COVID-19大流行期间心理健康与逆境研究的里程碑：Co-RESPOND联盟的回顾性数据协调网络

这篇综述系统介绍了Co-RESPOND联盟如何通过联邦数据网络（FDN）整合9个欧洲队列和1个全球队列的50,885名参与者数据，采用OBiBa技术平台和Maelstrom指南实现心理健康数据的回顾性协调（retrospective harmonization）。研究不仅遵循FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用），还创新性地对逆境事件（stressor exposure）进行分类标注，为疫情下心理健康差异研究提供了标准化分析框架。

　　

背景

SARS-CoV-2大流行导致全球创伤性事件和应激源暴露显著增加。Co-RESPOND联盟作为欧盟"地平线2020"计划RESPOND项目的子项目，通过整合国际纵向队列数据，研究疫情对心理健康的影响。该倡议创新性地采用联邦数据网络（FDN）架构，在严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）前提下，实现了多中心数据的匿名化处理和标准化整合。

方法学突破

研究团队遵循Maelstrom指南完成数据协调，技术实现依托OBiBa软件套件（Opal数据仓库、Mica元数据目录、Agate用户管理系统）。所有数据经过三重匿名化处理：移除直接标识符、泛化准标识符（如地理信息编码为NUTS-3区域）、替换原始ID为随机序列。通过联邦分析模式，外部研究者可提交分析指令至本地服务器，仅获取聚合结果，确保数据隐私。

核心数据集特征

10个队列涵盖5万余名参与者，包含四大类关键变量：

1. 1.

   心理健康指标：广泛采用GHQ-12/28（General Health Questionnaire）、GAD-7（广泛性焦虑量表）和PHQ系列（患者健康问卷），保留原始条目级数据以支持多样化分析策略。

2. 2.

   社会心理特质：9个队列评估孤独感（UCLA量表），7个队列包含心理弹性量表（BRS/CD-RISC），5个队列采用Brief COPE应对策略问卷。

3. 3.

   标准化人口学数据：按国际标准重新编码，如教育程度采用ISCED分类，职业参照EU-SILC标准，收入按国家四分位数划分。

4. 4.

   逆境事件分类体系：创新性地将应激源分为三类（重大生活事件、日常微应激源、COVID相关应激源），建立九大主题标签体系，如"医疗工作暴露"和"家庭暴力"等子类。

技术挑战与解决方案

项目面临两大核心挑战：GDPR合规性要求数据完全匿名化，导致无法使用DataSHIELD进行个体级数据更新；各队列初始设计差异导致约20%数据需归入"最小公分母"类别（如收入分组）。通过开发标准化转换手册（含缺失数据编码规则：-991未评估/-992拒绝回答/-993默认缺失）和三级质控流程（本地核查+中央复核+dataReporter自动检测）确保数据质量。

研究价值与拓展性

该数据集独特优势在于：

• •

  时间跨度覆盖疫情前基线（4个队列）至2023年5月

• •

  包含牛津严格指数和谷歌社区流动报告等环境变量

• •

  支持创新分析如心理弹性轨迹建模（通过回归应激暴露计算resilience score）

  联盟保持开放扩展，新队列只需遵循匿名化SOP即可接入FDN网络。研究者可通过标准化申请表申请数据访问，经各队列伦理委员会逐级审批。

标准化建议

基于实践经验提出关键建议：

1. 1.

   采用通用短量表（如GHQ-12）作为心理健康核心指标

2. 2.

   人口学变量参照EU-SILC或ESS调查标准

3. 3.

   研究协议应预先包含数据共享知情同意条款

4. 4.

   推荐使用FAIRsharing.org工具选择数据标准

   特别强调应预留足够经费支持数据管理岗位，IT基础设施成本应占项目预算15%以上。

该研究为全球公共卫生危机下的心理健康研究建立了可扩展的协作范式，其技术框架和标准操作程序（SOP）对应对未来流行病具有重要参考价值。