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感知学校氛围通过学校归属感、社会回避与心理韧性对青少年心理困扰的远期影响:一项纵向交叉滞后研究

《BMC Public Health》:Prospective associations between perceived school climate and psychological distress among Chinese adolescents: a three-wave longitudinal study of school belonging, social avoidance, and psychological resilience

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月03日 来源:BMC Public Health 4.4

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   摘要背景感知到的学校氛围与青少年心理健康相关,但将学校经历与随后出现的心理困扰联系起来的远期过程仍未被完全理解。本研究考察了学校归属感、社会回避和心理韧性作为关系性、行为性和适应性资源相关变量。方法对1,016名在所有测量时点均提供有效数据的中国5至9年级学生进行了三次学校基

  

摘要

背景

感知到的学校氛围与青少年心理健康相关,但将学校经历与随后出现的心理困扰联系起来的远期过程仍未被完全理解。本研究考察了学校归属感、社会回避和心理韧性作为关系性、行为性和适应性资源相关变量。

方法

对1,016名在所有测量时点均提供有效数据的中国5至9年级学生进行了三次学校基线调查,测量间隔约为六个月。主要分析采用三个独立的传统交叉滞后面板模型(CLPMs)。此外还进行了测量效度检验、共同方法偏差诊断、基于理论指导的敏感性分析、探索性级联模型以及随机截距CLPM的稳健性检查。14题项的社会回避量表是该研究中社会退缩的主要测量工具。

结果

测量分析支持了各焦点构念的实证区分效度;全部30个混合指标HTMT估计值均低于0.85(范围=0.307–0.674)。在所选取的CLPMs中,感知到的学校氛围通过第2时点的学校归属感(B = ?0.116,95% CI [?0.141, ?0.090])、社会回避(B = ?0.077,95% CI [?0.092, ?0.063])和心理韧性(B = ?0.092,95% CI [?0.108, ?0.077])对第3时点的心理困扰表现出显著的T1→T2→T3间接关联。此外还观察到直接和相互的远期关联。由于随机截距模型未能得出可接受解,传统CLPM的估计值不能被解释为纯粹的个体内随时间变化的效应,可能部分反映了在持续报告不同水平的学校氛围、候选变量和心理困扰的学生之间存在的稳定差异。

结论

更有利的感知学校氛围通过关系性、行为性和适应性资源相关变量与后续较低的心理困扰存在远期关联。由于未能获得可接受的随机截距CLPM(RI-CLPM)解,这些估计值不能被解释为个体学生内部随时间发生的变化,可能部分反映了学生之间稳定的个体间差异。此外,该研究的观察性设计和主要为独立模型的设计也使其无法得出因果或相对重要性的结论。

背景

感知到的学校氛围与青少年心理健康相关,但将学校经历与随后出现的心理困扰联系起来的远期过程仍未被完全理解。本研究考察了学校归属感、社会回避和心理韧性作为关系性、行为性和适应性资源相关变量。

方法

对1,016名在所有测量时点均提供有效数据的中国5至9年级学生进行了三次学校基线调查,测量间隔约为六个月。主要分析采用三个独立的传统交叉滞后面板模型(CLPMs)。此外还进行了测量效度检验、共同方法偏差诊断、基于理论指导的敏感性分析、探索性级联模型以及随机截距CLPM的稳健性检查。14题项的社会回避量表是该研究中社会退缩的主要测量工具。

结果

测量分析支持了各焦点构念的实证区分效度;全部30个混合指标HTMT估计值均低于0.85(范围=0.307–0.674)。在所选取的CLPMs中,感知到的学校氛围通过第2时点的学校归属感(B = ?0.116,95% CI [?0.141, ?0.090])、社会回避(B = ?0.077,95% CI [?0.092, ?0.063])和心理韧性(B = ?0.092,95% CI [?0.108, ?0.077])对第3时点的心理困扰表现出显著的T1→T2→T3间接关联。此外还观察到直接和相互的远期关联。由于随机截距模型未能得出可接受解,传统CLPM的估计值不能被解释为纯粹的个体内随时间变化的效应,可能部分反映了在持续报告不同水平的学校氛围、候选变量和心理困扰的学生之间存在的稳定差异。

结论

更有利的感知学校氛围通过关系性、行为性和适应性资源相关变量与后续较低的心理困扰存在远期关联。由于未能获得可接受的随机截距CLPM(RI-CLPM)解,这些估计值不能被解释为个体学生内部随时间发生的变化,可能部分反映了学生之间稳定的个体间差异。此外,该研究的观察性设计和主要为独立模型的设计也使其无法得出因果或相对重要性的结论。

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