Snaith-Hamilton愉悦量表（SHAPS）与多维快感缺失评定量表（DARS）在社区年轻人群快感缺失测量中的差异性研究

本研究针对快感缺失（Anhedonia）在非临床人群中的评估难题，系统比较了SHAPS与DARS两种量表在敏感性、内部一致性、因子结构和效度等方面的差异。研究发现DARS因其多维度和个性化设计，在检测非临床人群细微快感缺失方面更具优势，而SHAPS则在临床场景中更具实用性，为不同场景下的量表选择提供了重要依据。

　　

快感缺失（Anhedonia）作为愉悦体验能力减退的核心症状，广泛存在于抑郁症、精神分裂症、物质使用障碍等多种精神疾病中，同时也是非临床人群中个体差异的重要体现。传统上，快感缺失被视为单一维度的症状，但随着研究的深入，其多维度特性逐渐被揭示，包括 anticipatory anhedonia（预期性快感缺失）和 consummatory anhedonia（ consummatory anhedonia（体验性快感缺失）的区分。这种复杂性使得准确评估快感缺失成为当前精神健康领域的重要挑战。

目前， Snaith-Hamilton Pleasure Scale (SHAPS) 和 Dimensional Anhedonia Rating Scale (DARS) 是两种广泛使用的自评工具，但它们在结构、维度和应用场景上存在显著差异。SHAPS 主要关注消费性愉悦，而 DARS 则涵盖了 anticipatory（预期）、motivational（动机）和 consummatory（消费）多个维度，并采用个性化活动域评估，具有更高的生态效度。尽管两者均被用于测量快感缺失，但它们在非临床人群中的重叠性与差异性尚不明确，这限制了对不同工具在研究和临床实践中的合理选择。

为解决这一问题， Gloria Mittmann、 Marina F. Thomas 和 Verena Steiner-Hofbauer 开展了一项研究，旨在比较 SHAPS 和 DARS 在社区年轻成人样本中的心理测量特性。研究通过在线调查收集了 300 名 18-30 岁德语年轻成年人的数据，分析了量表的敏感性、内部一致性、因子结构以及收敛效度和区分效度。

研究采用的关键技术方法包括：基于社区样本的横断面调查设计，使用 SHAPS 和 DARS 德语版本进行快感缺失评估，同时结合 Depression Anxiety Stress Scales-21 (DASS-21) 测量抑郁、焦虑和压力，利用 BIS/BAS Scales（行为抑制/激活系统）评估行为动机，并采用 Big Five Inventory（大五人格量表）测量神经质等人格特质。数据分析涉及描述性统计、内部一致性检验（Cronbach’s α 和 McDonald’s ω）、主成分分析（PCA）以及 Spearman 相关分析，以全面评估量表的性能。

3.1. Participants

样本由 300 名参与者组成，年龄范围 18-30 岁（平均年龄 25.45 岁），女性占比 57.3%，教育水平以高中学历为主（40%）。大多数参与者（85.7%）无精神疾病住院治疗史，76.3% 从未接受过门诊心理治疗。样本的抑郁、焦虑和压力水平较低，符合社区人群的特征。

3.2. SHAPS and DARS

敏感性方面，DARS 显示出比 SHAPS 更大的范围（实际范围 67 vs. 42）和方差（11.24 vs. 7.52），表明 DARS 对细微快感缺失差异的检测能力更强。内部一致性上，两者均表现出色（Cronbach’s α > 0.90），但 DARS 略优（α = 0.93）。因子结构分析揭示 SHAPS 为单维结构（解释方差 48.43%），而 DARS 呈现四维结构（ hobbies 兴趣爱好、 sensory experiences 感官体验、 social interaction 社交互动、 food and drink 饮食，累计解释方差 73.46%），支持其多维特性。

收敛效度方面，SHAPS 和 DARS 均与抑郁（DASS-21 depression）和行为激活（BAS）呈正相关（SHAPS: ρ = 0.37 和 0.44； DARS: ρ = 0.20 和 0.29），但 SHAPS 的相关性更强。区分效度上，DARS 与行为抑制（BIS）和神经质（Neuroticism）无显著相关，支持其特异性；而 SHAPS 则与 BIS（ρ = 0.15）和神经质（ρ = 0.14）存在弱相关，表明其特异性较低。

3.3. Exploratory Associations

探索性分析显示，SHAPS 与教育水平、焦虑、压力、生活质量（QoL）及开放性（Openness）显著相关，而 DARS 的相关性较弱或不存在。SHAPS 还能区分有无住院治疗史的组别，进一步凸显其敏感性，但也提示其可能捕获更广泛的负性情感成分。

4. Discussion

本研究通过系统比较 SHAPS 和 DARS，揭示了两者在测量快感缺失时的显著差异。尽管两者存在中度相关（ρ = 0.38），但 DARS 因其多维结构和个性化设计，在非临床人群中表现出更高的敏感性和特异性，能够有效区分快感缺失与无关构造（如行为抑制和神经质）。而 SHAPS 虽然简洁实用，但倾向于与更广泛的心理症状相关，特异性较低。

这些发现对快感缺失的评估具有重要 implications（启示）：在非临床研究或早期筛查中，DARS 更适合检测细微的 hedonic deficits（快感缺失缺陷）；而在临床环境中，SHAPS 则因其简洁性仍具价值。此外，两者的互补性支持在需要全面愉悦功能 profiling（分析）时联合使用。

研究的局限性包括样本年龄和 education（教育）水平较集中，以及 self-report（自评）工具的固有偏差。未来研究可纳入行为任务或生态瞬时评估，并扩大样本多样性以提高 generalisability（普适性）。

5. Conclusion

总体而言，SHAPS 和 DARS 提供了对快感缺失的互补视角。DARS 的多维特性和个性化评估使其在社区样本中更具优势，而 SHAPS 作为消费性愉悦的简明测量工具，在临床应用中仍保持其实用性。这项研究为 researchers（研究人员）和 clinicians（临床医生）在选择评估工具时提供了实证依据，有助于推动快感缺失研究的精准化和个性化发展。