COVID-19时期日本孤独感的动态变化：2020–2024年纵向转变探究

《PLOS One》：The dynamics of loneliness: A longitudinal exploration of transitions in Japan across the COVID-19 period, 2020–2024

　　

背景：关于COVID-19大流行期间孤独感增加的担忧已被广泛报道。然而，长期孤独感轨迹仍未得到充分描述。 目标：利用一项全国性在线面板数据，考察2020年至2024年日本孤独感的年度趋势和五年转变模式。 方法：研究人员分析了1,673名成年人的数据，这些成年人参与了从2020年到2024年所有五次年度调查波次，并具有分析所用变量的完整信息。孤独感采用三项UCLA孤独感量表（three-item UCLA Loneliness Scale）进行测量。使用描述性统计来估算年度患病率和五年转变模式。使用更严格的孤独感阈值进行了敏感性分析。 结果：孤独感患病率在2021年达到峰值，2022年下降，并从2022年到2024年保持相对稳定。大多数受访者在五年内表现出稳定的轨迹，要么持续报告孤独感，要么持续不报告孤独感。较小比例的受访者在大流行期间表现出短暂性孤独感。在更严格的孤独感阈值下，2021年的峰值以及稳定序列相对于转变序列的主导地位得以保留，尽管特定序列的排序发生了变化。 结论：在此五次波次在线面板中被保留的受访者中，孤独感患病率在2021年达到峰值，2022年下降，并从2022年到2024年保持相对稳定。稳定轨迹比转变轨迹更为常见。这些发现为长期孤独感模式提供了描述性证据，但不应被解释为具有全国代表性的患病率估计值。

论文解读：《COVID-19时期日本孤独感的动态变化：2020–2024年纵向转变探究》

一、研究背景与目的

近年来，孤独感作为一项日益受到关注的公共卫生议题，尤其在COVID-19大流行期间引发了广泛忧虑。社交距离措施、出行限制以及日常生活的改变，引发了人们对人群社会隔离和主观孤独感可能加剧的担忧。大量横断面研究记录了大流行早期阶段孤独感水平的升高。然而，关于随着社会适应不断变化的条件，孤独感如何在多年间演变，人们所知甚少。现有研究大多依赖于横断面数据或短期纵向随访，虽能提供有价值的快照，但对理解长期稳定性与变化的洞察有限。了解孤独感水平是恢复到疫情前模式、持续升高还是在个体间呈现异质性轨迹，需要跨越多年的纵向数据。

日本为此项考察提供了一个有利环境，因为同一项全国性在线调查在2020年2月至2024年3月间连续五年每年进行一次。这种重复测量使得研究人员不仅能考察年度患病率，还能考察COVID-19不同阶段个体层面的稳定性与转变模式。本研究利用此项2020至2024年间每年进行的全国性在线面板调查数据，旨在描述孤独感随时间的变化。研究侧重于记录年度患病率趋势并总结五年应答序列，以刻画常见的纵向模式，而非聚焦于因果解释。通过提供关于孤独感稳定性与转变的描述性证据，本研究为持续的公共卫生监测工作做出贡献，并提供了对COVID-19期间及之后纵向面板中保留受访者经历的纵向视角。该论文发表于《PLOS One》。

二、主要研究方法

研究人员使用了来自广岛大学“家庭行为与金融调查”（Household Behavioral and Financial Survey）的五次连续波次数据（2020–2024年）。该调查由日经研究公司（Nikkei Research）在线管理，参与者为居住在日本各地、年龄20岁及以上的成年人。基线调查于2020年2月20日至25日进行，共获得17,463份有效回复。后续调查分别在2021至2024年同期进行。经过五波次匹配后，最终分析样本包含1,673名在所有波次中均无变量缺失信息的受访者。孤独感采用三项UCLA孤独感量表（three-item UCLA Loneliness Scale）测量，参与者被问及感到缺乏陪伴、感觉被冷落、感觉与他人隔绝的频率。若对三个条目中至少一个回答“有时”或“经常”，则被归类为孤独；若对所有三个条目都回答“几乎没有或从不”，则被归类为不孤独。研究还采用了基于“经常”回应的更严格定义进行敏感性分析。

三、主要研究结果

3.1. 历年孤独感转变

通过对1,673名受访者的年度孤独感患病率进行分析，研究发现孤独感患病率在2021年达到峰值，随后在2022年下降，并从2022年至2024年保持相对稳定。在追踪个体跨五波次的孤独感状态时，由于每波次孤独感为二元变量，共观察到32种可能的五年应答序列。最常见的十种序列占分析样本的80.3%。其中最常见的序列是在全部五次波次中均报告孤独感（11111，占45.1%），其次是所有波次均不孤独（00000，占14.0%）。总体而言，稳定序列（始终孤独或始终不孤独）比转变序列更为常见，尽管少数不太频繁的模式表明在研究期间的不同时间点出现了发病或恢复。

3.2. 社会人口学变量描述性统计

分析样本的特征显示，71.1%为男性，2024年中位年龄为57岁（四分位距IQR 49–66）。约54.9%居住在农村地区，64.7%拥有大学学位，60.1%有子女，21.1%独居。

3.3. 卡方检验结果

研究考察了五种最常见孤独感模式与社会人口学和心理学变量之间的关联。

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  长期孤独感：在所有五次波次中都处于孤独状态的成员身份因年龄、是否有子女和大学教育程度而显著不同。该模式在65岁以下受访者中（50.8%）比65岁及以上者（31.1%）更常见；在无子女者中（54.0%）比有子女者（39.1%）更常见；在无大学学位者中（48.5%）比有学位者（43.2%）略常见。
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  所有波次均不孤独：该模式在65岁及以上者中（23.2%）比年轻者（10.3%）更常见；在有子女者中（17.7%）比无子女者（8.5%）更常见；在有大学学位者中（15.7%）比无学位者（11.0%）更常见。
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  波动但长期的孤独感：对于较小的轨迹组，关联性较弱。例如，“2020年不孤独，但从2021到2024年孤独”这一组中抑郁恶化的比例相对较高，但因每组人数较少需谨慎解读。

3.4. 敏感性分析

采用更严格的定义（仅当对至少一个UCLA条目回答“经常”时才被视为孤独）后，年度孤独感患病率分别为：2020年28.2%，2021年32.0%（仍为峰值），2022年28.1%，2023年25.5%，2024年26.7%。绝对患病率大幅降低，但2021年的峰值依然存在。在此定义下，最常见的序列变为所有波次均不孤独（50.4%），其次为所有波次均孤独（11.3%）。尽管如此，两种定义下，稳定序列的组合仍然比其余转变序列更常见。

四、讨论与结论

讨论部分总结：本研究提供了日本2020至2024年间五年孤独感轨迹的描述性证据。年度孤独感患病率在2021年达到峰值后下降并趋于稳定，这一模式与其他研究中观察到的短期干扰后部分稳定的现象相似。稳定序列的主导地位表明孤独感模式并未在所有受访者中统一变化，凸显了个体经历的异质性。描述性比较未揭示单一因素能清晰区分所有轨迹模式，强调了孤独感作为一种多维且依赖情境体验的复杂性。研究的局限性包括：使用了简短的量表并采用包容性阈值导致较高的患病率估计；五波次间的流失严重，最终样本存在选择偏倚（年龄更大、更可能是男性、受教育程度更高、金融素养和家庭资产更高），因此结果应视为保留受访者中的描述性模式而非全国代表性估计；参与需要持续访问在线面板，限制了向更广泛老年人群的推广；样本男性占比过高（71.1%）；基线应答率无法计算；分析为描述性，未建立因果关系。

研究结论部分翻译：本研究考察了2020年至2024年间，在保留于日本全国性在线面板中的受访者中，孤独感的年度患病率和五年转变模式。孤独感患病率在2021年达到峰值，2022年下降，并从2022年至2024年保持相对稳定。在所有五次波次中均感到孤独和在任何波次中均不感到孤独是两个最常见的序列，而发病和恢复模式则较不常见。这些发现表明在研究期间个体的孤独感经历存在显著的异质性。由于流失、在线调查模式以及男性偏斜的分析样本，这些结果不应被解释为具有全国代表性的患病率估计值。尽管如此，这五波次的数据为跨越COVID-19紧急状态及其余波这一延长时期内孤独感的稳定性与转变提供了描述性证据。