大学生多重健康风险指标与心理困扰的纵向双向关联：一项三波交叉滞后研究

《Frontiers in Public Health》：Longitudinal associations between multiple health-risk indicators and psychological distress among university students: a three-wave cross-lagged study

　　

背景：多重健康风险指标（multiple health-risk indicators, MHRIs）和心理困扰可能在大学生中同时累积，但关于它们的发展轨迹和双向关联的纵向证据仍然有限。本研究考察了MHRIs和心理困扰的变化及其双向纵向关联，为大学生综合风险识别和干预策略提供证据。

方法：研究人员于2025年4月、2025年10月和2026年4月对来自广西、贵州和云南三省九所大学的大学生开展了三波纵向研究。最终分析样本包括完成全部三波且匿名编码一致的1762名学生。MHRIs计数通过九项行为、心理社会和健康相关风险指标求和计算。心理困扰采用抑郁焦虑压力量表-21（Depression Anxiety Stress Scales-21, DASS-21）评估。研究人员采用潜在增长模型（latent growth models, LGMs）考察发展轨迹以及初始水平和变化速率的个体差异，并应用交叉滞后面板模型（cross-lagged panel model, CLPM）在校正基线协变量（包括性别、户口、校内住宿状态、独生状态和童年不良经历）后评估双向纵向关联。

结果：MHRIs计数和心理困扰在三个测量时点均呈增长趋势。无条件LGMs显示随时间显著增加，且初始水平和变化速率存在个体差异，对应每6个月间隔平均增加0.10个MHRIs和1.55个心理困扰得分。CLPM显示出可接受到良好的模型拟合。在校正基线协变量后，较高的心理困扰在两次随访间隔均预测了更多的后续MHRIs（T1–T2：β = 0.167，p < 0.001；T2–T3：β = 0.141，p < 0.001）。相反，较高的MHRIs也预测了随后心理困扰的增加（T1–T2：β = 0.132，p < 0.001；T2–T3：β = 0.119，p < 0.001）。

结论：MHRIs和心理困扰在1年随访期内增加，并表现出稳定正向的双向纵向关联。将心理困扰筛查与多健康风险评估、持续监测和协调的健康促进策略相结合，可能有助于减少大学生心理和健康相关风险的累积。

大学时期是生活方式和健康相关行为形成和巩固的关键阶段。已有研究发现，大学生中多重健康风险普遍存在，一项针对中国大学生的大规模研究显示，超过60%的学生存在两种或以上健康风险行为。不同类别的行为风险、心理社会风险和健康相关风险往往并非独立发生，而是倾向于在个体层面累积和共存。随着自主性的增加以及学业、人际和就业压力，物质使用、睡眠问题、问题性网络使用和心理社会困难等健康风险可能在大学生中进一步聚集。多重健康风险共存不仅反映更大整体健康负担，还与身心健康功能受损、学业适应不良和不良长期健康结局相关。因此，考察大学生多重健康风险指标（MHRIs）及其发展变化具有重要公共卫生意义。心理困扰可能成为理解MHRIs的重要心理因素，两者可能通过睡眠紊乱、学业功能受损、人际困难和社交支持减少等途径相互影响。然而，以往纵向研究主要聚焦于单个健康风险行为或特定风险组合，对涵盖行为、心理社会和健康领域的MHRIs整体累积和动态变化关注有限；且多关注平均水平的差异，很少考察初始水平和变化速率的个体差异；此外，两者之间的时间顺序和双向纵向关联仍不清楚。因此，本研究采用三波纵向设计，考察MHRIs和心理困扰的发展轨迹及纵向关联。

研究人员从广西、贵州、云南三省的高校中采用整群随机抽样选取九所大学和36个班级，于2025年4月、2025年10月和2026年4月完成三次调查。最终分析样本为完成全部三波且匿名编码一致的1762名大学生。MHRIs计数通过九项指标求和得到，包括吸烟、饮酒、频繁挑食、失眠症状、传统欺凌受害、网络欺凌受害、非自杀性自伤（NSSI）、网络游戏障碍（IGD）和问题性社交媒体使用（PSMU）。心理困扰采用DASS-21总分评估。研究人员使用潜在增长模型（LGM）和交叉滞后面板模型（CLPM），并校正了基线协变量。结果表明，MHRIs计数和心理困扰均随时间增加，且两者之间存在稳定正向的双向纵向关联；心理困扰越多，后续MHRIs数量越多，反之亦然。这一发现为大学生健康风险的动态识别和心理与行为风险整合干预提供了纵向证据。

在技术方法方面，研究人员采用三波纵向设计，样本来源于中国广西、贵州、云南三省九所高校的1762名大学生。主要关键技术方法包括：构建MHRIs计数，综合九个行为、心理社会和健康相关风险指标；使用DASS-21评估心理困扰；采用无条件潜在增长模型（LGM）考察发展轨迹及个体差异；应用交叉滞后面板模型（CLPM）评估双向纵向关联，并控制性别、户口、校内住宿状态、独生状态和童年不良经历等基线协变量；同时进行Harman单因素共同方法偏差检验和纵向测量不变性检验，以及基于稳健最大似然估计（MLR）的模型拟合评价。这些方法为揭示MHRIs与心理困扰的动态关系提供了基础。

研究结果部分报告如下：

共同方法偏差与流失分析：Harman单因素检验显示，三个时点第一个未旋转因子解释的变异分别为25.26%、29.46%和30.52%，均低于40%标准，表明不存在严重的共同方法偏差。流失分析显示，完成全部三波与未完成者在基线特征上无显著差异，提示无明显选择性流失。

参与者特征：最终纳入1762名大学生，平均年龄19.03岁（SD=0.84），女性占54.31%，农村户口占66.35%，9.42%在校外居住，29.06%为独生子女，16.91%报告至少一次童年不良经历。基线MHRIs均值为1.41（SD=1.26），其中40.75%的学生具有两种及以上MHRIs；饮酒（42.17%）、失眠症状（28.38%）和频繁挑食（21.74%）是最常见的指标。

描述性统计、相关性与纵向测量不变性：MHRIs计数和心理困扰的跨波相关均显著正相关（r在0.330–0.523和0.454–0.629之间），两者不同波次的得分也呈正相关。DASS-21的构形、度量和阈值不变性模型拟合良好，ΔCFI和ΔRMSEA均不超过0.002，支持纵向比较。大学和班级水平的组内相关系数（ICC）较低（大学水平0.003–0.012，班级内0.026–0.042），表明聚集性有限。

MHRIs计数和心理困扰的纵向轨迹：无条件LGM显示，MHRIs计数截距均值为1.416，斜率均值为0.103（p<0.001）；心理困扰截距均值为28.500，斜率均值为1.546（p<0.001），均随时间显著增加，且初始水平和变化速率存在显著个体差异。两者的截距与斜率均呈负相关（MHRIs：r=-0.484；心理困扰：r=-0.399，p<0.001），表明初始水平较高者随后的增长速率较慢。

MHRIs计数与心理困扰的交叉滞后关联：CLPM拟合可接受（χ²(24)=121.015，CFI=0.969，TLI=0.942，RMSEA=0.048，SRMR=0.036）。自动回归路径均显著。交叉滞后路径显示，T1心理困扰正向预测T2 MHRIs（β=0.167），T2心理困扰正向预测T3 MHRIs（β=0.141）；同时，T1 MHRIs正向预测T2心理困扰（β=0.132），T2 MHRIs正向预测T3心理困扰（β=0.119）。所有双向路径均显著且方向一致，表明存在稳定的正向双向纵向关联。

总结讨论与结论：本研究基于三波数据揭示了大学生MHRIs和心理困扰随学年进展而增加，并存在显著的个体差异。交叉滞后分析支持两者互为因果、相互强化的动态过程。大学生处于成人初显期，自我控制与情绪调节仍在发展，更倾向于即时满足而忽视长期健康后果，大学环境又增加了自主选择权，这些因素可能促进健康风险累积。学校或健康服务部门应整合心理困扰筛查与多健康风险评估，并采用持续监测和协调的健康促进策略。研究结论为：MHRIs和心理困扰在1年随访期内增加，并表现出稳定正向的双向纵向关联；将心理困扰筛查与多健康风险评估、持续监测和协调的健康促进策略相结合，可能有助于减少大学生心理和健康相关风险的累积。