医学生与非医学生心理健康潜在类别分析及差异影响因素研究

针对中国大学生心理健康评估简化问题，研究人员采用潜在类别分析(LCA)技术，对4768名医学生和非医学生进行横断面调查，识别出低抑郁/焦虑-低自杀行为(C1)、高抑郁/焦虑-低自杀行为(C2)、中度抑郁/焦虑-高自杀行为(C3)三类群体，发现饮酒、睡眠障碍、学业负担等因素存在学科差异，为精准心理健康干预提供新依据。

　　

当前中国大学生心理健康问题呈现复杂化趋势，抑郁、焦虑和自杀行为交织存在，传统量表评估方法难以捕捉群体异质性。尤其医学生面临更高风险，但针对不同学科学生的差异化影响因素研究仍存空白。皖南医学院公共卫生学院团队在《Journal of Affective Disorders》发表的研究，通过创新性应用潜在类别分析(LCA)技术，揭示了大学生心理健康的多维特征谱系。

研究采用分层整群抽样，对安徽省4所高校4768名学生进行横断面调查，运用患者健康问卷(PHQ-9)评估抑郁、广泛性焦虑量表(GAD-7)检测焦虑，结合自杀行为问卷，通过LCA建立分类模型，并采用多项逻辑回归分析影响因素。

【LCA of college students' mental health】
研究识别出三个潜在类别：C1(低抑郁/焦虑-低自杀行为，88.1%)、C2(高抑郁/焦虑-低自杀行为，8.6%)、C3(中度抑郁/焦虑-高自杀行为，3.3%)。模型拟合指标AIC/BIC最优，且类别比例均>3%，具有良好区分效度。

【Discussion】
关键发现显示：1) 饮酒学生进入C2/C3的风险增加2.3-3.5倍；2) 医学生中，学业负担重者更易归入C2(OR=1.68)，负担轻者反而更倾向C3(OR=2.12)；3) 非医学生每日上网1.5-3小时者C2风险最高(OR=1.89)；4) 性别差异显著，男医学生出现C3特征的概率是女生的1.7倍。

【Conclusions】
该研究突破传统二分法评估局限，首次建立包含抑郁、焦虑和自杀行为的综合分类体系。特别揭示：1) 医学生心理健康受学业负荷非线性影响；2) 网络使用存在"阈值效应"；3) 男性医学生心理问题具隐蔽性。为实施学科特异性干预策略提供理论依据，如对医学生需关注学业压力调控，非医学生应重点管理网络使用行为。研究结果对完善高校心理健康三级预防体系具有重要实践价值。