神经质与青少年抑郁症状的发展轨迹:一项六波次以个人为中心的纵向研究

《Personality and Individual Differences》:Neuroticism and adolescent depressive symptom trajectories: A six-wave person-centered longitudinal study

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月10日 来源:Personality and Individual Differences 2.8

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  摘要青少年的抑郁症状表现出异质性的发展轨迹,但关于神经质是否在初始症状水平之后还能区分不同的发展路径,目前了解甚少。本研究利用一项针对1150名14至19岁青少年的学校纵向调查数据,分析了六次 Monthly 跟进评估中的抑郁症状轨迹,并考察了基线神经质和人口统计特征作为轨迹类别

  

摘要

青少年的抑郁症状表现出异质性的发展轨迹,但关于神经质是否在初始症状水平之后还能区分不同的发展路径,目前了解甚少。本研究利用一项针对1150名14至19岁青少年的学校纵向调查数据,分析了六次 Monthly 跟进评估中的抑郁症状轨迹,并考察了基线神经质和人口统计特征作为轨迹类别分类的预测因素。通过生长混合模型(growth mixture modeling)识别出三种轨迹:低稳定型(81.75%)、高下降型(6.82%)和上升/高加剧型(11.43%)。在三步模型中,基线神经质增加1个标准差(1-SD)与高下降型(比值比 [OR] = 7.46,95% 置信区间 [CI] [4.61, 12.05])和上升/高加剧型(OR = 7.53,95% CI [4.89, 11.59])的归属概率显著增加,相对于低稳定型轨迹而言。即使在纳入基线抑郁症状后,这些关联仍然显著但有所减弱。较高的父母教育水平与上升/高加剧型轨迹相关,而性别、年龄以及农村/城市出身等因素则不是显著的预测因素。神经质似乎更像是一个表示抑郁症状易感性的广泛人格标志,而非症状变化的决定性指标。

引言

青春期是一个抑郁症状可能出现、加剧或在不同个体之间差异渐大的发展阶段。这一时期的抑郁症状与学业表现、同伴关系、家庭适应以及后来的心理健康问题密切相关。由于青春期伴随着快速的生物学、认知、社会和教育变化,因此研究抑郁症状随时间的变化对于了解哪些青少年更可能经历持续或恶化的情绪问题非常重要(Batterham et al., 2026; Jamil et al., 2025)。
纵向研究通常通过对抑郁症状的总体水平或平均变化进行总结。这些方法虽然具有信息价值,但可能掩盖了不同的发展路径。一些青少年在整个过程中保持较低的症状水平,而另一些青少年则表现出症状的升高、下降或上升。以个体为中心的纵向研究方法,包括潜在类别增长分析(latent class growth analysis)、基于群体的轨迹建模(group-based trajectory modeling)和生长混合模型(growth mixture modeling),非常适合识别这些异质性模式(Batterham et al., 2026; Pakhomova et al., 2026; Reck et al., 2024)。当目标是要区分不同的发展路径而非估计平均症状变化时,这种轨迹视角尤其有用。
基于轨迹的研究的另一个任务是识别能够区分不同症状发展路径的基线特征。近期研究探讨了应激易感性因素(stress-diathesis factors)、家庭过程、社会文化经历、社会结构条件以及遗传或环境风险作为抑郁或内化症状轨迹的预测因素(Batterham et al., 2026; Jamil et al., 2025; Pakhomova et al., 2026; Reck et al., 2024)。这一研究观点符合发展心理病理学的观点,即风险是概率性的,随时间发展,并可能通过异质性发展模式表现出来。在这个框架下,人格特质是相关的,因为它们反映了个体在情绪反应性、压力敏感性和负性情感方面的相对稳定差异。
神经质是研究最广泛的抑郁及相关内化问题的倾向性脆弱因素之一。在五因素模型(Five-Factor Model)中,神经质反映了倾向于负面情绪、担忧、悲伤、情绪不稳定以及高度的压力反应性(Costa Jr. & McCrae, 1992; Lahey, 2009)。元分析证据表明,神经质与抑郁和焦虑障碍的关系最为强烈且一致(Kotov et al., 2010)。尽管较低的外向性和其他人格特征也可能相关,但神经质特别符合内化脆弱性的理论,因为它直接指标了负性情感和对压力的敏感性(Ormel et al., 2013)。
这些特征在青春期可能尤为重要,因为青少年面临越来越多的学业压力、同伴比较、家庭期望和身份认同挑战。神经质较高的青少年可能更容易将日常压力源视为威胁性、情绪上强烈的或难以调节的。纵向研究表明,神经质可以预测后来的抑郁症状和抑郁障碍的首次发作,即使在考虑了已有症状的模型中也是如此(Pawlak et al., 2025; Williams et al., 2021)。同时,神经质和抑郁症状在概念上和实证上紧密相连,当考虑到基线症状和精神病史后,这种关联会减弱(Jeronimus et al., 2016)。因此,一个更有力的测试是神经质是否能在考虑初始抑郁症状水平后区分不同的症状发展轨迹。
以往的许多研究集中在并发关联、疾病发作、短期前瞻性预测或平均症状变化上。关于基线神经质是否能在多次重复评估中区分不同抑郁症状发展路径的青少年,目前了解较少。以个体为中心的轨迹框架可以通过测试神经质是否预测不同症状发展类别的归属来回答这个问题。本研究的目的是考察与神经质相关的脆弱性,因此使用了神经质子量表(Neuroticism subscale)而非完整的五因素人格量表(Five-Factor Inventory);相应地,当前分析重点关注神经质,而不是所有五因素人格特质的比较。
本研究有两个目标。首先,我们利用六次 Monthly 跟进评估来识别青少年抑郁症状的异质性轨迹。其次,我们考察了基线神经质、年龄、性别、农村/城市出身和父母最高教育水平是否能够预测轨迹类别。此外,还纳入了基线抑郁症状作为敏感性模型(sensitivity model),以评估神经质是否在初始症状水平之外提供了额外信息。基于人格脆弱性和发展心理病理学的观点,我们预期较高的神经质与非低稳定抑郁症状轨迹的归属相关。人口统计预测因素被作为次要的类别分类预测因素进行了考察。

章节节选

参与者与研究程序

本文的数据来自一个更大的纵向项目,其中部分数据已在之前的出版物中使用过(Zheng et al., 2024)。当前研究和之前出版物的研究问题及分析方法有所不同。具体来说,Zheng et al.(2024)使用多级纵向模型(multilevel longitudinal models)研究了负面生活事件在神经质与抑郁症状关联中的中介作用,而本研究则探讨了……

描述性统计

描述性统计和相关性数据见补充表 S1。轨迹枚举样本包括1129名至少进行了两次非缺失 CES-D 跟进评估的青少年。平均基线年龄为16.26岁(SD = 0.90)。在轨迹样本中,1105名参与者提供了有效的神经质数据;平均原始神经质得分为33.63(SD = 7.67)。六次跟进评估中的平均 CES-D 得分范围在0–60分之间,介于11.81至13.17分。

潜在轨迹模型选择

对于一个……的拟合指数……

主要发现

通过六次 Monthly 跟进评估,本研究识别出三种抑郁症状轨迹:低稳定型、高下降型和上升/高加剧型。当同时考虑人口统计特征时,基线神经质与非低稳定型轨迹的归属概率显著增加。在纳入基线抑郁症状后,这些关联有所减弱,但仍具有统计学意义。在人口统计预测因素中,较高的父母……

结论

在六次 Monthly 跟进评估中,神经质能够区分非低稳定抑郁症状轨迹的青少年和低稳定轨迹的青少年,即使在考虑了基线抑郁症状之后也是如此。这些发现为人格中心视角下的神经质与抑郁关联提供了扩展,并表明神经质作为一个表示症状易感性的广泛标志比作为症状加剧的具体指标更具信息量。因果关系、决定性因素……

CRediT 作者贡献声明

黄宇恒:撰写 – 审稿与编辑、资金获取、正式分析、概念构建。田宇:正式分析、数据管理。李琦:验证、监督、资源协调。肖静:撰写 – 原稿撰写、可视化、监督。

伦理声明

已从所有参与者或其法定代理人处获得参与研究和发表文章的书面知情同意。参与者的隐私权得到了尊重。
本研究符合研究所在地区的相关法律、监管框架和指南。
本研究获得了首都师范大学教育学院的学术伦理审查委员会的批准。
(批准编号:CNU-CE-2022-05-2302)

关于写作过程中生成式 AI 和 AI 辅助技术的声明

在准备本研究的过程中,作者使用了 OpenAI 的 ChatGPT 来辅助语言编辑、组织和修订内容的呈现。作者对所有内容进行了审查和编辑,并对文章内容负全责。

资助

本研究得到了北京高等教育哲学与社会科学创新中心–首都综合五领域全人教育分中心(2026年)的支持。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所报告工作的财务利益或个人关系。
黄宇恒|田宇|李琦|肖静
首都师范大学教育学院,北京,中国
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