修订后的《自杀危机量表-2》（SCI-2）在中国大学生的应用：因子结构与效度分析

《Asian Journal of Psychiatry》：The revised Suicide Crisis Inventory-2 (SCI-2) in Chinese college students: Examining factor structure and validity

本研究通过两阶段分析验证自杀危机量表-2（SCI-2）在中国大学生中的适用性。研究一采用验证性因子分析发现单因素和五因素模型均符合要求，显示SCI-2具有良好内部一致性和与自杀行为的相关性。研究二通过机器学习识别关键症状，发现“被困”和“社会退缩”聚类对自杀行为预测贡献最大。研究证实SCI-2适用于中国大学生自杀风险筛查，强调需重点关注上述两个症状群。

　　本研究聚焦于中国大学生群体中自杀意念和行为（Suicidal Thoughts and Behaviors, STB）的问题，旨在探讨 Suicide Crisis Inventory-2（SCI-2）这一评估工具在该群体中的适用性及其关键项目对 STB 的影响。SCI-2 是一种用于评估自杀危机综合征（Suicide Crisis Syndrome, SCS）的工具，SCS 被视为 STB 的即时预警信号。该研究基于现有的自杀危机叙事模型和相关理论，结合心理测量学方法与机器学习技术，深入分析了 SCI-2 在中国大学生中的结构效度、内部一致性以及与 STB 的收敛效度。此外，研究还识别了 SCI-2 中哪些项目在预测 STB 方面具有更高的重要性，从而为未来的自杀风险评估和干预提供科学依据。

在中国，大学生群体正处于心理发展和社会适应的关键阶段，面临着学业压力、人际关系、未来规划等多重挑战。这些因素可能导致部分学生出现心理困扰，进而产生自杀意念或行为。根据世界卫生组织（WHO）的报告，自杀已成为 15-29 岁人群中的第四大死亡原因，而大学生作为这一年龄段的重要组成部分，其自杀风险不容忽视。已有研究表明，全球范围内大学生群体中自杀意念的患病率高达 22.3%，自杀计划的比例为 6.1%，自杀尝试的比例为 3.2%。这些数据凸显了大学生自杀问题的严重性，也强调了对自杀风险进行早期识别和干预的必要性。

然而，传统的自杀风险评估工具往往难以准确捕捉自杀风险的复杂性。一方面，这些工具通常依赖于直接的自杀相关问题，而在中国文化背景下，由于社会对自杀话题的敏感性和污名化倾向，学生可能因恐惧、羞耻或社会压力而隐瞒自己的真实想法。另一方面，现有的研究多集中于西方国家，对于中国大学生群体的适用性尚缺乏充分验证。因此，本研究选择 SCI-2 作为评估工具，因其在心理测量学方面表现出良好的结构效度、内部一致性和收敛效度，并且不直接询问自杀行为，这在一定程度上降低了学生的社会压力和心理负担。

SCI-2 的结构基于自杀危机综合征（SCS）的五个症状群，包括：（1）陷入困境（Entrapment），（2）情绪障碍（Affective Disturbance），（3）认知控制丧失（Loss of Cognitive Control），（4）过度警觉（Hyperarousal），以及（5）社交退缩（Social Withdrawal）。其中，陷入困境被认为是 SCS 的核心组成部分，表现为个体在无法摆脱的痛苦情境中感到无助和绝望。情绪障碍则包括情感痛苦和急性快感缺失等表现，而认知控制丧失则涉及反复思考负面信息和对现实的扭曲认知。过度警觉则表现为情绪激动和睡眠障碍等生理和心理反应，社交退缩则体现为个体与社会的隔离和回避行为。

研究团队在两个独立样本中对 SCI-2 进行了验证。第一个样本包括 1480 名中国大学生，研究目的是探讨 SCI-2 的心理测量学特性，如结构效度、内部一致性和收敛效度。研究采用了确认性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）等方法，结果表明 SCI-2 在中国大学生中既支持单因素结构（即 SCS 作为一个整体）也支持五因素结构（即五个症状群的独立性）。这一发现与之前在多种文化背景下的研究结果相一致，说明 SCI-2 具有良好的跨文化适用性。此外，SCI-2 在内部一致性方面表现良好，表明其各个项目之间具有较高的相关性，能够稳定地反映自杀危机综合征的核心特征。同时，SCI-2 与 STB 及其他相关指标（如抑郁症状、社会支持水平等）的收敛效度也得到了验证，说明该工具能够有效捕捉与 STB 相关的心理状态。

在第二个研究中，研究团队进一步探讨了 SCI-2 中哪些项目在预测 STB 方面具有更高的重要性。研究使用了机器学习方法，包括基于树的模型（如随机森林、梯度提升树等），以识别关键项目。在第一个样本中，研究团队基于 CFA 的结果，选取了相关性较高的项目作为特征，并构建了四种基于树的模型。在第二个样本中，研究团队对这些模型进行了外部验证，以确保其稳定性和泛化能力。研究还采用了 SHAP（Shapley Additive exPlanations）值来解释模型的预测结果，从而确定哪些项目对 STB 的预测贡献最大。结果显示，陷入困境和社交退缩两个症状群中的项目具有较高的 SHAP 值，表明它们在预测 STB 方面起到了更为关键的作用。

这一发现具有重要的现实意义。首先，它表明 SCI-2 在中国大学生中具有良好的适用性，能够有效评估自杀危机的即时风险。其次，它揭示了在中国大学生中，陷入困境和社交退缩可能是更值得关注的两个核心症状。这可能与中国的文化背景和社会环境有关。例如，中国社会普遍强调集体主义和家庭责任，大学生在面对压力时，可能更倾向于将问题归因于自身，而不是寻求外部帮助。这种心理机制可能导致他们更容易陷入困境，而社交退缩则可能与缺乏社会支持、家庭关系紧张或对未来的不确定感有关。因此，在自杀风险评估中，关注这两个症状群可能有助于更准确地识别处于高风险中的个体。

此外，本研究的结果还表明，尽管 SCI-2 在多种文化背景下表现出良好的心理测量学特性，但在不同文化环境中，其症状群的结构和重要性可能存在差异。例如，有研究表明，在德国临床人群中，SCI-2 的五因素结构未能得到支持，这可能与文化差异、社会支持系统以及个体应对方式的不同有关。因此，本研究的结果不仅验证了 SCI-2 在中国大学生中的适用性，也为未来在不同文化背景下对 SCI-2 的进一步研究提供了参考。

本研究的局限性主要体现在样本的代表性和研究方法的多样性上。虽然研究团队采用了两个大规模的样本，并使用了心理测量学和机器学习相结合的方法，但这些样本可能仍然存在一定的局限性。例如，样本主要来自中国大陆的高校，未能涵盖中国其他地区的大学生群体，这可能影响研究结果的普遍性。此外，研究主要依赖于自评量表，缺乏对行为和心理状态的直接观察，这可能导致一定的偏差。未来的研究可以考虑采用更广泛的样本来源，并结合多维度的评估方法，以提高研究的科学性和代表性。

本研究的意义不仅在于验证了 SCI-2 在中国大学生中的适用性，还在于提供了关于自杀危机综合征在该群体中具体表现的新视角。这些发现有助于教育工作者、心理咨询师和政策制定者更好地理解中国大学生的自杀风险因素，并据此制定更有效的预防和干预措施。例如，针对陷入困境和社交退缩这两个核心症状，可以设计专门的干预方案，帮助学生识别和应对压力源，增强社会支持系统，从而降低自杀风险。此外，研究结果也为开发更符合中国文化背景的自杀风险评估工具提供了理论依据和实践指导。

在心理健康领域，早期识别和干预是预防自杀的关键。SCI-2 作为一种评估工具，可以帮助教育工作者和心理健康专业人士更早地发现学生的潜在风险，并采取相应的措施。然而，仅仅依赖评估工具是不够的，还需要结合具体的干预策略和心理支持措施。例如，对于陷入困境的学生，可以提供心理咨询、心理疏导和压力管理培训；对于社交退缩的学生，则可以通过团体活动、社交技能训练等方式增强其社会适应能力。这些措施不仅有助于改善学生的心理状态，还能够促进其社会功能的恢复，从而降低自杀风险。

本研究的另一个重要贡献是采用了机器学习方法来识别关键项目，这种方法在心理测量学领域尚属前沿。传统的心理测量方法通常依赖于统计分析，如因子分析和回归分析，而机器学习方法能够更全面地考虑各个项目之间的复杂关系，并识别出对 STB 预测具有更高影响力的项目。这种方法的优势在于其灵活性和适应性，能够处理大规模数据，并发现潜在的模式和关联。然而，机器学习方法也存在一定的挑战，例如模型的可解释性、样本的代表性以及外部验证的必要性。因此，在未来的研究中，需要进一步探索如何将机器学习方法与传统心理测量方法相结合，以提高评估的准确性和实用性。

此外，本研究还强调了社会支持在预防 STB 中的重要性。已有研究表明，社会支持是大学生心理健康的重要保护因素，能够有效缓冲压力对心理状态的负面影响。在中国，社会支持系统可能更加复杂，包括家庭支持、朋友支持、学校支持以及社区支持等多个层面。因此，在自杀风险评估中，除了关注个体的心理状态，还需要考虑其社会支持系统的状况。例如，家庭关系紧张、朋友支持不足或学校心理服务资源匮乏都可能增加学生的自杀风险。因此，未来的研究可以进一步探讨社会支持系统如何影响 SCI-2 各个症状群的表达和 STB 的发生，从而为构建更全面的自杀风险评估体系提供理论支持。

总的来说，本研究通过心理测量学和机器学习相结合的方法，验证了 SCI-2 在中国大学生中的适用性，并识别了其中对 STB 预测具有更高重要性的项目。这些发现不仅丰富了自杀危机综合征的理论体系，也为实际应用提供了科学依据。未来的研究可以进一步拓展这一领域的探索，例如关注不同性别、不同专业背景或不同地区大学生群体的差异，以及如何将 SCI-2 与现有的心理健康评估工具相结合，以提高整体评估的准确性和有效性。同时，研究还可以探索如何在实际应用中优化 SCI-2 的结构和内容，使其更符合中国大学生的心理特点和社会环境，从而更好地服务于心理健康教育和干预工作。