近13年中国医学生心理健康的元分析

崔纪平，孙 琳，王艳郁，姜能志

(潍坊医学院心理学系，山东 潍坊 261053)

大学生的心理健康备受关注，中国大学生心理健康元分析的结果发现其心理健康水平低于同龄青年人群[1]，大学生中中等心理问题检出率为10%～25%[2-5]。与一般专业相比，医学生的学制更长、学习内容更多且偏重记忆，学业任务更为繁重，容易引发更多的心理问题[6]。症状自评量表(Symptom Checklist 90，SCL-90)是医学生心理健康研究中的常用工具，但是不同样本的结果却存在较大差异。例如，有研究发现医学生的心理健康水平与一般大学生不存在差异[7]，还有研究发现医学生心理健康水平优于一般大学生[8-9]，也有研究表明医学生的心理水平比社会同龄人要差[10-11]；在性别差异上，有研究发现男生心理健康水平更好[12-13]，也有研究发现男生心理健康水平更差[14-15]，还有研究则发现男生女生的心理健康水平没有差异[16]；在生源地差异上，有研究发现农村医学生比城镇医学生的心理健康状况差[7,17]，但也有研究发现没有发现差异[12]。

医学生心理健康研究结论的多样性说明有必要对已有的研究成果进行综合分析和系统评价。元分析能够对同一问题的各项研究结果实现定量合并，从而得出更为普遍性和概括性的结论。元分析较传统的文献综述方法更优，可以有效避免研究过程的主观性[18]，从而弥补因研究过程主观性造成偏倚的不足[19]。所以本研究将采用元分析的方法对2006～2018年以SCL-90为研究工具的医学本科生心理健康的文献进行系统分析，从而明确医学生的心理健康状况。

1 资料与方法

1.1 文献搜集与筛选

在中国知网选择“高级检索”进行文献检索，其中在“文献分类目录”选择所有学科目录，在“输入检索条件”下的“篇名”中输入“心理健康”和“医学生”或“医学院校”，“摘要”中输入“症状自评量表”或“SCL-90”，发表时间为“2006年1月1日”至“2018年12月31日”。为保证研究纳入文献的完整性，以类似方式在万方医学网和维普数据库进行文献检索。结果，获得相关文献共616篇。

对相关文献的筛选标准包括：①测量对象为医学院校大学生；②以SCL-90量表作为测量工具，采用1～5分制计分；③对于干预研究，仅选择基线数据，删除后测数据；④对于同一批数据发表于多篇文献的只计一次。排除标准包括：①研究对象为特殊群体的医学生，如少数民族、贫困生群体等；②数据资料报告不完整，如未报告具体计分方式或者9个因子的平均数与标准差等；③研究方法有明显问题及研究结果有明显错误的文献。

1.2 文献概况

最后筛选出文献103篇，包含样本总数为77 156，单个研究最大样本量7 321[20]，最小样本量42[21]，所涉及样本分布于全国20余省。103项研究中46项研究考察了的性别差异，包括男生12 270人，女生18 693人；9项研究比考察了生源地差异，包括城镇医学生2 028人，农村医学生2 941人。

1.3 比较标准

根据常模的时效性并结合研究对象的特征，本研究的比较标准为童辉杰2006 年确立的全国成人常模[22]以及仲稳山等2009年确立的全国大学生常模[23]。

1.4 分析方法

异质性检验可以考察多个研究是否存在异质性，然后根据选择不同的模型估计合并效应量的置信区间。本研究采用统计量Q进行检验，若多个研究不存在异质性，则采用固定效应模型；若多个研究存在异质性，则采用随机效应模型[26]。

合并效应量的值是否具有统计学意义需要计算其95%的置信区间(Confidence Interval, CI)来进行推断。若95%CI中包括0，则合并效应量不具有统计学意义；若95%CI中不包括0，则合并效应量具有统计学意义[27]。

1.5 分析过程

使用EXCEL2013提取文献中的研究数据，以RevMan4.2软件进行元分析，数据分析包括以下四个模块完成：①将103篇研究中医学生SCL-90分数作为实验组数据，两个常模的SCL-90分数作为控制组数据，对医学生总体SCL-90得分进行分析；②将46篇研究中的男生为实验组，女生为控制组，进行性别差异分析；③将9篇研究中的城镇生为实验组，农村生为控制组，进行生源地差异分析；④将103篇研究按照文献发表年度，与本研究的两个参照常模作比较进而分析医学生心理健康水平的变化规律。

2 结果

2.1 医学生SCL-90的合并效应量

从103篇文献中计算出1 030个效应量，最终得到10个合并效应量。异质性检验显示，纳入的103篇文献存在异质性，因而采用随机效应模型进行估计。结果发现：除躯体化因子无显著差异外，医学生SCL-90得分均显著高于成人常模，其中人际关系敏感、焦虑为“中”效应，而其余6个因子和因子均分为“小”效应；除恐怖因子无显著差异外，医学生SCL-90得分均显著低于大学生常模，但都为“小”效应(表1)。

表1 医学生SCL-90的合并效应量

2.2 医学生SCL-90的性别和生源地差异

异质性检验显示，所纳入的46篇性别差异文献存在异质性，因而采用随机效应模型进行估计。结果发现：男女医学生的抑郁、焦虑、恐怖和敌对因子得分存在显著差异，男生的抑郁、焦虑、恐怖因子得分显著低于女生，敌对因子得分显著高于女生，但均为“小”效应(表2)。

异质性检验显示，所纳入的9篇生源地差异文献在躯体化、强迫、敌对和恐怖4个因子上不存在异质性，因而采用固定效应模型进行估计；在其余5个因子和因子均分上存在异质性，因而采用随机效应模型进行估计。结果发现：城镇医学生在强迫、抑郁和焦虑3个因子的得分显著低于农村医学生，但都为“小”效应(表2)。

表2 医学生SCL-90的性别和生源地差异

2.3 医学生SCL-90的变化规律

将2006～2018各个年份的数据分别与两个参照常模作比较，明确医学生心理健康水平的变化规律。结果显示：相对于成人常模，除2014和2016年SCL-90因子均分合并效应量95%CI包含0，无统计学意义外，其余各年份差异具有统计学意义，2008和2015为“中”效应，其他年份为“小”效应，并且呈迂回下降趋势；相对于大学生常模，2006，2007，2010，2011，2012，2014，2017，2018年间SCL-90因子均分合并效应量95%CI均不包括0，具有统计学意义，但也均为“小”效应，并且呈迂回下降趋势(表3和图1)。

表3 不同时间医学生SCL-90得分与

图1 不同时间医学生SCL-90得分与成人和大学生常模的差异

3 讨论

3.1 医学生心理健康的总体状况

医学生的心理健康水平介于全国成人常模和大学生常模之间，其中人际敏感、焦虑得分显著高于成人常模。医学生比成人人际敏感的原因可能是：医学生的社交技能不成熟，造成了在人际交往过程中过于敏感、自卑，在人际敏感因子上得分要高于成人。医学生比成人更焦虑，可能对于新生来说，离开自己一直生活的环境，来到一个全新的环境，接触全新的同学，全新的教师等，这些都会给新生带来不适感，从而引发焦虑。其次，对于中年级医学生来说，医学本科生的课程多任务重，忙碌且单调的生活和随之而来的学习压力可能会带来焦虑。另外，对于毕业生来说，不管是工作还是考研，毕业生都将担负起自己的人生，因此面对巨大的压力，压力带来了焦虑。这些都造成医学生的焦虑比一般成人高。

3.2 影响医学生心理健康的因素

在性别方面，男女生在4个因子上存在显著性差异，但均为小效应，符合王磊等对大学新生[28]和罗鸣春等对少数民族大学生[29]所得出的结论。

在生源地方面，不同生源地的医学生在3个因子上存在显著性差异，且均在小效应范围内波动，表明不同生源地医学本科生虽然存在差异，但差异甚微，这与辛自强等对大学生心理健康的元分析结论一致[30]。

从时间来看，医学生的心理健康状况虽然有起伏，但总体心理健康水平略升，这与辛素飞等[31]的研究结果一致。由于对心理健康教育的重视和现代医学模式强调生物-心理-社会三位一体，医学生对健康的重视程度相对提高，因此医学生心理健康水平逐渐升高。

4 不足和展望

本研究仅从整体水平、性别、生源地和时间效应方面考察了医学生的心理健康状况，未来可以从更多角度来研究影响医学生心理健康水平的因素，从而使学校对医学生的心理健康进行有效干预，提高医学生的心理健康水平。