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【编辑推荐】为探究武汉新冠康复中老年心血管疾病（CVD）患者抑郁症状流行情况及预测因素，研究人员开展横断面研究，用 PHQ-9 评估抑郁，经 LASSO 和随机森林等构建模型。发现抑郁患病率 35.93%，模型含年龄、PTSD 等因素，为干预提供依据。
新冠疫情给全球公共卫生带来巨大挑战，尤其对心血管疾病（CVD）患者这类特殊群体。新冠感染不仅可能加重躯体症状，还会对心理健康造成深远影响。在武汉疫情初期，感染新冠的中老年 CVD 患者面临更高的重症和死亡风险，且康复后可能受长期症状（如疲劳、失眠）和心理压力困扰。然而，针对这一人群抑郁症状的流行情况及预测因素的研究尚不足，缺乏有效的风险评估工具，难以精准制定心理干预策略。
为填补这一研究空白，中国医学科学院等机构的研究人员开展了一项针对武汉江汉区新冠康复中老年 CVD 患者的横断面研究。该研究旨在明确抑郁症状的患病率，筛选关键预测因素，并构建可靠的预测模型，为后续干预提供科学依据。研究成果发表在《BMC Psychiatry》。
研究采用 PASS 2023 计算样本量，通过便利抽样从 3059 名符合条件的新冠康复者中招募 462 名中老年 CVD 患者（≥45 岁）。使用患者健康问卷 - 9（PHQ-9）评估抑郁症状，结合创伤后应激障碍量表（IES-R）、广泛性焦虑量表（GAD-7）等心理评估工具，收集人口学、躯体症状、心理状态等数据。通过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归筛选变量，再用随机森林（RF）和逻辑回归模型构建预测模型，最后通过 Bootstrap 法进行内部验证。
研究结果
1. 研究对象特征
462 名参与者平均年龄 64.71±8.75 岁，35.93% 存在抑郁症状，15.58% 有创伤后应激障碍（PTSD），25.32% 有焦虑症状，90.48% 感知新冠病耻感。躯体症状方面，康复后疲劳（27.49%）、失眠（19.91%）、胸痛（7.58%）较为常见。
2. 预测模型构建
LASSO 回归筛选出 12 个潜在预测因子，进一步经逻辑回归分析，最终模型纳入年龄、康复后胸痛、失眠、PTSD、焦虑、疲劳和感知社会支持 7 个变量。其中，年龄、PTSD、焦虑、疲劳等呈正相关，感知社会支持呈负相关。随机森林模型显示焦虑和疲劳是重要预测因子，但考虑模型可解释性，最终采用逻辑回归模型。
3. 模型性能评估
逻辑回归模型的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为 0.909（95% CI：0.879~0.939），最佳截断值 0.242 时灵敏度 88.0%、特异度 79.7%，校准曲线显示预测值与实际值吻合良好，决策曲线分析（DCA）表明模型在广泛风险阈值下具有净获益。内部验证显示模型稳定性可靠（AUROC=0.909）。
4. 关键影响因素
- 年龄：老年患者抑郁风险更高，可能与生理机能衰退、社会支持减少有关。
- 长期症状：康复后胸痛、失眠、疲劳等长期新冠（Long COVID）症状直接影响生活质量，诱发抑郁。
- 心理共病：PTSD 和焦虑与抑郁呈显著正相关，疫情创伤和持续焦虑加剧心理负担。
- 社会支持：感知社会支持高的患者抑郁风险降低，提示社会网络对心理健康的保护作用。
研究结论与意义
研究为新冠康复人群的心理健康管理提供了重要参考，提示需针对长期症状（如疲劳、失眠）和心理共病（PTSD、焦虑）开展干预，并加强社会支持体系建设。未来可进一步开展纵向研究验证模型外部效度，为全球类似人群的抑郁防控提供中国方案。
