我国成人初显期群体抑郁症状的潜在类别及其转变分析

廖友国，王欣欣，陈建文，张 妍，曾 亮，3

1华中科技大学教育科学研究院，湖北武汉，430074；2闽江学院教师教育学院，福建福州，350108；3重庆医科大学发展规划处，重庆，400016

成人初显期是青春期和成年期的过渡阶段,主要指18-25岁年龄段的人群,该阶段个体处在对情感、职业与世界观的探索过程中,具有鲜明的过渡特征和很大的不稳定性,呈现多样化特点[1]。抑郁症状是成人初显期群体心理适应不良的典型反映,以持续的悲伤、失去兴趣或快乐、紧张或焦虑为显著特征,抑郁通常被看作一个连续体,从轻微到严重依次是抑郁情绪、抑郁症状和抑郁症3种状态,出现抑郁症状持续不见好转会增加个体罹患抑郁症的风险[2]。成人初显期群体抑郁症状的变化发展可能相应地表现为复杂多样的模式。

抑郁症状是动态变化的,已有研究侧重于采用变量中心的增长曲线模型来考察某一群体抑郁症状随时间推移的总体平均趋势,研究结果增进了对群体层面抑郁症状动态特征的认识,但较为缺乏对抑郁症状变化趋势可能的异质性及其原因的探讨[3]。从静态角度看,抑郁症状已被公认为存在若干亚类型[4]。随着研究的深入,越来越多研究发现,并非所有个体的抑郁症状都遵循相同的变化轨迹,抑郁症状的发生和发展也呈现异质性和个体差异性,同样存在亚类型。例如,在我国普通成人群体中存在高抑郁症状组、低抑郁症状组与过渡组3个类别,各类别随时间推移均在不同程度上朝其他类别转变[5]。目前已有2项研究涉及我国成人初显期群体抑郁症状的变化趋势,但在大学生抑郁症状发展轨迹究竟存在3个或4个类别的结果上并不一致[6-7]。这2项研究的对象仅来源于个别高校的少量大学生,样本代表性不足,并且仅探讨了性别效应而且结论同样存在分歧。此外,受教育程度对抑郁症状发生率以及变化趋势均存在影响[8],因此大学生群体的结果可能并不完全适用于成人初显期群体。综上,已有研究证实了抑郁症状在一定时间范围内的可变性,并且不同人群的抑郁症状亚型分类以及变化特点也存在差异,但成人初显期群体抑郁症状的亚型特征、人数分布比例以及潜在类别及其转变等问题尚不明晰。

潜在类别分析(latent class analysis, LCA)是一种统计方法[9],根据个体在类别显变量上的不同反应模式对个体进行分类,找出潜在的类别结构,以便更好地理解和描述群体中不同亚类型之间的差异。该方法可以将具有相似反应模式的个体划分在同一潜在类别,使得类别内部差异尽可能小,类别间的差异尽可能大。潜在转变分析(latent transition analysis, LTA)是以个体为中心的数据分析方法[10],通过两个时间点以上被试所属潜在类别的变化情况,确定纵向时间维度上心理与行为发展的个体差异。这两种方法在社会科学、医学、心理学等领域中常用于研究群体的异质性[11]。本研究立足中国文化背景,基于个体中心的分析思路,采用潜在类别分析和潜在转变分析方法,旨在从转变概率角度揭示成人初显期群体抑郁症状的阶段性发展规律。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

数据来源于中国家庭追踪调查(China family panel studies, CFPS)[12],项目由北京大学中国社会科学调查中心实施,采用内隐分层、多阶段、多层次且与人口规模成比例的概率抽样方式,样本覆盖我国内地25个省区市,可被视作一个全国代表性样本。本研究选取的是2018与2020年数据,这2轮调查使用了相同测量工具获取抑郁症状自评数据。①根据成人初显期群体的年龄进行数据筛选,即2018年调查时的年龄为18-25岁。②对2轮调查数据进行匹配,保留均有完整抑郁症状数据的样本。共获得1906条有效数据,符合潜在类别分析对样本量的要求[13]。③项目通过计算机辅助面访调查和计算机辅助电访调查技术采集数据[14],核心变量无缺失值。项目通过北京大学生物医学伦理委员会的伦理审查(IRB00001052-14010)。

1.2 研究工具

1.2.1 流调中心抑郁量表(center for epidemiological studies depression scales, CES-D)。由Radloff编制,包含躯体症状、抑郁情绪、积极情绪与人际问题4个因子[15]。采用的是8个条目的简版量表,同样具有良好的信效度。从“几乎没有(不到1天)”到“大多数时候有(5-7天)”分别计1-4分。2个积极情绪的条目为反向计分,量表得分越高抑郁症状越严重。“几乎没有(不到1天)”选项编码为0,代表无抑郁症状,其他3个有抑郁症状的选项编码为1,以进行潜在类别分析。2次测量的Cronbach's alpha分别是0.74和0.76。结构效度良好,T1的GFI=0.986,CFI=0.973,NFI=0.968,IFI=0.973,RMSEA=0.052,T2的GFI=0.991,CFI=0.987,NFI=0.982,IFI=0.987,RMSEA=0.039。区分效度良好,2个时点3个因子的AVE分别是0.58、0.47、0.27、0.61、0.47、0.3,大于两两因子之间相关系数的平方。

1.2.2 大五人格简版量表(neuroticism extroversion openness five-factor inventory, NEO-FFI)。采用由Costa编制[16],并由中国家庭追踪调查项目组修订的大五人格简版量表进行人格调查[17]。量表包含尽责性、外向性、开放性、神经质与亲和性5个因子,共15个条目,信度、结构效度与效标效度等指标良好。从“完全不符合”到“完全符合”分别计1-5分。量表的Cronbach's alpha是0.66。结构效度良好,GFI=0.989,CFI=0.968,NFI=0.957,IFI=0.969,RMSEA=0.036。5个因子的AVE分别是0.32、0.48、0.37、0.39和0.3,大于两两因子之间相关系数的平方,区分效度良好。

1.2.3 人际信任量表(interpersonal trust scale, ITS)。人际信任量表是由Rono于1989年编制的[18],由世界价值观调查组修订,要求被试分别评价其对父母、邻居、美国人、陌生人、干部和医生等对象的信任程度[19]。量表包含亲邻信任、普遍信任与政府信任3个因子[20]。从“完全不信任”到“非常信任”计0-10分,得分越高表示信任程度越高,各因子分别计算总分,这是人际信任的有效度量方式[21]。问卷的Cronbach's alpha是0.70。结构效度良好,GFI=0.990,CFI=0.975,NFI=0.973,IFI=0.976,RMSEA=0.068。3个因子的AVE分别为0.79、0.59和0.54,大于两两因子之间相关系数的平方,区分效度良好。

1.3 控制变量

家庭居住地、受教育水平对抑郁症状的变化轨迹存在影响[8],将这2个因素作为控制变量。家庭居住地分为城镇和乡村,受教育水平从文盲到硕士共7类。模型的主要评价指标有艾凯克信息准则(Akaike information criteria,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criteria,BIC)、样本校正后的贝叶斯信息准则(sample-size adjusted BIC,aBIC)、信息熵(Entropy)、Lo-Mendel-Rubin似然比检验LMRT(Lo-MendellRubin likelihood ratio test)和基于Bootstrap的似然比检验BLRT(Bootstrap likelihood ratio test)。其中,AIC、BIC和aBIC的值越小表示模型拟合越好,LMRT和BLRT用于比较k-1与k个类别模型的拟合差异,二者的P达到显著水平表明k个类别模型优于k-1个类别模型,Entropy取值范围为0-1,Entropy≥0.8时表示分类准确率超过90%[22]。

1.4 统计学方法

采用SPSS 26.0导入和管理数据,借助Harman单因素检验法进行共同方法偏差检验[23]。以流调中心抑郁量表的8个条目为外显变量,采用Mplus 7.4进行潜在类别分析和潜在转变分析。在确定拟合的最优模型后,以性别、大五人格与人际信任3个因素为自变量,以抑郁症状的潜在类别转变结果为因变量,使用SPSS 26.0进行多项logistic回归分析,探讨上述因素对抑郁症状潜在类别转变的影响。

2 结果

2.1 调查对象基本情况

被试的平均年龄21.6±2.4岁,男性931人(48.8%),女性975人(51.2%),家庭所在地城镇1052人(55.2%),乡村776人(40.7%),缺失78人(4.1%),受教育程度方面,文盲/半文盲25人(1.3%),小学97人(5.1%),初中477人(25.1%),高中/中专/技校/职高832人(43.7%),大学专科285人(14.9%),大学本科185人(9.6%),硕士研究生5人(0.3%)。

2.2 共同方法偏差检验

T1共有6个特征值大于1的公因子被析出,第1个公因子解释的变异量为18.1%,T2共有4个特征值大于1的公因子,第2个公因子解释的变异量为26.5%,2轮数据均提取出1个以上公因子且第1个公因子的解释率小于40%的临界标准,提示数据不存在严重的共同方法偏差。

2.3 抑郁症状的潜在类别数

由表1可知, AIC、BIC、aBIC的值在5个类别时最低,但此时T1和T2模型中的Entropy值小于0.8,说明模型的分类精度不够理想,4个类别模型的Entropy值也未达到0.8。3个类别模型中2个时点LMRT和BLRT的P均显著(P<0.001),表明优于2个类别模型,并且Entropy值均大于0.8。综上,鉴于模型的简洁性与有效性,2个时点均选择3个类别的模型。

表1 潜在类别模型的拟合指标情况

2.4 抑郁症状各潜在类别特征

条目1至6反映的是抑郁情绪和躯体症状,条目7和8是积极情绪因子的项目,这2个项目反向计分后高发生率即代表低积极情绪。C1类别在6个条目上的发生率均居3个类别首位,并且有6个条目的发生率都在70%以上,其中“我感到情绪低落”这一抑郁症状核心指标上的发生率达到93.2%,命名为“高抑郁症状组”,T1和T2的占比为45.3%和48%;C2类别在所有条目上的发生率都是3个类别中最低的,在5个症状上的发生率低于20%,相应命名为“低抑郁症状组”,T1和T2的占比为25.8%和21.7%;C3类别在前6个条目上的发生率介于另2个类别之间,且非常接近C2的水平,即在抑郁情绪和躯体症状方面处于低水平,但在缺乏积极情绪2个条目上的发生率又是3组中最高的,达到93.6%和100%,命名为“低积极情绪组”,T1和T2的占比为28.9%和30.3%。见图1、图2。

图1 T1抑郁症状各条目的条件概率

图2 T2抑郁症状各条目的条件概率

2.5 抑郁症状的潜在类别转变

潜在转变分析结果见表2,转变矩阵的对角线表示被试在T2仍保持T1潜在状态的概率。高抑郁症状组表现出了最高的稳定性,为63.7%,T1高抑郁症状组中有接近25.0%的被试抑郁症状得到缓解,较多地转为低积极情绪组,其次为低抑郁症状组。低积极情绪组和低抑郁症状组的变化性较大,T2时保持原组的概率仅为37.7%和30.3%。其中,低积极情绪组有接近四成被试转变为高抑郁症状,另有24.3%的积极情绪得到改善从而转入低抑郁症状组,而低抑郁症状组保持原组以及向高抑郁症状组和低积极情绪组转变的概率较为均衡,介于30%-40%。

表2 抑郁症状潜在类别转变的概率情况

2.6 抑郁症状潜在类别转变的影响因素

将保持潜在类别不变的被试作为参照组,采用多项logistic回归分析,探讨相关因素对抑郁症状潜在类别转变的影响。如表3所示,以“高抑郁症状组→高抑郁症状组”类别为参照时,男性由高抑郁症状组转向低积极情绪组的概率增加(OR=1.67),神经质使得高抑郁症状组被试向低积极情绪组转变的概率下降(OR=0.78),向低抑郁症状组转变的概率也下降(OR=0.85),人际信任促使高抑郁症状组被试向低抑郁症状组转变的概率增加(OR=1.48);以“低积极情绪组→低积极情绪组”类别为参照时,男性由低积极情绪组向高抑郁症状组转变的概率增加(OR=1.65),神经质使得低积极情绪组转向高抑郁症状组的概率增加(OR=1.18),人际信任使得低积极情绪组被试向高抑郁症状组转变的概率减少近五成(OR=0.57);以“低抑郁症状组→低抑郁症状组”类别为参照时,只有神经质的影响效应显著,神经质使得低抑郁症状组转向高抑郁症状组的概率增加(OR=1.21)。

表3 协变量影响下潜在类别转变概率的发生比情况

3 讨论

3.1 我国成人初显期群体面临较高的抑郁症状风险

结果显示,成人初显期群体抑郁症状存在异质性,3个类别是高抑郁症状组、低积极情绪组和低抑郁症状组,这与我国普通成人群体中存在3种亚类型的结果一致[5]。不同之处在于各类别的人数比例,普通成人中高抑郁症状组在2个时点的占比都约为20%[5], 而成人初显期高抑郁症状组在2个时点的占比都约为45%,比普通成人群体高出约25%,相应的,低抑郁症状组的人数比例比普通成人群体少约25%。《中国国民心理健康发展报告2019-2020》也比较了4个年龄段成人群体的抑郁水平,发现18-24岁的抑郁水平最高[24]。综合上述个体中心和变量中心的分析结果可以得出结论,成人初显期群体抑郁症状的整体风险较高。

根据抑郁的素质-压力理论(diathesis-stress model),抑郁症状的成因在于外部压力事件与个体自身素质如人格、认知特征、应对方式等因素的相互作用,其中压力事件是直接诱因[25]。从个体毕生发展的视角,成人初显期处于青春期与成年早期的过渡阶段,个体在由青少年向成年人转型的过程中比其他阶段面临更多的抉择和转变,包括独立探索自我、学业、恋爱、价值观以及职业等全方面的挑战,构成一系列压力事件[26]。从时代变迁的角度来看,当前我国社会急剧变革所传导的压力与青年个体的生命历程相互交织,成人初显期群体所面临的教育、就业、结婚、生育等重大生命历程事件均比以往面临更多的问题和压力,经济生活压力(如增加经济收入和解决住房问题)、知识技能压力和人际关系压力等都是持续增长的重要压力源[27]。并且可以预期的是,随着我国人口老龄化进程的加快,未来一段时期内年轻人所面临的工作负担、工作-家庭冲突等压力将会进一步加剧。综上,成人初显期群体特定阶段的发展任务叠加社会转型带来的冲击,共同诱发了该群体普遍的压力体验。政府应进一步加强青年社会保障体系建设力度,在住房、健康、婚恋、就业创业等领域给予更多关心和支持,采取更加有效措施解决或缓解青年在上述各方面的压力,以充分激发广大青年的活力和创造力。

3.2 我国成人初显期群体抑郁症状潜在类别转变随时间变化呈现恶化趋势

结果显示,从潜在类别转变的概率来看,2个时点间存在较大程度的变化。其中,稳定性最强的是高抑郁症状组,63.7%的被试保持原组不变,这与我国普通成人群体中高抑郁症状组在4年间保持原组概率为60.7%的结果非常一致[5]。再从转变的方向及概率来看,高抑郁症状组向另外2组转变的概率相近,低积极情绪组则倾向于向高抑郁症状组转变,低抑郁症状组向另外2组转变的概率也十分相近。可见,高抑郁症状组得到改善的难度最大,低积极情绪组主要是朝抑郁症状加重的方向发展,状况最好的低抑郁症状组占比最低且较大比例地朝不良状态转变。总体而言,成人初显期群体抑郁症状随时间推移在2年之内呈现出恶化态势。原因有以下几点。①前述所提及的各种外部压力事件贯穿于成人初显期,在短期内难以根本改变,属于长期慢性压力源。②抑郁个体非适应性的人格、认知与应对方式等内在素质在自然状态下也是相对稳定的。因此,在内外双重因素作用下,压力诱发的抑郁症状非但不会随时间变化得以自行缓解,反而因累积效应而进一步恶化。当前心理健康服务的重心在于儿童青少年,重点落实在学校层面。整个青年群体的心理健康状况也应引起重视,需要加强面向成人初显期群体的心理健康服务,加强心理健康知识宣传普及,提高心理卫生知晓率,逐步构建完善青年心理问题高危人群筛查、预警及干预机制,及时识别心理问题高危人群,重点是那些长期遭受抑郁困扰难以自行缓解的高抑郁症状者,通过家-校-社-医等多主体协同模式给予人文关怀、心理疏导和心理治疗。

3.3 抑郁症状潜在类别转变受神经质与人际信任的影响

结果显示,神经质是抑郁症状潜在类别动态变化的风险因素,受神经质影响,高抑郁症状组向另外2组转变的概率均下降约2成,而另外2组向高抑郁症状组转变的概率增加约2成。已有大量研究表明神经质与抑郁症状存在密切的同时性相关[8],结果进一步证实成人初显期群体神经质与抑郁症状之间在纵向时间维度上的密切联系。素质-压力理论指出,具有“脆弱性”素质的个体对外在不利环境和压力事件更为敏感,更容易产生抑郁症状[25]。神经质作为一种较为稳定的人格类型,核心特点是对消极情绪的易感性,情绪稳定性较差,倾向于对应激事件做出过度反应,更有可能体验负面情绪,是典型的“脆弱性”素质因素[8]。提示家庭和学校教育应协同发力,注重从小培养儿童青少年的情绪稳定性,促进健康人格养成,这对于个体毕生情绪健康发展具有深远意义。

人际信任能够促进高抑郁症状组向低抑郁症状组的转变,以及减少低积极情绪组向高抑郁症状组转变的可能,人际信任是抑郁症状动态变化的保护因素。根据埃里克森心理社会发展理论,成人初显期主要在于发展友谊和亲密感,获得良好人际关系[24]。在我国集体主义文化背景下,和谐人际关系对于个体心理健康的重要性更加突出。人际信任是积极的人际认知倾向,属于保护性的心理素质,能够缓冲外部压力的影响,也是形成良好人际关系的基础[15]。可喜的是,党的十八大以来,我国大力弘扬和践行社会主义核心价值观,倡导诚信、友善的公民个人价值准则,加强社会信用体系建设,逐步健全完善个人征信体系和失信惩戒机制等,一系列举措有利于加快信用社会建设,从而为青年人际信任水平的提升提供良好社会生态。

本研究创新之处主要体现在采用以个体为中心的分析视角,基于代表性良好的纵向追踪数据,综合个体与动态的角度探讨了成人初显期群体抑郁症状的潜在类别与转变特点,并且揭示了人格与人际信任在潜在类别转变中的作用。不足之处在于,受制于开放数据库中的变量实际,无法就抑郁症状的变化过程进行更长时间更多轮次的分析,并且在探讨影响因素方面缺乏系统性。后续研究可以采用时间跨度更大数据采集频次更高的追踪设计,基于生态系统理论,综合考察个体、家庭与社会层面因素的作用,借助潜变量增长曲线模型与增长混合模型分析技术,更为全面地揭示成人初显期群体抑郁症状的一般发展轨迹、个体差异以及影响因素。