精神健康服务使用者中通用信贷轨迹的队列研究：基于关联数据的政策评估

为解决英国福利改革中通用信贷(UC)对精神健康服务使用者的影响问题，研究人员通过链接4876名二级精神健康服务使用者的电子病历与行政福利数据，采用序列分析和聚类分析识别出6种典型UC轨迹模式。研究发现59.2%人群处于需求职的UC条件性制度中，11.9%因健康问题被评估为无工作要求，为制定针对性就业支持政策提供了循证依据。

　　

英国近年来面临因精神健康问题导致的长期疾病和经济活动率下降的严峻挑战，这不仅造成税收损失、劳动力短缺，还增加了福利支出和医疗服务压力。为应对这一局面，英国政府实施了包括通用信贷(Universal Credit, UC)在内的多项福利改革。UC作为整合六种福利的一站式服务，旨在简化福利体系并促进就业，但其对不同人群尤其是精神健康服务使用者的实际影响尚不明确。由于英国严格的行政数据访问限制，此前缺乏对UC条件性制度轨迹的系统研究。

伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所Sharon A.M. Stevelink领衔的研究团队，联合挪威卑尔根大学等机构，在《Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology》发表了一项开创性研究。该团队首次将英国最大的精神健康服务提供商——南伦敦与莫兹利 NHS基金会信托(SLaM)的电子病历数据，与英国就业与养老金部(DWP)的行政福利数据进行关联，构建了4876名2016年首次申领UC的精神健康服务使用者队列，通过序列分析和聚类方法追踪其4.5年的福利轨迹。

研究采用三大关键技术：1) 通过临床记录交互检索系统(CRIS)获取ICD-10诊断代码等临床数据；2) 应用最长公共子序列(LCS)算法计算福利状态转移距离；3) 采用Ward层次聚类与平均轮廓系数(ASW)验证识别典型轨迹。每月记录9种UC状态（包括6种条件性制度），建立49个月的纵向序列模型。

研究结果揭示六大UC轨迹集群：

1. 短期求职集群（18.7%）：主要为35岁以下白人，平均9个月后退出UC，21.7%无传统福利领取史。
2. 中期求职集群（19.1%）：黑人群体占比显著高于白人(22.1% vs 44.7%)，30个月时72.7%退出UC。
3. 长期求职集群（21.4%）：45-54岁男性占比最高(22.5%)，49个月时仍有18.2%滞留UC系统。
4. 无工作要求集群（11.9%）：26.6%患有严重精神疾病(SMI)，女性占比56.6%，平均39个月处于免工作状态。
5. 工作集群（6.1%）：71%为25-44岁女性，多从事低收入工作持续领取UC补贴。
6. 照料责任集群（22.8%）：以承担育儿责任者为主，50%以上时间处于"准备工作"状态。

值得注意的是，严重精神疾病患者(SMI)在无工作要求集群中的比例显著高于其他集群(8.9%概率差异)，而在长期求职集群中比例最低。研究还发现，黑人群体在中期和长期求职集群中过度代表，凸显该群体面临的系统性就业障碍。

这项研究首次通过数据关联技术揭示了精神健康服务使用者在UC体系中的异质性轨迹。其核心价值在于：1) 证实多数患者(59.2%)被纳入需高强度求职的条件性制度，可能加剧精神健康脆弱群体的压力；2) 识别出特定人群（如SMI患者、黑人群体、中年女性）的差异化政策需求；3) 为英国政府优化工作能力评估(WCA)流程提供了实证依据，特别是针对精神健康波动的评估标准。研究结果可直接指导就业支持政策的精准实施，例如对长期求职集群应优先提供职业康复服务，而对工作集群需加强最低工资政策与育儿补贴的协同效应。

该研究的创新性体现在将北欧国家成熟的社会政策评估方法引入英国语境，通过跨系统数据关联揭示了福利制度与精神健康的复杂互动。未来研究可进一步追踪就业质量与心理健康结局的关联，为构建更具包容性的社会福利体系提供科学依据。