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为探究抑郁症患者焦虑、抑郁和失眠症状的关联，研究人员对 4476 名患者进行基线调查，1877 名完成随访。利用网络分析发现关键症状，如 PHQ9-3（“睡眠”）是关键桥症状。这为治疗提供靶点，对缓解症状意义重大。
在生活中，抑郁症就像一个隐匿的 “心灵杀手”，悄悄影响着人们的身心健康。它可不是简单的情绪低落，还常常伴随着焦虑和睡眠问题。想象一下，那些被抑郁症困扰的患者，不仅整日心情低落、对任何事都提不起兴趣，还总是焦虑不安，晚上翻来覆去难以入眠，这一系列症状相互交织，严重影响了他们的生活质量。
以往研究多依赖标准量表总分评估这些症状，但症状背后的心理神经机制复杂多样，这种评估方式难以深入了解症状间的内在联系。而且，之前的研究对象多为大学生、青少年等特定人群，针对临床抑郁症患者中这三种症状关系的研究却很少。同时，过往研究大多是横断面研究，只在一个时间点测量数据，无法知晓症状网络结构随时间的变化情况。
为了填补这些研究空白，南方医科大学南方医院精神科以及粤港澳大湾区脑科学与类脑智能中心的研究人员展开了一项意义重大的研究。他们通过网络分析，深入探究抑郁症患者焦虑、抑郁和失眠症状之间的关系及差异，该研究成果发表在《BMC Psychology》上。这一研究就像是为理解抑郁症患者的复杂症状打开了一扇新的大门，对改善患者的治疗和生活有着重要意义 。
研究人员开展这项研究时，主要运用了以下几种关键技术方法：首先，采用便利抽样的方式，在中国大陆 31 个省级行政区的 56 家医院门诊招募患者。让符合条件的患者填写包含人口统计学信息、抑郁（采用 9 项患者健康问卷 PHQ-9 评估）、焦虑（7 项广泛性焦虑障碍量表 GAD-7 评估）和失眠（7 项失眠严重程度指数 ISI 评估）等心理指标的问卷 。然后，利用 R 程序中的 bootnet 和 qgraph 包进行网络分析，通过计算预期影响（EI）评估节点重要性，还使用 Network Comparison Test（NCT）比较基线和随访时的网络结构差异。
下面来看具体的研究结果：
- 参与者基本信息：研究共招募 5237 名成人，4476 人完成基线评估，其中女性占 63.4% ，平均年龄 36.36±11.88 岁；1877 人完成随访，女性占 64%，平均年龄 38.12±12.21 岁。基线和随访时，患者的 PHQ-9、GAD-7 和 ISI 得分均有所下降。
- 网络结构：基线和随访网络中，分别有 66.8% 和 64.4% 的边为非零边，表明症状间关联紧密。最强的边多在同一类症状内。预测性方面，基线和随访调查中，失眠症状 ISI4（“担忧 / 苦恼”）的预测性最高。中央性上，基线时 ISI5（“干扰日常功能”）中央性最高，随访时则是 ISI4（“担忧 / 苦恼”） 。桥症状方面，基线和随访时 PHQ9-3（“睡眠”）的桥预期影响值都最高。
- 网络准确性和稳定性：通过 2500 次迭代的自抽样过程评估网络，发现基线和随访时预期影响的相关稳定性系数（CS）均为 0.75，说明网络稳定性良好。
- 网络比较：对完成随访的 1877 名参与者进行 NCT 分析，结果显示基线和随访时的网络结构及全局强度无显著差异，表明整体网络结构稳定。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，这是首次在全国范围内对抑郁症患者不同时间点的焦虑、抑郁和失眠症状进行网络分析并比较网络结构。研究发现，最强的边在同一类症状内，说明这些症状内部联系紧密。而像 ISI5 和 ISI4 等中央症状，对整个症状网络影响很大，针对改善日间功能和减少睡眠担忧的干预措施可能有助于缓解其他症状，比如认知行为疗法（CBTI） 。同时，PHQ9-3（“睡眠”）作为关键桥症状，在不同研究中都很稳定，针对它的治疗，无论是药物治疗还是心理治疗，都可能对缓解抑郁、焦虑和失眠症状有积极作用。虽然研究未发现网络结构受季节影响，但这也提示抑郁症、焦虑和失眠的核心症状结构可能较为稳定。不过，研究也存在一些局限性，如便利抽样可能带来选择偏倚、随访人数较少、缺乏客观睡眠测量等。但总体而言，这项研究为抑郁症患者的临床治疗提供了关键靶点，指明了新的治疗方向，对后续研究和改善患者状况具有重要的参考价值。
