu đồ phần trăm chất lượng giấc ngủ theo ứng dụng Sleep Cycle 
trước sau - can thiệp của 2 nhóm nghiên cứu
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
232 TCNCYH 128 (4) - 2020
Bảng 4. Kết quả phân tích mô hình ảnh hưởng hỗn hợp tìm sự khác biệt về CLGN giữa 2 
nhóm nghiên cứu (n = 28 số lần đo lặp lại là 447)
Yếu tố ảnh hưởng Hệ số phương trình (%) Giá trị p
Hằng số (Intercept) 54,651 3,36e - 10
Giới (nữ) 1,260 0,710
Học lực (khá) 2,045 0,533
Học lực ( TB khá) 3,041 0,593
Thu nhập (GĐ cấp hoàn toàn) 3,776 0,344
Ngủ giờ cố định (không) 3,260 0,392
Nhóm (can thiệp) 2,306 0,462
Bảng 4 cho thấy sau khi xây dựng mô hình ảnh hưởng hỗn hợp để phân tích sự khác biệt phần 
trăm CLGN được đo bằng ứng dụng Sleep Cycle giữa 2 nhóm nghiên cứu và được kiểm soát bởi 
phần thứ nhất là các ảnh hưởng cố định đến chất lượng giấc ngủ của các biến giới, học lực, thu 
nhập, ngủ giờ cố định (những biến số này được xác định thông qua DAG thể hiện ở Hình 2) và phần 
thứ hai là ảnh hưởng ngẫu nhiên đến chất lượng giấc ngủ có thể có từ sự dao động sinh học trên 
từng cá nhân ở mỗi nhóm. Ta có kết quả được thể hiện trong bảng 4 là sự chênh lệch về phần trăm 
chất lượng giấc ngủ giữa 2 nhóm nghiên cứu là 2,306% của nhóm can thiệp cao hơn nhóm chứng 
(p = 0,462).
Bảng 5. Kết quả phân tích mô hình ảnh hưởng hỗn hợp tìm sự khác biệt về CLGN trong 
từng nhóm trước và sau can thiệp (n = 28 với số lần đo lặp lại là 447)
Yếu tố ảnh hưởng Hệ số phương trình (%) Giá trị p
Hằng số (Intercept) 51,530 8,93e - 10
Giới (nữ) 3,448 0,288
Học lực (khá) 0,441 0,894
Học lực ( TB khá) - 0,478 0,929
Thu nhập (GĐ cấp hoàn toàn) 3,603 0,335
Ngủ giờ cố định (không) 4,065 0,272
Nhóm (can thiệp) - 0,019 0,998
Lần đo bằng ứng dụng Sleep Cycle 0,152 0,575
Nhóm (can thiệp: lần đo) 0,211 0,583
Xây dựng mô hình ảnh hưởng hỗn hợp để phân tích sự khác biệt phần trăm CLGN được đo 
bằng ứng dụng Sleep Cycle trong từng nhóm nghiên cứu trước - sau can thiệp và được kiểm soát 
bởi phần thứ nhất là các ảnh hưởng cố định đến chất lượng giấc ngủ của các biến giới, học lực, thu 
nhập, ngủ giờ cố định, nhóm và phần thứ hai là ảnh hưởng ngẫu nhiên đến chất lượng giấc ngủ có 
thể có từ sự dao động sinh học trên từng cá nhân vào mỗi lần đo. Và ảnh hưởng của phương pháp 
can thiệp đến chất lượng giấc ngủ lên nhóm can thiệp được thể hiện qua Bảng 4 là sự chênh lệch về 
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
233TCNCYH 128 (4) - 2020
tốc độ tăng phần trăm chất lượng giấc ngủ sau 
từng lần đo của nhóm can thiệp cao hơn nhóm 
chứng 0,211% (p = 0,583).
IV. BÀN LUẬN
Theo dữ liệu nhật ký giấc ngủ ghi nhận trong 
giai đoạn trước can thiệp, giờ quyết định ngủ 
được ghi nhận vào tuần đầu tiên của 2 nhóm 
chủ yếu vào khung giờ từ 24 giờ đến 1 giờ sáng 
và thường thức dậy vào 6 giờ 30 phút đến 7 
giờ sáng. Kết quả này tương tự với nghiên cứu 
trên đối tượng thanh niên được tìm thấy trong 
nghiên cứu Yuichi Esaki và cộng sự năm 2017 
và một số các nghiên cứu khác. 9, 10 Giai đoạn 
này sinh viên có thời gian đi vào giấc ngủ tương 
đối đa dạng với trung vị là 10 phút, và trung 
bình là 11,1 và 11,7 phút lần lượt cho nhóm 
can thiệp và nhóm chứng tương ứng. Không 
tìm thấy sự khác biệt về thời gian đi vào giấc 
ngủ và tác động giấc ngủ trung bình, cảm giác 
đau sau khi thức dậy và cảm giác mỏi mắt sau 
khi sử dụng thiết bị điện tử giữa 2 nhóm trong 
tuần trước khi can thiệp. Tuy nhiên, chúng tôi 
lại tìm thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê 
về thời gian tỉnh táo sau khi thức dậy và thời 
gian quyết định ngủ giữa 2 nhóm vào tuần đầu 
tiên trước khi can thiệp. Trong khi đó tổng thời 
lượng ngủ trung bình của đối tượng 2 nhóm can 
thiệp và chứng lần lượt là 6,16 ± 1,50 và 6,26 
± 1,44 giờ lại không có sự khác biệt nào. Và 
theo khuyến nghị của Tổ chức Quốc gia Nghiên 
cứu về Giấc ngủ tại Hoa Kì, thời lượng ngủ cần 
thiết cho thanh thiếu niên là từ 7 đến 9 giờ mỗi 
đêm. Nhưng theo kết quả của nghiên cứu này 
cho thấy sinh viên hiện nay thường ngủ không 
đủ giấc, chất lượng giấc ngủ bị ảnh hưởng và 
điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả học 
tập. CLGN theo tự đánh giá của các đối tượng 
trong nghiên cứu chủ yếu là tốt. Vì đây chỉ là 
cảm nhận chủ quan nên không phản ánh hoàn 
toàn về CLGN của đối tượng.
Trong khi đó vào 2 tuần can thiệp, không tìm 
thấy sự khác biệt về giờ quyết định ngủ và thời 
gian cần để tỉnh táo như tuần đầu tiên được 
ghi nhận mặc dù giờ thức dậy vẫn giữ nguyên 
sự khác biệt đáng kể như tuần đầu tiên. Thời 
gian đi vào giấc ngủ ghi nhận bởi nhật ký giấc 
ngủ tương đối đa dạng ở sinh viên trong mẫu 
nghiên cứu với trung vị là 10 phút, và trung bình 
là 10,23 và 10,79 lần lượt cho nhóm can thiệp 
và nhóm chứng. Không tìm thấy sự khác biệt về 
thời gian đi vào giấc ngủ và tác động giấc ngủ 
trung bình, cảm giác đau sau khi thức dậy và 
cảm giác mỏi mắt sau khi sử dụng thiết bị điện 
tử giữa 2 nhóm, cũng như không có sự thay đổi 
về 4 biến số này giữa tuần trước và trong can 
thiệp. CLGN theo sự đánh giá chủ quan qua 
nhật ký giấc ngủ của các đối tượng thuộc cả 
hai nhóm trong giai đoạn này chủ yếu vẫn là 
tốt, mặc dù tỷ lệ có chất lượng giấc ngủ tốt của 
nhóm can thiệp cao hơn nhóm chứng nhưng 
sự khác biệt chưa có ý nghĩa thống kê.
Từ các phân tích ban đầu giữa 2 nhóm để 
đảm bảo tính đồng nhất, chúng tôi tiếp tục phân 
tích tính tác động của công cụ can thiệp đối với 
CLGN của các đối tượng và sẽ đánh giá bằng 
một ứng dụng khác. Sử dụng phương pháp mô 
hình ảnh hưởng hỗn hợp để phân tích dữ liệu. 
Đồng hồ sinh học của thanh thiếu niên có giai 
đoạn sinh học muộn hơn rõ rệt so với người 
lớn tuổi.11 Đặc biệt là tiếp xúc nhiều với ánh 
sáng màu xanh vào buổi tối dẫn đến tăng sự 
tỉnh táo và hiệu suất nhận thức.4 Các hiệu ứng 
kích thích như vậy có thể mang lại lợi ích trong 
ngắn hạn cho việc học hoặc làm việc tác động 
trong giờ tối muộn, tuy nhiên về lâu dài điều 
này sẽ dẫn đến giảm thời gian ngủ và có thể 
ảnh hưởng đến CLGN, gây khó ngủ.6 Chúng 
tôi nhận thấy CLGN của nhóm can thiệp có xu 
hướng tốt hơn 2, 306% so với nhóm chứng (tuy 
nhiên sự khác biệt này không có ý nghĩa thống 
kê). Kết quả này có thể bị ảnh hưởng do cỡ 
mẫu của nghiên cứu còn hạn chế vì chúng tôi 
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
234 TCNCYH 128 (4) - 2020
không đủ điều kiện để tăng cỡ mẫu nhiều hơn, 
cũng như do biến cố về mất dữ liệu xảy ra trong 
quá trình tiến hành. Chúng tôi đã cố gắng kiểm 
soát các yếu tố có khả năng gây nhiễu (xác định 
từ DAG) đến kết quả và sử dụng mô hình ảnh 
hưởng hỗn hợp để hạn chế nhiễu ở mức thấp 
nhất. Do đó, ta có thể thấy ứng dụng lọc ánh 
sáng xanh có xu hướng làm tăng CLGN cho 
người sử dụng. Dù không tìm thấy sự khác biệt 
của chất lượng giấc ngủ giữa 2 giai đoạn trước 
và sau can thiệp, theo kết quả phân tích mô 
hình ảnh hưởng hỗn hợp, nhưng tốc độ tăng 
tác động CLGN được đo bằng ứng dụng Sleep 
Cycle của nhóm can thiệp có xu hướng tăng 
lên từng ngày với mức tăng 0,211 %/ ngày so 
với nhóm chứng, và việc sử dụng ứng dụng lọc 
ánh sáng xanh vào buổi tối trong ít nhất 2 tuần 
đã có xu hướng cải thiện CLGN được đánh giá 
chủ quan, nhưng không mang ý nghĩa thống 
kê. Có thể thời gian can thiệp 2 tuần không đủ 
dài để tạo ra được sự khác biệt về CLGN. Hơn 
nữa, nghiên cứu được thực hiện trong thời gian 
đi học, trong đó thời gian ngủ của sinh viên chịu 
tác động nhiều bởi lịch học. Ngoài ra, thời gian 
ngủ trung bình khoảng 6 giờ dẫn đến việc thiếu 
ngủ là điển hình cho nhóm tuổi này.
V. KẾT LUẬN
Tóm lại, kết quả nghiên cứu cho thấy việc 
sử dụng ứng dụng lọc ánh sáng xanh trên thiết 
bị điện tử vào buổi tối có thể cải thiện CLGN 
với tốc độ gia tăng phần trăm CLGN sau mỗi 
ngày là 0,211% cho người sử dụng (p = 0,583). 
Do đó, ứng dụng có khả năng ngăn cản bớt 
những tác động tiêu cực mà ánh sáng xanh gây 
ra đối với nhịp điệu sinh học trong cơ thể người 
(chu kỳ ngày – đêm, chu kỳ giấc ngủ, thời gian 
tỉnh táo), từ đó góp phần cải thiện CLGN. Kết 
quả của nghiên cứu gợi ý về tác dụng tích cực 
mà ứng dụng lọc ánh sáng xanh mang lại cho 
người sử dụng về lâu dài.
Cần có thêm những nghiên cứu mở rộng 
hoặc chuyên sâu hơn để làm rõ được vấn đề 
sử dụng ứng dụng lọc ánh sáng xanh tác động 
như thế nào đến CLGN, thiết kế nghiên cứu với 
cỡ mẫu lớn hơn để có thể tăng sức mạnh thống 
kê, và sử dụng kỹ thuật có thể kiểm soát đối 
tượng kỹ hơn để tránh trường hợp mất mẫu 
trong quá trình theo dõi.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Unique mobile subscribers. GSMA 
Intelligence. https://www.gsmaintelligence.
com/. 2017. 2017 12/8.
2. Appota. Vietnam Mobile Report Quarter 
3 - 2017. Appota Company
https://news.appota.com/bao - cao - thi - 
truong - mobile - viet - nam - q3 - 2017/. 2017. 
Last Update 11/12/2017. Access 2017 
3. T., K., et al. Light - induced melatonin 
suppression at night after exposure to different 
wavelength composition of morning light. 
Neurosci Lett. 2016; 616 1 - 4. Doi: 10.1016/j.
neulet.2015.12.063.
4. Lockley, S.W., et al. Short - wavelength 
sensitivity for the direct effects of light 
on alertness, vigilance, and the waking 
electroencephalogram in humans. Sleep. 2006; 
29 (2): 161 - 8. 
5. Revell, V.L., et al. Alerting effects of 
light are sensitive to very short wavelengths. 
Neurosci Lett. 2006; 399 (1 - 2): 96 - 100. Doi: 
10.1016/j.neulet.2006.01.032.
6. Y., S.A., et al. Daytime Exposure to 
Short - and Medium - Wavelength Light Did 
Not Improve Alertness and Neurobehavioral 
Performance. J Biol Rhythms. 2016; 31 (5): 470 
- 82. Doi: 10.1177/0748730416659953.
7. Shechter, A., et al. Blocking nocturnal 
blue light for insomnia: A randomized controlled 
trial. J Psychiatr Res. 2017; 96 196 - 202. Doi: 
10.1016/j.jpsychires.2017.10.015.
8. Shrier, I. and R.W. Platt. Reducing bias 
through directed acyclic graphs. BMC Medical 
Research Methodology. 2008; 8 70. Doi: 
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
235TCNCYH 128 (4) - 2020
SUMMARY
BLUE LIGHT AND THE QUALITY OF SLEEP: 
A COMMUNITY INTERVENTION TRIAL
The rate of diseases caused by poor sleep quality such as insomnia, REM sleep behavior disorder, 
sleep apnea syndrome is increasing throughout the world. Blue light emitted from smartphone screen 
has been proven as one of the factors contributing to these increased diseases. Recently, most of the 
smartphones are equipped with blue light filtering application, however, the impact on the quality of 
sleep, is not yet well documented. This study used a randomized controlled trial intervention on 28 
students at the Faculty of Public Health - Ho Chi Minh City University of Medicine and Pharmacy in 
three weeks to evaluate the effect of blue light filter application of a smartphone to sleep quality. The 
results showed that the sleep quality PSQI scores in the intervention group were higher compared 
to that of the control group (6,00 ± 1,52 vs. 6,14 ± 2,98, p value = 0.875). The daily sleep quality 
score percentage of the intervention group appeared to improve compared to the control group at 
a growth rate of 0.211% (p - value = 0.583). Our results suggest that blue light filter applications 
may have a protective effect on sleep quality; further study is warranted with a larger sample 
size to detect the protective effect of blue light filter applications more precisely and significantly. 
Keywords: Blue light, sleep quality, community randomized controlled trial.
10.1186/1471 - 2288 - 8 - 70.
9. Sakari Lemola, N.P. - G., J.F.D. - K. Serge 
Brand, and A. Grob. Adolescents’ Electronic 
Media Use at Night, Sleep Disturbance, and 
Depressive Symptoms in the Smartphone Age. 
Journal of Youth and Adolescence. 2014; 44 (2): 
405 - 418. Doi: 10.1007/s10964 - 014 - 0176 - x.
10. Esaki, Y., et al. Effect of blue - 
blocking glasses in major depressive disorder 
with sleep onset insomnia: A randomized, 
double - blind, placebo - controlled study. 
Chronobiol Int. 2017; 34 (6): 753 - 761. Doi: 
10.1080/07420528.2017.1318893.
11. Henriksen, T.E., et al. Blocking blue light 
during mania - markedly increased regularity of 
sleep and rapid improvement of symptoms: a 
case report. Bipolar Disord. 2014; 16 (8): 894 - 
8. Doi: 10.1111/bdi.12265.