虚拟自然，真实舒缓：虚拟自然环境暴露对健康成人焦虑、压力和抑郁的干预效果及机制

《npj Digital Medicine》：Virtual nature, real relief: how exposure to virtual natural environments reduces anxiety, stress, and depression in healthy adults

本刊推荐：为应对全球日益严峻的压力、焦虑和抑郁问题，研究人员针对虚拟自然环境（VNE）暴露对健康成人的心理健康影响开展系统综述与Meta分析。研究纳入24项研究，结果显示VNE暴露可显著降低焦虑水平（SMD=0.82, p<0.001，大效应量）、压力水平（SMD=0.577, p=0.003，中等效应量）和抑郁水平（SMD=0.621, p<0.001，中等效应量）。该研究为城市化背景下自然接触受限的群体提供了可量化证据的数字化干预方案，对推动数字疗法在公共卫生领域的应用具有重要意义。

　　

在快节奏的现代社会中，压力、焦虑和抑郁已成为困扰全球公众健康的重大挑战。据盖洛普统计报告显示，近年来成年人的压力水平持续居高不下，虽有小幅波动但仍显著高于十年前。世界卫生组织2022年数据进一步表明，焦虑和抑郁的影响远超预期，导致工作年龄成年人群中精神障碍患病率居高不下，造成巨大经济损失。面对这一严峻现状，寻找有效、便捷且可推广的心理健康干预策略显得尤为迫切。

大自然作为缓解焦虑、压力和抑郁的非药物干预手段，已被证明能带来全生命周期和多种职业群体的益处。然而，快速城市化进程从时间和空间上限制了人们接触自然的机会。与此同时，数字化和技术创新的进步为突破这些限制提供了新的可能。虚拟现实（VR）技术作为一种理想媒介，能够超越时空障碍，消除物理限制，让个体沉浸于自然美景中。但虚拟自然环境暴露对健康人群的确切效果尚不明确，特别是针对健康成年人群体的研究结论存在不一致。

为此，研究人员在《npj Digital Medicine》上发表了题为"Virtual nature, real relief: how exposure to virtual natural environments reduces anxiety, stress, and depression in healthy adults"的系统综述与Meta分析。该研究旨在全面评估虚拟自然环境暴露对健康成年人压力、焦虑和抑郁水平的影响，并深入探讨其作用机制和影响因素。

研究人员通过系统检索五大数据库，最终纳入24项符合标准的研究。这些研究涵盖了不同的虚拟环境呈现方式（2D视频、360度全景、头戴式VR显示），干预时长从不足5分钟到超过15分钟不等，参与者包括大学生、教职工、医护人员等健康成年人群体。研究采用随机效应模型进行Meta分析，并使用GRADE框架评估证据质量，同时通过亚组分析、Meta回归和敏感性分析探讨异质性来源和结果稳健性。

主要技术方法

研究团队采用系统综述和Meta分析方法，检索了Web of Science、PubMed、ProQuest、Embase和CENTRAL五个数据库从建库至2025年3月6日的文献。按照PICOS原则制定严格的纳入排除标准，使用标准化表格提取数据，包括基线/干预后数据（均值±标准差）、参与者人口学特征、干预实施参数等。采用ROB 2.0工具评估偏倚风险，使用GRADE系统评价证据质量，并通过Stata 15软件进行统计分析，包括计算标准化均数差（SMD）及其95%置信区间，评估异质性（I²统计量），进行发表偏倚检验（Egger's检验）和敏感性分析（留一法）。

研究结果

焦虑水平分析

研究共纳入21项研究（37个比较组，1471名参与者）评估虚拟自然环境暴露对焦虑水平的影响。Meta分析结果显示，虚拟自然环境暴露能显著降低健康成年人的焦虑水平（SMD=0.82，95%CI[0.639，1.001]，p<0.001），效应量为大效应。然而，结果存在显著异质性（I²=80.2%，p<0.001）。

压力水平分析

共纳入6项研究（7个比较组，250名参与者）评估虚拟自然环境暴露对压力水平的影响。分析表明，虚拟自然环境暴露能显著降低健康成年人的压力水平（SMD=0.577，95%CI[0.137，1.016]，p=0.003），效应量为中等效应。结果存在显著异质性（I²=81.0%，p<0.001）。

抑郁水平分析

共纳入9项研究（10个比较组，425名参与者）评估虚拟自然环境暴露对抑郁水平的影响。结果显示，虚拟自然环境暴露能显著降低健康成年人的抑郁水平（SMD=0.621，95%CI[0.298，0.943]，p<0.001），效应量为中等效应。结果存在显著异质性（I²=79.6%，p<0.001）。

亚组分析结果

亚组分析显示，"年龄组"（p=0.004）是异质性的主要来源，而"暴露时长"（p=0.319）和"暴露环境"（p=0.937）的亚组间交互作用不显著。具体而言，10-15分钟的暴露时长与最大效应量相关（SMD=1.11，95%CI[0.72，1.51]，p<0.001）。在不同年龄组中，20岁以下、20-24.99岁和25-30岁群体均表现出大效应量（SMD>0.80，p<0.05），而30岁以上群体的效应量较小（SMD=0.46，95%CI[0.35，0.58]，p<0.001）。在虚拟自然环境暴露场景中，真实视频内容（SMD=0.83，95%CI[0.62，1.04]，p<0.001）和虚拟视频内容（SMD=0.81，95%CI[0.46，1.16]，p<0.001）均显示出显著效果。

Meta回归分析

Meta回归结果显示，暴露时长与焦虑水平的干预效果呈正相关（β=0.0322，p=0.045），解释了12.1%的研究间异质性；参与者年龄与干预效果呈负相关（β=-0.0208，p=0.039），解释了13.5%的异质性。暴露环境等其他协变量未观察到显著的调节效应。

敏感性分析

敏感性分析显示，尽管焦虑水平存在高异质性，但排除任何单项研究均未显著改变总体效应量或导致汇总效应发生方向性转变。对于压力水平和抑郁水平，排除特定研究（Vaquero-Blasco 2021和Yang 2014）后，异质性降至0%。排除高风险偏倚研究后，焦虑（SMD=0.83，95%CI[0.51，1.15]）、压力（SMD=0.73，95%CI[-0.13，1.59]）和抑郁（SMD=0.63，95%CI[0.19，1.07]）的总体效应量保持稳健，进一步证明了研究结果的可靠性。

研究结论与讨论

本研究通过系统综述和Meta分析证实，虚拟自然环境暴露对健康成年人的焦虑、压力和抑郁水平具有显著的改善作用。虚拟自然环境在心理健康调节中发挥着重要作用，是改善焦虑水平（SMD=0.82，p<0.001，大效应量）、压力水平（SMD=0.577，p=0.003，中等效应量）和抑郁水平（SMD=0.621，p<0.001，中等效应量）的有效手段。

虚拟自然环境暴露减轻焦虑、压力和抑郁的效果可以从两个经典理论框架得到解释：注意力恢复理论（ART）和压力恢复理论（SRT）。根据ART，自然环境能够捕获非随意注意而不消耗注意力容量，有助于恢复在城市环境中常常耗竭的定向注意力。SRT则认为，暴露于自然环境通过激活副交感神经系统，增强积极情感，加速压力恢复，减少负面情绪，促进积极情绪状态。这些理论同样适用于虚拟自然环境，解释了其在促进心理健康方面的有效性。

研究还发现，干预效果受到多种因素的影响。在暴露时长方面，10-15分钟的干预时间与最大效应量相关；在年龄方面，30岁以下群体获益更大；在环境类型方面，真实视频和虚拟视频内容均显示出显著效果。这些发现为优化虚拟自然干预方案提供了重要参考。

然而，本研究也存在一些局限性。纳入研究的方法学质量参差不齐，部分研究在实验设计和统计分析方面未达最优标准；Meta分析中存在的高异质性降低了证据的整体质量；由于变量复杂性和纳入研究数量有限，未能深入探讨各变量间的交互关系；允许纳入无对照组研究可能略微削弱了因果推断强度。

未来研究可在以下几个方向进一步拓展：细化具体研究问题，如探讨自然声音的加入是否能增强视觉虚拟现实暴露的压力缓解效果；采用因子随机对照试验等更系统化的研究设计；拓展研究维度，深入探索不同暴露时长和频率对心理健康改善的量效关系，比较虚拟与真实自然环境的心理干预效果，以及人与虚拟自然环境互动模式对干预结果的影响；同时重视心理和生理结局指标，整合两者共同支撑结论的有效性。

总之，当无法直接接触自然环境时，虚拟自然环境可作为改善心理健康的可行临时替代方案。然而，鉴于当前研究缺乏生理指标探索，建议在考虑将虚拟环境作为直接替代品时采取谨慎态度。未来需要结合生理指标的进一步研究，以全面了解虚拟自然环境对心理健康的机制和长期效果。