青少年体验抽样法(ESM)依从性模式及其与心理健康干预效果的关联研究

推荐：本研究针对移动健康(mHealth)应用中体验抽样法(ESM)依从性对青少年心理健康干预效果的影响展开研究。通过分析1139名12-25岁荷兰青少年的ESM数据，发现四种依从性模式，但未发现其与基线特征或干预效果的显著关联。该研究为优化ESM干预设计提供了重要依据。

　　

在当今全球心理健康危机背景下，青少年焦虑抑郁症状激增已成为严峻的公共卫生问题。荷兰数据显示，16-25岁青少年中超过50%存在心理健康问题，而传统面对面心理健康服务资源严重不足。这一现状催生了移动健康(mHealth)应用的快速发展，其中体验抽样法(Experience Sampling Method, ESM)因其能实时监测情绪波动而备受关注。然而，ESM干预效果高度依赖参与者的依从性(compliance)，即完成日常调查的频率，但目前对青少年ESM依从性模式及其影响因素的认识仍存在重大空白。

荷兰伊拉斯姆斯医学中心(Erasmus Medical Center)的研究团队针对这一关键问题开展了创新性研究。他们利用"Grow It!"这款集成了ESM和认知行为疗法(CBT)挑战的多玩家严肃游戏应用，对1139名12-25岁荷兰青少年进行了为期3周的干预研究。这项发表在《Internet Interventions》上的研究首次系统揭示了青少年ESM依从性的动态模式，并探讨了其与人口学特征、基线心理健康状况及干预效果的复杂关系。

研究采用了多项关键技术方法：通过潜在类别增长分析(LCGA)识别ESM依从性模式；使用多水平模型评估干预效果；纳入COVID-19严格指数作为协变量；所有分析均基于预先注册的研究方案。研究对象为通过学校和社交媒体招募的荷兰青少年，完成基线问卷后使用Grow It! app进行每日5次ESM调查，持续3周，最终758人完成随访。

研究结果部分呈现了多项重要发现：

3.1. 人口统计学特征
样本平均年龄17.67岁，79%为女性，整体抑郁焦虑症状较轻，认知和情感幸福感处于中等偏上水平。值得注意的是，平均ESM依从率仅为33.8%，显著低于既往研究报告的青少年平均水平。

3.2. 参与者的依从性轨迹
通过潜在类别增长分析识别出四种独特的ESM依从性模式：稳定高依从组(N=176，平均依从率78.8%)、稳定中等依从组(N=193，50.1%)、初始高但递减组(N=272，30.9%)和初始低且递减组(N=498，13.2%)。这一发现突破了传统仅关注平均依从率的局限，首次描绘了青少年ESM参与的异质性轨迹。

3.3. 参与者特征对依从性的预测
与预期相反，除年龄和教育程度显示微弱关联外，性别、基线幸福感、抑郁和焦虑症状均不能预测依从性模式。具体而言，年长参与者更可能属于稳定中等依从组(β=0.33,p<0.001)，高等教育参与者更可能属于稳定高依从组(β=0.28,p=0.004)。

3.4. 依从性类别与心理健康轨迹的关联
尽管整体样本在干预后情感幸福感(t(1435)=6.72,p<0.001)和认知幸福感(t(1435)=5.96,p<0.001)显著改善，抑郁症状显著减轻(t(1425)=-2.63,p=0.011)，但不同依从性组别间的改善程度无统计学差异。这一结果挑战了"更高依从性带来更好干预效果"的假设。

讨论部分深入剖析了这些发现的科学意义。研究首次证实青少年ESM依从性存在四种稳定模式，但令人惊讶的是，这些模式与人口学特征和基线心理健康状况几乎无关。更值得注意的是，即使依从性很低的参与者也能从干预中获益，这可能意味着Grow It!应用中的CBT挑战等其他成分发挥了补偿作用。研究者建议未来mHealth干预可考虑"适时自适应干预"(Just-in-time adaptive interventions)策略，根据参与者的实时状态动态调整ESM频率和内容。

该研究的创新价值在于：首次系统描绘青少年ESM依从性轨迹图谱；挑战了依从性与干预效果的直接关联假设；为个性化数字心理健康干预提供了实证基础。尽管存在样本同质性高、平均依从率低等局限，这些发现仍对优化mHealth应用设计具有重要指导意义。未来研究可进一步探索自我控制等潜在预测因子，并测试个性化ESM方案对干预效果的增强作用。