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大学生心理健康问题备受关注，传统研究方法存在局限。研究人员以 18629 名中国大学生为样本开展网络分析研究。结果发现症状网络存在性别差异，有核心症状和聚类。该研究为干预策略提供依据，助力提升大学生心理健康水平。
在大学校园里，青春活力与压力并存，大学生的心理健康问题逐渐浮出水面，成为全球关注的焦点。从高中迈向大学，生活、学习和社交环境发生巨大变化，压力剧增，心理问题频发。在美国，41.6% 的大学生有抑郁症状，31.1% 有焦虑症状；全球范围内，35% 的大学生至少患有一种常见精神障碍 。在中国，随着高等教育的扩张和竞争加剧，大学生心理健康问题愈发严重，一项针对 69 项研究的荟萃分析显示，中国大学生抑郁症总体患病率达 30.39% 。而且，他们还面临着文化期望、家庭因素和就业竞争等独特挑战，心理负担更重。
传统研究心理健康的方法，主要是通过临床访谈或自填问卷来研究个体症状与特定疾病的关系。但这种方法有不少缺陷，比如它假设症状可互换，忽视了每个症状在心理健康问题发展中的独特作用，也没考虑症状间随时间的动态交互，这使得我们难以全面了解心理健康问题的复杂性。
为了深入探究中国大学生心理健康问题，来自成都中医药大学、深圳大学、西南财经大学、四川师范大学等高校的研究人员开展了一项研究。他们收集了 2020 - 2023 年成都某大学 18629 名大一新生的心理评估数据，运用网络分析方法，包括高斯图形模型（Gaussian Graphical Models，GGM）和中心性指标等，来揭示心理健康症状之间的复杂交互关系，并探索性别差异。该研究成果发表在《BMC Psychology》杂志上。
研究人员采用的关键技术方法主要有：首先是数据收集，利用中国大学生心理健康筛查量表收集大一新生心理评估数据，涵盖多种心理维度。然后进行网络分析，先通过 GGM 估计样本中节点间的两两关联参数，再用最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）正则化网络，确定网络结构。同时，使用 R 语言中的多个包进行准确性和稳定性测试、组间比较、聚类分析等。
下面来看研究结果：
- 描述性统计与样本情况：最终样本包含 18629 名学生，其中男生 6267 名（33.6%），女生 12362 名（66.4%）。对各心理测量维度进行描述性统计，如学校适应（N1）均值为 7.211，就业压力（N2）均值为 9.726 等。
- 网络准确性和稳定性：通过自举法和稳定性估计，结果显示网络具有高准确性，中心性指标的 CS 系数为 0.75，表明网络节点中心性指标稳定性良好。
- 网络可视化与结构特征：整个样本网络可视化后，发现边缘权重范围为?0.079（N6 - N11）至 0.463（N2 - N3），有 3 个高度相关的聚类。男性和女性网络的边缘权重也各有范围，且网络密度和平均绝对边缘权重在不同性别网络中存在差异，整个样本网络密度为 64.5%，男性网络为 54.5%，女性网络为 56.7%。
- 中心性指标分析：在整个样本网络、男性网络和女性网络中，抑郁、自卑、焦虑等症状均处于中心位置。如在整个样本网络中，抑郁的预期影响指数为 1.285，在网络中影响力较大。
- 组间比较结果：网络比较发现，男性和女性网络在整体网络强度（GSmale=12.000，GSfemale=12.713，S=0.713，p=0.031）和网络结构（M=0.066，p=0.030）上存在显著差异，且在学术压力、亲密关系困扰等方面的预期影响值也有显著不同，“网瘾 - 依赖” 这一边缘连接在性别间差异显著（p=0.046，Real Difference =0.061）。
研究结论和讨论部分指出，网络分析揭示了中国大学生心理健康症状的复杂交互模式。自卑、抑郁和焦虑是核心症状，它们在不同中心性测量中都处于重要地位。而且，症状网络存在性别差异，女性网络的整体连通性更高，这可能使她们更容易受到症状扩散的影响。不同性别在 “网瘾 - 依赖” 连接以及学术压力、亲密关系困扰等方面的差异，反映出文化模式和应对机制的不同。
该研究意义重大。从研究角度看，支持了心理病理学的网络概念，即心理健康症状构成相互关联的系统，但由于是横断面研究，需要纵向研究进一步验证。在实践方面，确定的核心症状和症状聚类为评估和干预提供了潜在靶点，不过中心性测量的临床实用性还需验证。了解不同严重程度的网络结构差异，有助于制定更有针对性的干预策略。考虑到性别差异，在评估和治疗时应采取个性化方法。此外，研究结果还凸显了文化因素对大学生心理健康的影响，为中国高校心理健康服务的调整提供了参考，比如可以将学术支持与心理健康干预相结合。但研究也存在局限性，如横断面数据无法确定因果关系，可能存在共同方法偏差等，未来研究可通过纵向研究、多数据源整合等方法加以改进。
