单亲与双亲家庭儿童抑郁症状的大样本网络分析：核心症状与干预靶点差异

《BMC Psychiatry》：A large-sample (N?=?49,109) network analysis of depressive symptoms in children from single-parent and two-parent families

本研究针对单亲家庭儿童抑郁高发问题，采用网络分析方法对49,109名小学生进行抑郁症状网络构建。研究发现单亲家庭儿童抑郁网络连接更紧密（全球强度S=8.50 vs. 8.11, p=0.02），且"生活无趣"（Not enjoying life）取代"悲伤"成为核心症状，睡眠紊乱与抑郁症状关联性更强。该研究为单亲家庭儿童抑郁的精准干预提供了新视角。

　　

随着中国离婚率从2000年的0.96%攀升至2023年的2.6%，单亲家庭数量显著增加，这些家庭中的儿童心理健康问题日益受到关注。与传统双亲家庭相比，单亲家庭儿童面临更多压力源，包括经济资源减少、社会支持减弱以及潜在的社会污名化，这些因素共同增加了他们的心理脆弱性。抑郁作为儿童青少年常见的心理健康问题，在单亲家庭儿童中表现出更高的检出率和更易慢性化的特点，暗示着可能存在症状表现特征的系统性差异。

传统研究将抑郁视为单一潜在障碍的外在表现，这种方法难以捕捉症状异质性及其相互关系。而网络分析方法将症状视为网络节点，通过分析节点间的连接强度和模式来识别核心症状，为理解抑郁症状的内在结构提供了新视角。然而，现有研究大多关注普通儿童群体，对单亲家庭儿童抑郁症状网络的探索明显不足。

在此背景下，廖玉佳等人于2025年在《BMC Psychiatry》发表的研究，首次通过大样本网络分析比较了单亲与双亲家庭儿童抑郁症状的特征差异。该研究于2022年9-10月在四川省南充市进行，作为中国儿童青少年心理健康守护项目（CPHG）的一部分，纳入了49,109名四至六年级小学生，其中43,202名来自双亲家庭，5,907名来自单亲家庭（包括3,482名单亲父亲家庭和2,425名单亲母亲家庭）。

研究人员采用流行病学研究中心抑郁量表（CES-D）评估抑郁症状，使用高斯图模型（GGM）和图形最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法构建症状网络，通过NetworkComparisonTest（NCT）比较不同家庭结构下网络的差异，并采用Bootstrap方法评估网络的准确性和稳定性。

网络结构与核心症状差异

研究结果显示，双亲家庭儿童抑郁症状网络中，"悲伤"（Sad）是最核心的症状（强度=1.10），而单亲家庭儿童则以"生活无趣"（Not enjoying life）为核心症状（强度=1.20）。

全球强度与症状连接密度

单亲家庭儿童的抑郁症状网络表现出显著更高的全球强度（S=8.50 vs. 8.11, p=0.02），表明其症状网络连接更为紧密。根据网络理论，这种高度互连的网络更容易出现持续激活，且更难被破坏，这可能是单亲家庭儿童抑郁更易慢性化的原因之一。

睡眠紊乱的特殊地位

在单亲家庭儿童中，"睡眠不安"（Restless sleep）的强度中心性显著高于双亲家庭儿童（强度差异=0.12, p.adjust=0.01）。这表明睡眠问题在单亲家庭儿童的抑郁症状网络中扮演着更为重要的角色，可能与这些儿童面临的更多心理社会压力源有关。

单亲父亲与单亲母亲家庭的网络比较

研究还发现，单亲父亲和单亲母亲家庭的抑郁症状网络在全球强度（p=0.90）和网络结构（p=0.92）上均无显著差异。这一结果支持了建构主义性别理论，即单亲家庭中的父母角色会通过社会互动和文化期望不断被重塑，导致单亲父亲和单亲母亲在养育模式上趋于相似。

研究意义与临床价值

该研究首次在大样本基础上揭示了单亲家庭儿童抑郁症状网络的独特特征，为理解这一群体的抑郁表现提供了新的视角。"生活无趣"作为单亲家庭儿童抑郁网络的核心症状，提示临床干预应特别关注这一症状，行为激活疗法可能对此有特殊效果。同时，睡眠紊乱与抑郁症状的强关联性强调了在单亲家庭儿童心理健康服务中评估和解决睡眠问题的重要性。

研究的局限性包括横断面设计无法确定因果关系、仅依靠儿童自报告数据可能存在偏差，以及样本局限于特定区域可能影响结果的普适性。未来研究应结合纵向设计和多信息源数据，进一步验证这些发现，并探索不同家庭结构下抑郁症状网络的动态变化。

总之，这项研究为单亲家庭儿童抑郁的精准预防和干预提供了重要科学依据，提示针对核心症状的干预策略可能为这一脆弱群体的心理健康促进开辟新的途径。