COVID-19疫情背景下社会支持对焦虑与抑郁的影响：一项系统综述与元分析

《Frontiers in Psychology》：The impact of social support on anxiety and depression under the context of COVID-19 pandemic: a systematic review and meta-analysis

　　

引言： COVID-19疫情营造了一个极端且持久的集体性应激情境，同时扰乱了人际支持的常规来源。尽管社会支持普遍被认为与更好的心理健康状况相关，但在疫情期间，这种关联在不同人群和情境中是否具有一致性，以及这些发现对未来危机应对准备有何启示，目前仍不清楚。 方法： 本系统综述与元分析遵循PRISMA 2020指南。研究人员检索了六个数据库（PubMed、Web of Science、PsycINFO、Taylor & Francis Online、ScienceDirect和ERIC），纳入2020年2月至2022年6月间发表的研究。符合条件的研究需采用经过验证的量表，定量考察社会支持与焦虑和/或抑郁之间的关联。研究质量采用纽卡斯尔-渥太华量表（Newcastle-Ottawa Scale, NOS）进行评估。研究人员应用随机效应模型计算合并相关系数，并进行了亚组分析、敏感性分析和发表偏倚分析。 结果： 共有60项研究、包含64,693名参与者符合纳入标准。社会支持与较低的焦虑水平（ρ = ?0.30，95% CI [?0.33, ?0.26]）和较低的抑郁水平（ρ = ?0.33，95% CI [?0.37, ?0.27]）显著相关。亚组分析显示，在不同年龄组和职业群体中均存在一致的保护效应，尤其是在大学生和医务工作者中。家庭支持表现出最强的关联。异质性较高（I2 > 90%），并检测到发表偏倚，但剪补法（trim-and-fill）分析并未改变总体结果。 结论： 在COVID-19疫情期间，较高的社会支持与较低的焦虑和抑郁水平持续相关。作为极端且持久的集体性应激情境下的证据，这些发现可为未来公共卫生突发事件及其他大规模危机的心理健康应对准备提供参考。然而，显著的异质性表明，这种关联的强度在不同人群和情境中存在差异。由于合并估计值基于双变量相关，这些发现不应被解释为社会支持与特定疫情相关应激源所致症状降低之间存在因果关联的证据。

论文主体内容总结

1 引言

焦虑和抑郁是全球最常见的两种心理健康问题，显著增加了全球疾病负担。在COVID-19疫情期间，焦虑和抑郁的患病率急剧上升，尤其是在青少年和医务工作者等脆弱群体中。焦虑通常以持续超过6个月的不受控制的担忧和生理唤起为特征，而抑郁则以持续至少两周的悲伤、兴趣丧失和功能损害为标志。因此，理解这些状况的风险因素和保护因素至关重要。

在众多社会心理影响因素中，社会支持一直被认定为一个关键的保护因素。社会支持可表现为家庭、同伴和重要他人提供的情感性、信息性或工具性资源。然而，社会支持不应被视为单一的同质性构念。感知支持（perceived support）指个体相信在需要时可以获得支持的信念，而接受支持（received support）指实际提供的支持性行为。此外，社会嵌入性（social embeddedness）反映了个体融入社会网络和社会角色的程度，从而塑造了获得支持性资源的机会。这些区分在COVID-19疫情期间尤为重要，因为物理距离措施和隔离限制可能改变了人际支持的可用性和功能。

多种理论视角有助于解释社会支持如何与焦虑和抑郁相关联。主效应模型（main-effect model）提出，无论应激水平如何，社会支持通过增强归属感、自我价值感、情感安全感和获取实际资源的机会来促进心理健康。相比之下，应激缓冲模型（stress-buffering model）认为，支持通过降低感知威胁、促进应对以及提供情感或工具性帮助，保护个体免受应激经历的不良心理影响。此外，社会支持还可能通过动态过程发挥作用。社会动员视角（social mobilization perspectives）认为应激事件可以激活寻求支持的行为并增加支持的提供，而社会恶化视角（social deterioration perspectives）则提出长期应激和心理困扰可能逐渐侵蚀社会关系和可用的支持资源。这些视角共同表明，社会支持与心理健康之间的关系可能是相互的、依赖情境的，并受支持的来源和类型影响。

虽然主效应模型和应激缓冲模型为理解社会支持的作用提供了重要的理论视角，但它们需要不同形式的实证证据。与主效应模型一致的证据表现为较高的社会支持水平通常与较好的心理健康结果相关。相比之下，证明应激缓冲机制需要研究直接测量应激暴露，并通过应激×支持交互作用在统计上检验应激与心理健康之间的关联是否随社会支持水平而变化。由于疫情期间开展的大多数研究仅报告了社会支持与心理结果之间的双变量关联，本综述主要评估与主效应框架一致的证据，而非对应激缓冲模型进行直接检验。

COVID-19疫情代表了一种极端且持久的人群层面的应激情境，多种逆境来源同时发生。封锁、隔离措施、学校关闭、远程工作安排、对感染的担忧、丧亲之痛和经济不确定性扰乱了常规的社会互动模式，减少了面对面支持的机会。与此同时，这些条件增加了对情感安慰、实际帮助和健康相关信息的需求，从而使获得社会支持变得尤为突出。因此，疫情不仅仅是考察社会支持的临时背景，它提供了一个历史上罕见的危机情境，其中对支持的需求和获得支持的障碍均被大幅强化。

在此情境下考察社会支持可能提供超越COVID-19急性期的洞见。大规模公共卫生突发事件、自然灾害、武装冲突和其他形式的集体性破坏可能同样削弱常规支持系统，同时增加心理困扰。疫情期间获得的证据因此有助于阐明，在持续的集体性应激下，社会支持与心理健康之间的关联是否仍然明显，以及这些关联是否在不同人群、地区和支持来源之间存在差异。这种变异在理论上很重要，因为它可能表明社会支持的心理健康相关性取决于支持被感知、获取和使用的社会文化情境。

尽管已有大量实证研究考察了COVID-19疫情期间社会支持与心理健康之间的关联，但现有证据在不同人群、地区和支持的操作定义上仍然零散。现有综述往往聚焦于特定群体，如照护者或孕妇，或特定地域环境，从而限制了更广泛的结论。相对较少的定量综合研究不仅考察了社会支持与内化症状之间关联的平均幅度，还考察了这种关联在不同受危机影响人群和情境中的变异程度。

这一问题在急性COVID-19紧急状态结束后仍然具有现实意义。如果在持续的集体性应激条件下，社会支持与更好的心理健康持续相关，那么它可能代表未来危机应对准备的重要组成部分。相反，不同人群、地区或支持来源之间的显著变异将表明，支持并非一种统一有效的资源，危机干预应根据特定的社会文化情境进行调整。然而，重要的是，除非研究测量了疫情相关应激源并正式检验了应激暴露与社会支持之间的交互作用，否则疫情期间开展的研究并不能提供应激缓冲机制的直接证据。因此，本综述主要关注大规模危机情境下社会支持与焦虑和抑郁之间的总体关联。

本研究对疫情期间考察社会支持与焦虑和抑郁之间关联的实证研究进行了系统综述和元分析。研究将疫情不仅仅视为一个时间背景，而是将其概念化为一个极端且持久的集体性应激情境，其中常规社会关系和获得支持性资源的机会被大幅破坏。本研究有三个目标：(a) 估计疫情期间社会支持与焦虑和抑郁之间关联的总体幅度；(b) 考察这些关联是否在不同年龄组、职业群体、地理区域和支持来源之间存在差异；(c) 思考这些关联的一致性和变异性对社会支持理论和未来大规模危机应对准备可能意味着什么。基于以往理论和实证研究，研究人员假设较高的社会支持与较低的焦虑和抑郁相关。与现有证据一致，这些假设是在主效应视角下提出的。尽管应激缓冲模型为理解社会支持在大型危机期间可能如何运作提供了重要的理论解释，但本元分析并非旨在直接评估缓冲效应，因为纳入的研究很少测量疫情特定应激源或检验应激×支持交互作用。

2 方法

2.1 检索策略

研究人员在六个电子数据库中进行了全面文献检索：PubMed、Web of Science、PsycINFO、ScienceDirect、Taylor & Francis Online和ERIC。检索覆盖2020年2月1日至2022年6月30日期间发表的研究，对应于COVID-19疫情期间。研究人员使用布尔运算符（AND/OR）组合与COVID-19、社会支持和心理健康结果（焦虑、抑郁）相关的关键词和MeSH术语。检索限于人类研究和以英文发表的同行评审期刊文章。纳入研究的参考文献列表和相关综述也被手动筛选以识别其他符合条件的出版物。

2.2 纳入标准

研究选择过程按照PRISMA 2020指南进行和报告。纳入标准包括：(a) 在同行评审期刊上发表的实证定量研究；(b) 在COVID-19疫情期间开展；(c) 考察社会支持与焦虑和/或抑郁之间的关联；(d) 社会支持使用经过验证或明确描述的仪器测量；(e) 焦虑和/或抑郁使用经过验证或明确描述的测量工具评估；(f) 有足够的统计信息可提取或计算效应量；(g) 研究采用横断面、纵向或日记设计。排除标准包括定性研究、案例报告、社论、会议摘要、综述、元分析、缺乏相关基线关联的干预研究、未考察焦虑或抑郁结果的研究、未评估社会支持的研究，或缺乏足够定量信息进行效应量提取的研究。重要的是，研究不会仅因采用在线招募程序或便利抽样方法而被排除，这类方法在疫情期间被广泛采用，在满足所有其他纳入标准时被视为合格。

2.3 社会支持的概念化与测量

在本综述中，社会支持被广泛概念化为通过人际关系可获得的情感性、信息性、工具性和关系性资源。然而，社会支持是一个多维构念，纳入研究在操作化方式上存在差异。大多数研究评估了感知社会支持，即个体对需要时支持可用性的感知。常用工具包括多维感知社会支持量表（Multidimensional Scale of Perceived Social Support, MSPSS）和感知社会支持量表（Perceived Social Support Scale, PSSS），两者主要测量来自家庭、朋友和重要他人的感知支持。少数研究采用社会支持评定量表（Social Support Rating Scale, SSRS），该量表评估主观支持、客观支持和支持利用度，从而捕捉支持和接受的维度。其他研究使用医疗结果研究社会支持调查（Medical Outcomes Study Social Support Survey, MOS-SSS）等工具，侧重于支持的功能方面，包括情感性、信息性、工具性和情感性支持。因此，尽管纳入研究中代表了多种形式的社会支持，本元分析综合的证据主要反映感知社会支持，因为这是纳入研究中最常评估的构念。

2.4 质量评估

纳入研究的方法学质量采用纽卡斯尔-渥太华量表（Newcastle-Ottawa Scale, NOS）进行评估，适用于观察性研究。每项研究在三个领域（选择、可比性和结果/暴露评估）被评为低、中或高质量。两名评审员独立进行评估，分歧通过共识解决。评审员间信度采用Cohen's κ计算。

2.5 数据提取

研究人员开发了标准化编码表以提取研究层面数据，包括作者、年份、国家、样本特征（年龄、性别、职业）、研究设计、社会支持测量工具、焦虑/抑郁测量工具和效应量指标。当同一研究报告多个效应量时，计算复合值以确保统计独立性。主要效应量为零阶皮尔逊相关系数（r），代表社会支持与焦虑或抑郁之间的双变量关联。仅提取和综合零阶皮尔逊相关系数（r）。调整后的回归系数（β）、非标准化回归系数（B或b）和偏相关系数未纳入合并分析。选择零阶皮尔逊相关系数是因为它们提供了跨研究共同且可直接比较的效应量指标。调整后的回归系数未被综合，因为纳入研究控制了显著不同的协变量集，使得直接比较不恰当。此外，标准化回归系数、偏相关系数和其他调整估计代表不同的统计量，因此不能假定估计相同的潜在关联。因此，本元分析聚焦于社会支持与焦虑或抑郁之间未经调整的双变量关联。

2.6 统计分析

所有分析均在R中使用metafor和psychmeta包进行。采用随机效应模型，因为预期研究间存在方法学和人群层面的异质性。分别计算焦虑和抑郁的合并相关系数。异质性采用Cochran's Q和I²统计量评估。在数据充足的情况下，按年龄组、职业、地理区域、社会支持类型和社会支持的分析角色进行亚组分析。发表偏倚通过漏斗图检查、Begg检验和Egger检验评估。敏感性分析通过逐一移除一项研究进行。结果以合并相关系数、95%置信区间和适用的80%可信区间报告。元回归分析作为探索性方法用于调查研究间异质性的潜在来源。连续调节变量，包括平均年龄、女性参与者百分比和研究质量评分，在数据充足时分别使用随机效应元回归模型检验。分类研究特征，如地理区域、研究人群和社会支持类型，主要通过亚组分析评估，因为这些变量包含多个水平且若干类别包含相对较少的研究。元回归结果被谨慎解释，因为许多研究层面特征报告不完整，且预期存在大量残余异质性。

3 结果

3.1 研究选择

通过数据库检索共识别出6,662条记录。去除重复项和筛选摘要后，对424篇全文文章进行了资格评估。共有60项研究，合并样本量为64,693名参与者，符合纳入标准并纳入最终分析。

3.2 纳入研究的特征

在60项纳入研究中，53项（88.3%）采用横断面设计，7项（11.7%）采用纵向或每日日记设计。样本量从49到7,895名参与者不等。大多数研究在亚洲（n = 30，50%）和欧洲（n = 21，35%）开展，北美洲（n = 7，11.7%）和南美洲（n = 2，3.3%）较少。未从非洲或大洋洲识别出符合条件的研究。关于人群特征，13项研究针对儿童和青少年（21.7%），27项研究考察年轻人（45.0%），4项纳入中年成人（6.7%），仅2项聚焦于老年人（3.3%）。所代表的职业包括普通公众（n = 15，25%）、大学生（n = 13，21.7%）、医务工作者（n = 7，11.7%）、COVID-19患者（n = 2，3.3%）和孕妇/产后妇女（n = 3，5%）。最常用的社会支持测量工具是多维感知社会支持量表（MSPSS）、感知社会支持量表（PSSS）和社会支持评定量表（SSRS）。大多数纳入研究评估了感知社会支持，而少数测量了客观支持、主观支持、支持利用度或功能性支持。因此，本综述报告的合并估计主要反映感知社会支持，而非实际接受的支持或更广泛的社会嵌入性指标。

3.3 社会支持对焦虑和抑郁的总体效应

元分析显示，社会支持与焦虑和抑郁均存在显著的负相关。焦虑的合并效应量为ρ = ?0.30（95% CI [?0.333, ?0.255]），抑郁的合并效应量为ρ = ?0.33（95% CI [?0.37, ?0.28]）。异质性较高（焦虑I² = 94.12%，抑郁I² = 95.47%）。亚组分析显示，保护效应在不同地区、年龄组和职业群体中一致存在。按地区分析，焦虑的合并效应量在亚洲为ρ = ?0.30，欧洲为ρ = ?0.28，北美洲为ρ = ?0.29；抑郁的合并效应量在亚洲为ρ = ?0.35，欧洲为ρ = ?0.31，北美洲为ρ = ?0.25。按年龄组分析，焦虑的合并效应量在儿童和青少年中为ρ = ?0.31，年轻人中为ρ = ?0.29，中年成人中为ρ = ?0.34；抑郁的合并效应量在儿童和青少年中为ρ = ?0.35，年轻人中为ρ = ?0.30，中年成人中为ρ = ?0.27。按职业分析，焦虑的合并效应量在大学生中为ρ = ?0.33，医务工作者中为ρ = ?0.30，普通公众中为ρ = ?0.23；抑郁的合并效应量在儿童和青少年学生中为ρ = ?0.36，大学生中为ρ = ?0.29。按社会支持类型分析，家庭支持与焦虑的关联最强（ρ = ?0.30），其次为重要他人支持（ρ = ?0.30）和同伴支持（ρ = ?0.25）。按社会支持的分析角色分析，当社会支持作为自变量时，与焦虑的关联为ρ = ?0.32；当与其他变量共同作为自变量时，关联为ρ = ?0.22；当作为中介/调节变量时，关联为ρ = ?0.30。