基于认知情绪模式的数字化心理健康干预：针对适应不良图式的随机对照试验

为解决韩国心理健康服务可及性低、污名化严重等问题，研究人员开展了一项针对适应不良认知情绪模式（如完美主义、低自尊等）的数字化干预研究。通过10周个性化模块（Riggy/Pleaser/Shelly/Jumpy）干预，显著降低了受试者的感知压力（PSS-10）及模式相关症状（HMPS/SSES/UCLA-LS/BAI），并提升自我效能。该研究为基于图式理论（schema therapy）的阶梯式数字心理健康服务提供了实证支持。

　　

在韩国，心理健康服务面临三重壁垒：高达90.3%的民众因"自我应对"观念拒绝求助，仅12.1%的精神疾病患者接受专业治疗，医疗机构的面对面服务模式又加剧了经济与心理负担。这种供需失衡导致心理问题慢性化，加剧社会医疗支出。与此同时，数字心理健康干预虽蓬勃发展，但多数聚焦症状缓解，鲜少触及维持心理困扰的深层认知情绪模式（cognitive-emotional patterns）。

首尔国立大学医院（Seoul National University Hospital）精神病学系的研究团队注意到这一空白。他们开发了名为Mindling的数字化干预程序，首次将早期适应不良图式（early maladaptive schemas）理论与预测编码模型（predictive coding theory）相结合，针对完美主义（unrelenting standards）、低自尊（self-sacrifice）、社交孤立（social isolation）和焦虑（negativity/dependence）四种核心模式开展靶向干预。这项随机对照试验成果发表在《Journal of Medical Internet Research》，为数字心理健康领域提供了新模式。

研究采用模块化设计技术，通过在线筛查工具将300名受试者（PSS-10≥17）分配至四类10周干预模块；运用重复测量方差分析（repeated-measures ANOVA）评估PSS-10、HMPS等量表在基线期、第5周和第10周的变化；通过协方差分析（ANCOVA）控制年龄等混杂因素；并采用1个月随访评估效果持续性。

样本特征与干预依从性

218名完成全部评估的参与者中，70.1%完成全部10次课程，显著高于同类数字干预的平均完成率。年龄31.95±8.09岁，女性占比84.4%，反映韩国职场人群的心理健康需求特征。

干预有效性

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  总体效果：干预组感知压力（PSS-10）改善显著（F_2,432=27.52，η²=0.11），所有模块均显示核心症状减轻：

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    Riggy模块（完美主义）：HMPS总分下降19.3%（F_2,102=6.24）

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    Pleaser模块（低自尊）：SSES提升38.9%（F_2,96=11.83）

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    Shelly模块（孤独感）：UCLA-LS降低11.8%（F_2,110=8.26）

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    Jumpy模块（焦虑）：BAI降幅达42.2%（F_2,110=10.75）

效果持续性

1个月随访显示各指标无显著反弹（P>0.05），其中Jumpy模块参与者感知压力持续改善（t₂₅=2.37）。

意外发现

干预组寻求专业心理健康服务的比例显著增加（t₂₁₆=2.59），尤其在Jumpy模块（均值差0.84，95%CI 0.14-1.55），提示数字干预可能成为连接阶梯式护理的桥梁。

这项研究开创性地证实：基于图式理论的数字化干预能有效修正深层认知情绪模式，其效果机制可能涉及预测误差（prediction error）驱动的信念更新过程。通过将传统疗法（CBT/ACT/MBCT）转化为可扩展的数字模块，该方案在保持70.1%高完成率的同时，使参与者获得与模式相匹配的心理技能。尽管存在样本代表性局限（以高学历女性为主），但研究为开发具有"心理深度"的数字工具提供了范式——不仅缓解症状，更通过改变维持困扰的认知情感结构来促进持久改变。未来研究可探索混合干预模式（blended care），将数字模块与临床支持相结合，以覆盖更复杂的心理健康需求谱系。