海军航空兵人格因素对心理健康的影响及其中介作用分析

翟芹，汪洁滢，季燕军，李家豪，张沛，沈兴华*

1海军特色医学中心，上海 200433；2东海舰队航空兵卫生处，浙江宁波 315000

与一般人群相比，军人会面对更多的易导致心理健康问题的环境因素。海军航空兵作为海军中一支特殊的兵种，在新时代的海上作战中对提升海军整体战斗力具有举足轻重的作用。因此，在多重内部与外部压力下，其可能出现的心理健康问题更加不容忽视。

在部队的高应激封闭式环境中，睡眠问题及抑郁、焦虑等负面情绪往往是心理健康水平的重要指标[1]。发现并干预影响睡眠及情绪的相关因素对改善部队官兵的心理健康水平有直接作用，但睡眠问题与负面情绪存在相关性，有时需要仔细辨别睡眠问题与负面情绪的因果关系[2]。此外，地理环境、个性特质、认知评价及应对方式均可对情绪及睡眠产生负面影响[3-4]，进而导致心理健康问题的出现。关于其具体的作用机制，国内外研究发现，情绪调节方式可作为中介变量对社会交往的方式与睡眠问题之间的关系产生作用[5]，睡眠可作为中介变量对社会支持的方式与情绪之间的关系产生作用[6]， 父母问题可作为中介变量对睡眠不足的方式与青少年抑郁情绪之间的关系产生作用[7]，此外，还有研究发现，创伤事件可作为中介变量在睡眠障碍引发创伤后应激障碍及乙醇滥用的过程产生作用[8]等。上述研究通过多种角度指出情绪与睡眠的直接或间接影响因素，反映了不同人群及情境的个体心理健康影响路径，但鲜有文章系统探讨海军航空兵保障官兵的情绪及睡眠问题的影响机制。

即使情绪及睡眠的影响因素、作用路径十分复杂，仍有很多研究指出，负性自动思维是抑郁及焦虑情绪产生的重要中介变量[9-11]，认知评价方式在调节情绪方面起关键作用，且人格本身对情绪及睡眠问题同样存在明显影响[12-16]。Candrian等[17]指出，认知在人格与情绪之间起中介作用。但尚未见直接结合认知评价及人格因素综合评判情绪与睡眠问题的影响因素及机制的研究报道。根据贝克认知理论[18]，本研究假设在海军航空兵保障官兵群体的一般情况及自动思维可作为中介变量对人格因素与心理健康之间的关系产生作用，以分析海军航空兵某部保障官兵的人格因素对其心理健康的影响及其中介变量。

1 资料与方法

1.1研究对象 采用整群抽样的方式选取海军航空兵某部保障官兵1546例作为调查对象，在回收的所有问卷中剔除测评时长Z分数绝对值大于3及信息不全的无效问卷，最终获得有效问卷共1311份，有效率84.8%。1311例调查对象均为男性，年龄(23.9±4.5)岁，军龄(4.9±4.6)年；本科以下学历1100例，包括初中学历49例，高中学历336例，中专学历286例，大专学历428例；本科及以上学历211例，其中本科学历203例，硕士学历8例；未婚1064例，已婚247例。

1.2工具

1.2.1卡特尔16种因素人格测试(Cattell's 16 personality factor questionnaire，16PF) 采用戴忠恒等[19]修订的手册版本，包括187个条目，用来测评16种人格因素及8种次元人格因素，信效度较高[20]， 适用范围较广[21-23]。本研究主要关注8种次元人格因素(适应与焦虑型、内向与外向型、感情用事与安详机警型、怯懦与果断型、心理健康因素、专业有成就者的个性因素、创造能力个性因素、在新环境中有成长能力的个性因素)与心理健康的相 关性。

1.2.2焦虑自评量表(Zung's self-rating anxiety scale，SAS)[24-25]用于评估个体的焦虑情绪，包括20个条目，4级评分，最后计算粗分及标准分。根据我国常模，标准分>69分为重度焦虑，60～69分为中度焦虑，50～59分为轻度焦虑，<50分为无明显焦虑。本研究将被试标准分≥50分者视为有焦虑情绪。

1.2.3抑郁自评量表(Zung's self-rating depression scale，SDS)[24]用于评估个体的抑郁情绪，包括20个条目，4级评分，最后计算总粗分及标准分。按照中国常模，标准分>73为重度抑郁，63～72分为中度抑郁，53～62分为轻度抑郁，<53分为无明显抑郁。本研究将被试标准分≥53分者视为有抑郁 情绪。

1.2.4睡眠状况自评量表(self-rating scale of sleep，SRSS)[26]用来测试研究对象近1个月内的睡眠情况，该量表由李建明教授编制，并制定出中国常模，包括10个条目，5级评分，最后计算总分，总分越高表明睡眠问题越严重。

1.2.5自动思维问卷(automatic thoughts questionaire，ATQ)[27-38]用来测试近1周内消极想法自动出现的频率，包括30个条目，5级评分，其总分与消极认知体验呈正相关。该量表在本研究中的内部一致性为0.963。

1.2.6军人一般情况评价表 本研究根据相关专业学科的知识、观点及多年的部队服务经验，筛选部队官兵经常遇到的应激事件并自制了军人一般情况评价表，主要从家庭、工作及个人情况3个方面来设计问题，经过统计分析最后筛选出16个条目。采用5级评分，1=“很少/很差”，2=“较少/较差”，3=“一般”，4=“较多/较好”，5=“很多/很好”，其中正向计分8题，反向计分8题，得分越高表明一般情况越好。在本研究中，该量表各条目得分与总分均有明显相关性(P<0.001)，内部一致性为0.870。各条目得分及总分与SDS标准分及SRSS总分均有明显相关性(P<0.001)。同时进行因子分析，采用主成分分析法及Kaiser标准化正交旋转法，得到KMO值为0.912(P<0.001)，经过5次迭代后收敛，最终提取到3个主成分，累积方差贡献率为53.028%。

1.3质量控制 由经过专业培训的心理学工作者采用海军特色医学中心研制的心理测评与干预系统进行现场调查，每轮组织20人在各单位会议室集体答题，播放统一指导语，要求参评官兵根据自身具体情况独立完成问卷。

1.4指标分析 分析比较有效问卷的全部数据，并根据统计结果进行筛选，获得与心理健康有关的影响因素；然后在此基础上，结合以往文献研究，构建结构方程模型，并结合Bootstrap方法分析其中介效应。

1.5统计学处理 采用SPSS 21.0及Amos 21.0软件进行数据的统计分析。计量资料以±s表示，两组间比较采用t检验，多组间比较采用方差分析，进一步两两比较采用LSD-t检验；相关分析采用Pearson相关分析；中介作用的探讨采用结构方程模型、项目组合法及Bootstrap法[31-33]。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.11311例官兵的总体情况 1311例官兵中表现出焦虑情绪的共80例，占6.10%，SAS总粗分(29.72±6.26)分，与国内常模(29.78±10.07)分(n=1158)差异无统计学意义(P>0.05)；表现出抑郁情绪的共147例，占11.21%，SDS标准分(38.83±10.76)分，明显低于国内常模(41.88±10.57)分(n=1340)；SRSS总分(19.59±5.81)分，明显低于国内常模(22.14±5.48)分(n=13 273)，差异有统计学意义(P<0.001)。

不同军龄官兵的SDS标准分、SAS粗分及SRSS总分差异无统计学意义(P>0.05，表1)。不同年龄官兵的SRSS总分差异无统计学意义(P>0.05)。不同年龄官兵SAS粗分及SDS标准分比较差异有统计学意义，18～24岁及25～31岁年龄组的SAS粗分均小于32～38岁年龄组，而18～24岁及32～38岁年龄组的SDS标准分均大于25～31岁年龄组，差异有统计学意义(P<0.05，表2)。

表1 海军航空兵某部不同军龄官兵的SDS标准分、SAS粗分及SRSS总分比较(±s)Tab.1 One-way ANOVA results of standard scores of SDS, the rough scores of SAS and the total scores of SRSS in participants with different length of military service (±s)

表1 海军航空兵某部不同军龄官兵的SDS标准分、SAS粗分及SRSS总分比较(±s)Tab.1 One-way ANOVA results of standard scores of SDS, the rough scores of SAS and the total scores of SRSS in participants with different length of military service (±s)

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表2 海军航空兵某部不同年龄官兵的SDS标准分、SAS粗分及SRSS总分比较 (±s)Tab.2 One-way ANOVA results of standard scores of SDS, the rough scores of SAS and the total scores of SRSS in participants with different age (±s)

表2 海军航空兵某部不同年龄官兵的SDS标准分、SAS粗分及SRSS总分比较 (±s)Tab.2 One-way ANOVA results of standard scores of SDS, the rough scores of SAS and the total scores of SRSS in participants with different age (±s)

与18～24岁比，(1)P<0.05；与25～31岁比，(2)P<0.05。

不同婚姻状况官兵的SAS粗分、SDS标准分及SRSS总分差异均无统计学意义(P>0.05)，受教育程度为本科以下官兵的SAS粗分及SDS标准分高于本科及以上官兵的SAS粗分及SDS标准分，差异有统计学意义(P<0.05，表3)。

2.2相关性分析 Pearson相关分析结果显示，适应与焦虑型及军人一般情况评价总分与SDS、SAS及SRSS得分呈明显负相关(P<0.01)，心理健康因素及ATQ总分与SDS、SAS及SRSS得分呈明显正相关(P<0.01，表4)。

表3 海军航空兵某部不同婚姻状况及受教育程度官兵的SAS粗分、SDS标准分及SRSS总分比较(±s)Tab.3 Comparisons of the rough scores of SAS, the standard scores of SDS and the total scores of SRSS in participants with different marriage status and education level (±s)

表3 海军航空兵某部不同婚姻状况及受教育程度官兵的SAS粗分、SDS标准分及SRSS总分比较(±s)Tab.3 Comparisons of the rough scores of SAS, the standard scores of SDS and the total scores of SRSS in participants with different marriage status and education level (±s)

2.3认知偏差在人格因素与心理健康之间的中介效应 本研究中有4个潜变量：人格因素、一般情况、自动思维及心理健康。根据统计分析得到的相关矩阵，选取适应与焦虑型及心理健康因素原始计算公式中包含的人格因素均值纳入模型作为人格因素的观测变量；结合因子分析结果，将一般情况评价表的题目按照随机取向进行项目组合，然后纳入模型作为一般情况的观测变量，同理得到自动思维的观测变量；最后选取SAS、SDS及SRSS作为心理健康的观测变量。以人格因素为预测变量，心理健康为结果变量，一般情况及自动思维为中介变量构建结构方程模型并进行验证和修正，最后得到的模型中所有路径系数均有统计学意义(P<0.001)。用最大似然估计法(maximum likelihood，ML)对模型进行拟合，结果显示：模型1的χ2/df=99.288/36=2.758<3， 渐进残差均方和平方根(root mean square error of approximation，RMSEA)=0.037，比较适配指数(comparative fit index，CFI)=0.993，规准适配指数(normed fit index，NFI)=0.990，非规准适配指数(Tucker-Lewis coefficient，TLI)=0.990，适配度指数(goodness of fit index，GFI)=0.986，调整后适配度指数(adjusted goodness of fit index，AGFI)=0.975；模型2的χ2/df=103.125/35=2.946<3，RMSEA=0.039，CFI=0.993，NFI=0.989，TLI=0.989，GFI=0.986，AGFI=0.973。模型与数据拟合程度均较好(图1、2)。

表4 海军航空兵某部人格因素、军人一般情况评价、ATQ、SAS、SDS及SRSS的相关矩阵Tab.4 Correlation matrix for personality factors, military general cognition, ATQ, SAS, SDS and SRSS

采用Bootstrap程序检验中介效应结果显示，2个模型间接效应均存在，模型1中人格因素对心理健康的间接效应9 5%置信区间(9 5%CI)为(-0.237～-0.149，P<0.01)，但直接效应路径系数不明显(P>0.05)；模型2中人格因素对心理健康的间接效应95%CI为(-0.307～-0.217，P<0.01)，直接效应的95%CI为(-0.299～-0.137，P<0.01)。模型1中人格因素对心理健康产生影响的总效应为-0.192(P<0.01)；模型2的人格因素对心理健康产生影响的总效应为-0.477(P<0.01)。

3 讨 论

参与本次调查的海军航空兵某部保障官兵心理健康状况尚可，焦虑、抑郁情绪及睡眠问题均与国内成人常模无异甚至更好，较以往研究报道[29]有明显改善，这可能与近年来征兵选拔更加重视心理筛选，以及基层单位更加重视官兵的心理工作有关，也从侧面反映了部队近年来开展的大量心理服务初见成效。但是由于海军航空兵工作性质特殊，任务重，要求高，因此，不能放松对该群体心理健康状况的持续关注。

图1 人格因素对心理健康的影响及其中介作用——结构方程模型1Fig.1 The influence of personality factors on mental health and its mediating effects-- structural equation model 1

图2 人格因素对心理健康的影响及其中介作用——结构方程模型2Fig.2 The influence of personality factors on mental health and its mediating effects -- structural equation model 2

本研究发现，不同受教育程度官兵的焦虑情绪及抑郁情绪水平存在明显差异，本科及以上官兵的负面情绪问题明显少于本科以下者，与以往研究类似[30]。由于受教育水平低，这部分个体在遇到问题时容易受到思维的限制，解决问题的方法及经验欠缺，甚至由于情绪难以及时识别并正常表达而出现明显的躯体化倾向[31]，而受教育水平高的个体善于从更多角度看待问题，自我调节能力也相对较强，这也使其焦虑情绪能得到及时缓解的概率更大。本研究还发现，不同年龄组官兵的焦虑及抑郁情绪水平存在明显差异，但39～45岁组的负面情绪与其他年龄组无明显差异，可能是由于该年龄组官兵仅5人，不具广泛代表性。以往亦有类似研究发现，随着年龄变化，抑郁情绪也会出现明显差异[32]，但具体变化趋势尚存争议，由于本研究对象年龄大多集中在24岁以下且各年龄组人数相差较大，因此未来仍需进一步获取各个年龄段数量相当且具有代表性的被试样本，以得出更可靠的结论。

海军航空兵某部保障官兵群体的人格因素可通过一般情况及自动思维影响心理健康水平，这与以往研究结果一致[11-13,19]，也验证了本研究的假设。在适应与焦虑型相关人格因素模型中，由于一般情况及自动思维在人格因素与心理健康间起完全中介的作用，提示尽管人格因素在很大程度上时刻影响着个体的多种心理特质，但这种作用不是绝对的，从相关分析也可发现，适应与焦虑型得分高者反而在情绪及睡眠方面的表现更好，这种矛盾的结果也表明适应与焦虑型人格与心理健康之间的关系并不简单，焦虑型人格虽然比其他人格的焦虑易感性更高，但这并不意味着焦虑型人格者就一定比其他人格者更容易出现焦虑情绪。易感性仅代表一种倾向或趋势，而非必然出现的事实或结果。究其原因，个体产生某种心理症状的作用机制及面对不同现实问题的应对方式才是导致不同人格出现各种情绪反应及睡眠问题的重点，这种情况甚至会大大改变相应人格的精神疾病患者接受临床治疗的效果及预 后[17]。

而在另一个次级人格因素——心理健康相关人格因素模型中，一般情况及自动思维在人格因素及心理健康之间起部分中介作用，表明16PF分析推算出的人格层面的心理健康水平在一定程度上可直接影响个体在情绪及睡眠层面的心理健康水平，但一般情况及自动思维的中介作用亦相当重要。从直接及间接效应来看，后者略小于前者，提示不能忽略人格因素影响心理健康的中介变量作用。虽然人格因素大多是与生俱来且抽象持久的固有内在因素，但从干预自动思维甚至一般情况的环节入手则是具有可操作性的捷径，注重改变个体的负面想法及惯性思维，甚至直接解决个体遇到的各种现实问题，均可有效缓解焦虑、抑郁情绪及睡眠问题的发生，甚至促进心理疾病的康复，明显提高个体的心理健康水平。

总之，上述结论为未来在部队更简洁高效、更有针对性地开展心理服务提供了参考，除在征兵时注重对人格因素的大致筛选以淘汰极端异常个体，更为重要的是，在平时的工作和训练中，针对大群体的一般官兵，也要多开展心理健康教育及干预服务，丰富官兵的知识见闻，助其形成积极正面的认知评价模式，同时帮助官兵及时消除头脑中的错误认知，多多关心并解决官兵的后顾之忧，从而减少其负面情绪及睡眠问题的产生，有效提高其心理健康水平。

尽管本研究分析了人格因素对心理健康的影响及其中介变量，但由于样本仅局限于海军航空兵某部保障官兵，样本多为30岁以下年轻男性，难以将结论直接推广至整个海军航空兵甚至全海军及全军种；且本研究为横断面设计，无法直接得出因果关系[33]。此外，心理健康的观测指标仅纳入焦虑、抑郁情绪及睡眠问题，无法得出其他方面如躯体化水平的变化情况，因此仍旧存在不足。后续研究将会继续关注更多心理健康指标，采取控制对照的试验干预手段，纵向观察人格因素、一般情况、自动思维与心理健康的关系，且将调查扩展到其他兵种，争取更全面的覆盖。由于本研究仅从一般情况及自动思维的角度探讨人格因素与心理健康的影响机制，实际仍需考虑更多复杂的其他内外因素如应对方式、社会支持等，因此，亟需继续深入开展 研究。