中国医学研究生后疫情时期抑郁-焦虑共病网络特征及其与学业投入的关联研究

本研究针对COVID-19疫情后期中国医学生群体，采用网络分析方法揭示了抑郁(PHQ-9)与焦虑(GAD-7)症状的核心节点（疲劳、内疚感、放松困难）及桥梁症状（情绪低落、易怒、恐惧感），发现注意力障碍(PHQ7)与快感缺失(PHQ1)与学业投入(UWES-S)呈显著负相关，为靶向干预提供了科学依据。

　　

在COVID-19疫情后期，全球医学教育体系面临前所未有的挑战。中国作为最早经历疫情爆发的国家之一，其医学生群体承受着临床实践中断、教学模式变革等多重压力。既往研究表明，医学生的抑郁和焦虑发生率分别高达39.4%和47.1%，显著高于普通大学生群体。然而，关于后疫情时期抑郁与焦虑症状如何相互作用，以及这些心理症状如何影响学业投入，仍缺乏系统性研究。

郑州大学的研究团队在《BMC Psychology》发表了一项开创性研究，通过对928名医学生进行横断面调查，构建了抑郁-焦虑症状的网络模型。研究采用PHQ-9（患者健康问卷-9项）、GAD-7（广泛性焦虑障碍量表-7项）评估心理症状，UWES-S（乌特勒支学业投入量表）测量学业投入水平，运用高斯图模型(GGM)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)算法进行网络分析。

研究方法

研究团队通过在线平台收集了来自中国32个省份的医学生数据，采用病例脱落法验证网络稳定性（CS-C>0.5）。核心分析包括：1）症状网络构建；2）通过预期影响值(EI)识别核心症状；3）桥接预期影响值(bEI)分析跨诊断连接；4）网络比较检验性别/居住地差异；5）学业投入的流动网络分析。

研究结果

网络结构与中心性特征
抑郁-焦虑症状网络密度达0.66，最具预测性的节点是GAD4（放松困难，预测度0.752）。PHQ4（疲劳，EI=1.31）、PHQ6（内疚感）和GAD4构成核心症状三角，而PHQ2（情绪低落）、GAD6（易怒）和GAD7（恐惧感）是主要桥梁症状。

学业投入关联
流动网络显示，PHQ7（注意力障碍）与学业投入的负相关最强(r=-0.42)，其次是PHQ1（快感缺失）和PHQ8（运动障碍）。抑郁症状与学业投入的关联强度显著高于焦虑症状。

人口学差异
网络比较检验(NCT)证实，网络结构在性别和城乡居住地之间无统计学差异（P>0.05），表明干预策略可跨人口学特征统一实施。

结论与意义

该研究首次绘制了中国医学生后疫情时期的心理症状交互图谱，揭示了三项关键机制：1）疲劳-内疚感-放松困难构成症状维持的恶性循环；2）情绪低落和恐惧感是跨诊断传播的关键枢纽；3）注意力障碍直接损害学业投入。这些发现为开发精准干预方案提供了新思路——针对核心症状的认知行为疗法联合放松训练可能同时改善心理健康和学业表现。

研究局限性在于横断面设计无法确定因果关系，未来需通过纵向追踪验证网络动态变化。郑州大学团队建议医学院校建立长期心理监测系统，将网络分析方法纳入学生健康评估体系，这对培养具备心理韧性的未来医疗人才具有重要实践价值。