患儿个体与家庭特征对注意缺陷/多动障碍团体干预效果的预测：基于多维模型构建与分析

Patient and family predictors of group intervention outcomes in children with attention-deficit/hyperactivity disorder: a multidimensional model analysis

摘要

目的 基于多维干预成效指标，初步探究可能影响注意缺陷/多动障碍（ADHD）儿童团体干预响应的个体与家庭特征。 方法 纳入2023年7月~2025年1月在广州医科大学附属脑科医院参与干预项目的62例6~9岁ADHD儿童，接受为期4~6周（共8次）的标准化团体干预，内容聚焦于注意力训练与情绪调节训练。通过一般情况量表、小学生情绪调节困难问卷（DERS）、易激惹量表（ARI）、马特森儿童社会技能评价量表（MESSY）与SNAP-Ⅳ评定量表-父母版收集前后测数据。鉴于两组干预在形式与结构上的一致，遂合并数据开展建模分析。以注意缺陷、情绪调节、社交技能等三方面变量的变化作为结局指标，通过LASSO回归对18项前测变量（涵盖8项心理特征和10项人口学与家庭背景变量）进行筛选，进而构建多元线性回归模型，识别稳定预测因子。 结果 在注意缺陷、易激惹、情绪调节困难和过于强势/过度自信为结局变量的模型中，结局指标自身的基线得分为显著正向预测因子（β=0.462~0.669，P_BH<0.05）；敌对的前测得分对干预后情绪调节困难（β=-0.326，P_BH<0.01）、过于强势/过度自信（β=-0.543，P_BH<0.05）的改善表现出显著负向预测作用。 结论 本研究初步支持了基线症状、敌对特征对干预响应的预测作用。这些发现有助于在干预前对患儿的疗效进行初步预测，为实现ADHD的精准干预提供了可能的参考依据。

Abstract

Objective To explore individual and family characteristics associated with children's response to group interventions for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) based on multidimensional indicators of intervention outcomes. Methods A total of 62 children with ADHD aged 6-9 years participating in an intervention program at the Affiliated Brain Hospital of Guangzhou Medical University from July 2023 to January 2025 were enrolled. All the participants received a standardized group intervention consisting of 8 sessions delivered over 4-6 weeks, focusing on attention training and emotion regulation training. Pre- and post-intervention data were collected using the General Information Questionnaire, the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS), the Affective Reactivity Index (ARI), the Matson Evaluation of Social Skills with Youngsters (MESSY), and the parent-rated Swanson, Nolan, and Pelham Rating Scale-IV (SNAP-IV). Given the consistency in intervention format and structure between the two groups, data were pooled for modeling analyses. Changes in emotion regulation, inattention, and social skills were used as the outcome indicators. LASSO regression was used to screen 18 baseline variables (8 psychosocial characteristics and 10 demographic and family-background variables), followed by multiple linear regression to identify stable predictors. Results Across the models predicting changes in inattention, irritability, emotion-regulation difficulties, and inappropriately assertive/overconfident, the baseline score of each outcome was a significant positive predictor (β=0.462-0.669, P_BH<0.05). Higher baseline hostile scores predicted less improvement in emotion-regulation difficulties (β=-0.326, P_BH<0.01) and inappropriate assertiveness/overconfidence (β=-0.543, P_BH<0.05). Conclusion This study provides preliminary evidence that baseline symptoms and hostility traits may predict response to group interventions for ADHD, which may help to estimate treatment outcomes before intervention and provide support to precision intervention for children with ADHD.

Graphical abstract

关键词

注意缺陷/多动障碍 / 儿童 / 团体干预 / 个体差异 / 预测模型

Key words

attention-deficit/hyperactivity disorder / children / group intervention / individual differences / predictive model

注意缺陷/多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的神经发育障碍之一，全球学龄儿童患病率约为7.2%^［1］，当前我国儿童青少年中ADHD的总体患病率约为6.4%^［2］。其核心症状表现为与发育阶段不相称的注意缺陷和（或）多动-冲动行为，广泛影响患儿的学业表现、家庭关系与社会适应能力，显著增加其在青少年和成年期发展出情绪障碍、品行障碍及物质滥用等共病风险，构成重要的公共卫生挑战^{［3， 4］}。近年来，团体心理社会干预因其结构化程度强、成本效益好，并兼具促进社交技能、情绪调节与行为改善的多重优势，成为ADHD临床干预的重要方式^{［5， 6］}。本研究团队已在前期研究中验证了针对6~9岁ADHD儿童开发的两项团体干预方案（为期4~6周，共8次，分别侧重注意力训练和情绪调节）的可行性与临床价值^［7］。然而，临床实践中普遍存在的干预效果异质性问题，提示现有方案对不同特征患儿的适用性有限，易引发部分患儿疗效欠佳、资源浪费等问题^［8-10］。因此，识别预测干预效果的特征，已成为实现临床精准干预的迫切需求^［11-13］。

既往青少年与成人ADHD研究提示，个体基线症状严重程度及部分社会人口学因素可预测团体干预效果^［14-16］。相较之下，儿童ADHD群体的团体干预研究虽已初步验证其有效性，但相关研究主要聚焦于总体疗效评估^{［6， 17， 18］}，对干预响应的个体预测机制探讨仍匮乏。ADHD儿童在干预中的反应差异，可能源于其在注意缺陷、情绪调节和社交技能等关键功能领域上的初始状态不同：注意缺陷可能限制策略习得与任务执行^［19］；情绪调节困难与高情绪反应性常导致内化与外化问题，加剧社交困难与生活质量下降^{［20，21］}；社交技能缺陷则直接导致同伴关系受挫与社会适应障碍^{［22， 23］}。鉴于此，为推动ADHD儿童团体干预实践从“疗效验证”向“效果预测”迈进，本研究通过整合两项干预数据，系统探讨团体干预效果异质性的预测机制。研究以注意缺陷、情绪调节及社交技能的改善量为结局指标，综合考察儿童心理与人口学变量以及家庭背景等多维度变量的预测作用，并采用最小绝对收缩与选择算子回归（LASSO）回归筛选结合多元线性回归建模的策略^［24］，以识别能稳定预测不同领域改善的个体及家庭特征。本研究结果可为ADHD儿童团体干预的精准化实践与个体化方案制定提供实证依据。

1 资料和方法

1.1 研究对象

本研究纳入2023年7月~2025年1月在广州医科大学附属脑科医院招募的6~9岁ADHD儿童。纳入标准：由主治医师及以上职称的精神科医生依据精神障碍诊断与统计手册第5版（DSM-5）中的ADHD诊断标准进行临床诊断，并在入组评估时经简明儿童少年国际神经精神访谈（MINI Kid）父母版复核确认；年龄6~9岁；入组前没有接受药物治疗，或稳定接受药物治疗超过1个月，且在干预期间不改变药物治疗方案；参与者及其监护人知晓本研究的目的和内容，并签署知情同意书，明确遵守训练规则并全程积极参与团体活动。排除标准：存在严重共患病情况，包括孤独症谱系障碍、精神分裂症、严重情绪问题、创伤性脑损伤和其他神经系统疾病；经韦氏儿童智力量表第4版（WISC-Ⅳ）简版测试，总智商低于80；曾参加过同类型情绪调节相关团体、正在接受个体或团体治疗的儿童。本研究经广州医科大学附属脑科医院伦理委员会批准［伦理批号：AF/SC-08/02.3］。

本研究招募了387例报名者，经初筛符合入组条件的共138例。经结构化入组评估确认后，97例符合入组且签署知情同意参加。采用随机数表法将研究对象分为注意力训练干预组（注意组）、情绪调节训练干预组（情绪组）和积极对照组（对照组）。其中1例在干预开始前因患严重躯体疾病退出，3例未坚持完成干预脱落，最终93例完成干预（注意组31例、情绪组31例、对照组31例）。基于在形式与结构上的一致，本研究在数据分析阶段将注意组与情绪组合并，因此后续分析仅纳入干预组数据，构成“合并干预组”（n=62）。

1.2 方法

1.2.1 一般情况调查表

包括年龄、性别、年级、是否服药、过敏史、是否顺产、精神疾病家族史、居住地、父母教育水平以及排除标准内所有选项筛查。

1.2.2 中文版ADHD SNAP-Ⅳ评定量表-父母版（SNAP-Ⅳ）

SNAP-Ⅳ量表共有26个条目，采用4级计分（0~3分），由父母报告，包括注意缺陷（9项）、多动冲动（9项）、对立违抗（8项）3个维度，内部一致性系数分别为0.90、0.89、0.88。采用各维度的平均分代表儿童ADHD症状的综合严重程度，得分越高说明症状越严重^{［25， 26］}。

1.2.3 小学生情绪调节困难量表（DERS）

DERS量表由儿童自我报告，共有22个条目，采用5级计分（1~5分），分为6个维度，包括目标定向困难（4项）、行为冲动控制困难（5项）、移情困难（4项）、情绪觉知困难（3项）、情绪调节策略应对困难（3项） 和情绪理解困难（3项）。本研究采用总分代表情绪调节困难的程度，得分越高，情绪调节越困难，内部一致性系数为0.858 ^{［27，28］}。

1.2.4 马特森儿童社会技能评价量表（MESSY）

MESSY量表用于评价4~18岁儿童青少年的社会技能。该量表由父母填写，共有30个条目，采用5级计分（评1~5分），分为3个维度，包括过于强势/过度自信（11项）、敌对（9项）和适当（10项），3个维度的内部一致性系数分别为0.831、0.896、0.770。敌对与过于强势/过度自信维度得分越高，提示相应不适当社交行为越突出；在适当维度上，得分越高则表明社会技能越好^［29-31］。

1.2.5 易激惹量表（ARI）

ARI量表采用3级评分（0~2分），包含7个条目，其中6项用于评估儿童和青少年的易怒情绪与行为，另1项用于评估由此引发的功能损害。本研究采用儿童自我报告形式，并取前6项的总分作为易激惹指标，得分越高表示易激惹程度越高。该量表在多国验证研究中内部一致性系数为0.84~0.90^［32］。本研究中内部一致性系数为0.87，该量表在本研究样本中信度良好。基于本研究样本，对前6个条目进行单因子模型的验证性因素分析，鉴于小样本及低自由度模型中RMSEA可能高估拟合误差，主要依据χ²/df、CFI、TLI与SRMR等拟合指标评估模型适配，模型拟合结果显示量表单维结构拟合良好（χ²/df=1.99，CFI=0.944，TLI=0.907，SRMR=0.052），所有条目的标准化因子载荷均大于0.50（0.501~0.851，P<0.001），支持前6个条目符合单维结构假设。

潜在预测变量：本研究纳入情绪调节、社交技能、ADHD核心症状等变量的前测值，以及人口学与家庭背景等作为潜在预测变量，共计18项。

结局指标：本研究采用情绪调节、注意控制、社交技能等三方面变量在干预后的改善值作为结局指标。情绪调节方面由情绪调节困难及易激惹的变化值进行评估，注意控制方面基于注意缺陷的改善进行评估，社交技能的改善则通过MESSY量表的3个维度（过于强势/过度自信、敌对和适当）的变化来衡量。

1.3 统计学分析

采用Rstudio4.3.3版进行统计学分析。采用意向性分析策略，纳入所有至少完成1次测评的参与者^［33］。缺失数据通过多重插补方法处理，所有分析均基于经过20次插补处理后的数据集进行^［34］。计量资料经Shapiro-Wilk检验均符合正态分布，以均数±标准差表示，组间比较使用独立样本t检验；计数资料以n（%）表示，组间比较采用卡方检验，当列联表中超过20%的单元格期望频数<5或任一单元格期望频数<1时，则采用Fisher精确检验（双侧）；合并干预组3方面功能维度的总体变化的评估采用配对样本t检验。所有检验均为双侧检验，以P<0.05为差异有统计学意义。在此基础上，本研究将改善达到统计学意义的功能维度作为主要结局进入后续预测模型分析。纳入情绪调节、社交技能、ADHD核心症状以及人口学与家庭背景等18项前测指标作为潜在预测变量。预测模型采用两阶段建模策略：第1阶段，在每一个结局变量上将18项基线变量纳入LASSO回归模型，在多重插补生成的20个数据集上分别运行筛选出预测因素，结合多数法策略（入选次数≥14次）确定稳定入选的预测变量^［35-37］；第2阶段，以稳定入选的变量构建多元线性回归模型，并进行多重共线性诊断，计算方差膨胀因子（VIF）和潜在预测因子间相关性，若VIF>5或r≥0.7，则剔除冗余变量，建立最终多元线性回归模型。为控制多重假设检验带来的假阳性风险，采用错误发现率（FDR）校正中的Benjamini-Hochberg（BH）方法，对最终回归模型中所有预测因子的P值进行多重比较校正^［38］。以校正后的P_BH<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者人口学及家庭背景资料比较

两组ADHD儿童在性别、年级、居住地等人口学资料及家庭背景的差异无统计学意义（P>0.05，表1）。

2.2 合并干预组干预前后三方面指标得分变化

合并后的样本在各指标均值变化及前后测量结果显示，MESSY量表的敌对维度及适当维度在干预前后差异无统计学意义（P>0.05），而情绪调节困难、易激惹、过于强势/过度自信及注意缺陷等方面显著改善（P<0.05，表2）。将这4个显著改善的指标的变化量分别作为回归建模的因变量进行后续回归分析。

2.3 基于20次多重插补的LASSO回归指标入选结果

各结局变量对应入选次数≥14次的预测因子如下：以注意缺陷改善为结局变量时，6项指标入选，包括MESSY量表的适当维度、敌对维度、过于强势/过度自信维度的前测得分，情绪调节困难、易激惹和注意缺陷的前测得分（图1）；以易激惹改善为结局时，7项指标入选，包括MESSY量表的适当维度、敌对维度、过于强势/过度自信维度的前测得分，情绪调节困难与易激惹的前测得分，以及母亲受教育水平和居住地（图2）；以情绪调节困难改善为结局变量时，3项指标入选，即MESSY量表的敌对维度、过于强势/过度自信维度的前测得分与情绪调节困难的前测得分（图3）；以过于强势/过度自信改善为结局变量时，4项指标入选，包括MESSY量表的适当维度、敌对维度、过于强势/过度自信维度的前测得分以及情绪调节困难前测得分（图4）。

2.4 多元线性回归分析结果

共线性检验结果显示，所有预测变量的VIF均<5，未达到严重多重共线性阈值。进一步分析发现，MESSY量表的敌对维度与过于强势/过度自信维度前测得分高度相关（r=0.78，P<0.001）。在最终回归模型中，以情绪调节、易激惹及注意缺陷改善为结局指标的模型的预测变量中不纳入过于强势/过度自信维度的前测值，过于强势/过度自信改善模型则保留过于强势/过度自信维度前测作为预测指标（表3）。

2.4.1 以注意缺陷改善为结局变量的多元线性回归分析

多元线性回归纳入了5项潜在预测因子，结果显示基线注意缺陷得分对注意缺陷改善程度具有正向预测作用（β=0.462， P_BH<0.01），基线敌对得分对注意缺陷改善的预测作用未达到统计学意义，但呈一定负向预测趋势（β=-0.327，P_BH=0.070）。该模型解释了结局变量18.0%的变异（表3）。

2.4.2 以易激惹改善为结局变量的多元线性回归分析

回归模型中纳入了6项潜在预测因子，发现基线易激惹得分正向预测易激惹改善程度（β=0.669，P_BH<0.001）。另外，基线敌对得分（β=-0.226，P_BH=0.088）、居住地（β=0.237，P_BH=0.073）、母亲受教育水平（β=0.236，P_BH=0.073）的预测作用未达到统计学意义，但呈一定预测趋势。该模型整体解释率为47.6%（表3）。

2.4.3 以情绪调节困难改善为结局变量的多元线性回归分析

回归模型中纳入了2项潜在预测因子，基线情绪调节困难得分是情绪调节困难改善程度的正向预测因子（β=0.544，P_BH<0.001），基线敌对水平则为负向预测因子（β=-0.326，P_BH<0.01）。该模型解释了结局变量35.7%的变异（表3）。

2.4.4 以过于强势/过度自信维度改善为结局变量的多元线性回归分析

多元线性回归模型共纳入四项预测因子，发现基线过于强势/过度自信维度得分对过于强势/过度自信维度改善程度具有正向预测作用 （β=0.666， P_BH<0.05），敌对维度的前测得分则为显著负向预测因子（β=-0.543， P_BH<0.05）。该模型解释了结局变量16.2%的变异（表3）。

3 讨论

既往针对ADHD青少年、ADHD成人及抽动障碍青少年等结构化团体干预研究一致表明，基线症状严重程度与干预改善幅度呈正相关（即基线症状越重，改善空间越大）^{［14， 15， 39］}。本研究进一步在ADHD儿童群体中验证此规律：情绪调节困难、易激惹、过于强势/过度自信及注意缺陷的基线水平均对其改善程度产生正向预测效应（β=0.462~0.669，P_BH<0.05）。现有证据提示，基线症状严重程度可能是不同群体团体干预效果的稳健预测因素。从本研究样本的功能特征来看，干预前普遍存在中等偏高症状负荷（如情绪调节困难：69.00±11.29，该量表总分范围22~110；注意缺陷：1.86±0.60，该维度评分范围0~3；易激惹：4.91±3.61，该量表总分范围0~12；过于强势/过度自信：34.43±6.90，该维度总分范围11~55）。结局指标如注意缺陷，入组时得分范围覆盖了从表现较轻到评分接近量表上限的广泛水平（0.44~3.00，满分为3分），为“基线水平高者改善空间大”提供了结构基础。同时，该结果也可能部分受到“回归趋中效应”的影响，即在重复测量情境下，初始得分偏高的个体在统计上更可能自然趋于平均水平^{［40， 41］}。本研究纳入的被试均为具备基本情境适应能力、能主动参与干预的ADHD儿童，因此所观察到的改善趋势在类似干预实践中具有一定临床代表性。

本研究发现MESSY量表的敌对维度前测得分，对ADHD儿童团体干预后情绪调节困难（β=-0.326，P_BH<0.01）、过于强势/过度自信（β=-0.543，P_BH<0.05）的改善表现出负向预测作用，同时对易激惹（β=-0.226，P_BH=0.088）、注意缺陷（β=-0.327，P_BH=0.070）干预后改善的预测作用未达到统计学意义，但表现出一定的负向的预测趋势，表明敌意行为可能构成儿童多维功能改善的跨领域抑制因子。其潜在机制可从多个层面进行理解：从信息加工视角，高敌意个体普遍存在敌对信息选择性注意偏向、环境威胁感知过度以及攻击性思维调节困难^［42］。在团体干预情境中，这类特质的患儿易诱发防御性或对抗性行为，从而阻碍其在团体中的有效互动与干预策略的内化吸收；在社会功能层面，敌对行为作为一种典型的外化症状，不仅直接损害积极同伴关系的建立^［43］，还会通过降低同伴接纳度导致互动质量恶化^［44］，进而限制个体在团体治疗中获得正向反馈的机会，削弱个体在团体中的互动积极性，从而影响干预的参与度与受益水平。结果提示，临床实践在干预前期评估中可重点筛查高敌意儿童群体，为其提供额外支持，针对性破解敌意行为对治疗获益的制约效应，如根据患儿实际情况整合个体化认知行为训练、家庭系统干预等强化支持方案^{［45， 46］}。

研究结果提示，在ADHD儿童的团体干预中，部分家庭背景因素对易激惹症状的改善表现出预测趋势。具体而言，母亲受教育程度较高与家庭居住于城市地区，均对干预后儿童的易激惹改善呈现出一定的正向预测趋势。尽管这些关联未达到统计学意义，但它们指示了有意义的预测方向，为深入理解家庭社会环境对干预效果的影响提供了重要线索。在母亲教育方面，已有研究指出，来自母亲受教育程度较高、居住于城市城区家庭的儿童，其干预响应相对更为良好。教育水平较高的母亲通常较少采用限制性教养方式，具备更强的情绪敏感性与行为调节能力，能够为儿童提供更具支持性的家庭情绪环境^{［47， 48］}。此外，母亲受教育水平的提升亦与儿童在社会情绪能力等领域的发展呈正相关，可能通过优化家庭情绪氛围和提供认知支持，为干预内容的吸收与行为转化提供良好基础^［49］。在居住地区方面，城市儿童相较于非城市儿童，通常更易获得社区服务、心理健康资源及社会互动机会。城市化进程所带来的医疗、教育和情感支持等制度性补充^［50］，以及城市地区在卫生资源配置效率与服务可及性方面的优势^{［51， 52］}，可能为儿童提供更多干预以外的支持性输入，进而增强干预成效的稳定性与泛化潜力。本研究结果提示，家庭背景因素可能是影响干预成效的一个潜在变量。在干预策略的制定与实施过程中，需要关注来自受教育程度相对有限、非城市家庭的儿童，适当调整资源配置方式与支持策略，干预方案在推广时亦应充分考虑家庭教育水平、地域背景与文化差异等因素对干预接受度与成效的潜在影响^{［53，54］}。另外，由于本研究中相关预测结果未达到统计学意义，且样本在城乡构成及母亲受教育水平方面存在不均衡性，相关发现的临床意义与推广性尚需通过更大样本及多中心研究进一步验证。

本研究结合LASSO回归与多元线性回归模型，初步构建了用于预测干预响应差异的个体预测模型。模型纳入了儿童的基线功能状态、社交技能特征（如敌对）及家庭背景变量（如母亲受教育水平、居住地），变量结构合理，具备一定的理论解释基础。该模型有助于识别影响干预成效的关键个体与家庭因素，在辅助筛查与干预资源分配方面具备初步应用潜力。受临床ADHD团体干预资源与招募可行性限制，本研究最终纳入62例样本，且人口学与家庭背景变量分布不均，此样本特征可能限制模型外部效度。此外，受样本量限制，本研究对较小效应的统计检出能力可能不足。这意味着，本研究更有能力揭示其中效应量较大的预测因素，而那些效应量较弱的关系可能未被充分捕捉。因此，本研究整体为一项在有限样本条件下获得的探索性发现，其结论亟须在更大规模、特别是多中心样本中予以验证。未来可继续扩大样本规模，尝试平衡家庭与地域等人口学变量分布，提升模型的稳健性与代表性。同时，还可进一步在不同干预路径内分别构建特异性的预测模型，以在普适性预测因素之外，细化不同干预方案的个性化匹配依据。

综上所述，儿童的基线功能状态及干预前的敌对水平与干预后多维功能改善存在一定关联性。本研究基于上述变量构建了预测模型，用于识别干预响应的个体差异，模型结构具有一定的理论基础与解释价值，研究结果有助于在干预前初步预测ADHD儿童团体干预的疗效，可为临床实践中精准选择干预对象、优化资源配置提供参考。

参考文献

[1] Thomas R, Sanders S, Doust J, et al. Prevalence of attention-deficit/hyperactivity disorder: a systematic review and meta-analysis[J]. Pediatrics, 2015, 135(4): e994-1001. doi：10.1542/peds.2014-3482

[2] Li FH, Cui YH, Li Y, et al. Prevalence of mental disorders in school children and adolescents in China: diagnostic data from detailed clinical assessments of 17, 524 individuals[J]. J Child Psychol Psychiatry, 2022, 63(1): 34-46. doi：10.1111/jcpp.13445

[3] Posner J, Polanczyk GV, Sonuga-Barke E. Attention-deficit hyperactivity disorder[J]. Lancet, 2020, 395(10222): 450-62. doi：10.1016/s0140-6736(19)33004-1

[4] Shaw M, Hodgkins P, Caci H, et al. A systematic review and analysis of long-term outcomes in attention deficit hyperactivity disorder: effects of treatment and non-treatment[J]. BMC Med, 2012, 10: 99. doi：10.1186/1741-7015-10-99

[5] Evans SW, Owens JS, Wymbs BT, et al. Evidence-based psychosocial treatments for children and adolescents with attention deficit/hyperactivity disorder[J]. J Clin Child Adolesc Psychol, 2018, 47(2): 157-98. doi：10.1080/15374416.2017.1390757

[6] 马姿宁. 对小学中高年级注意缺陷/多动障碍倾向儿童的团体心理干预[D]. 天津: 天津师范大学, 2021.

[7] 杨乐天, 洪丹萍, 党彩萍, 等. 注意力和情绪调节训练对儿童注意缺陷多动障碍疗效的随机对照研究[J]. 新医学, 2024, 55(12): 1035-46. doi：10.3969/j.issn.0253-9802.2024.12.010

[8] Boyer BE, Doove LL, Geurts HM, et al. Qualitative treatment-subgroup interactions in a randomized clinical trial of treatments for adolescents with ADHD: exploring what cognitive-behavioral treatment works for whom[J]. PLoS One, 2016, 11(3): e0150698. doi：10.1371/journal.pone.0150698

[9] Sun SF, Pickover AM, Goldberg SB, et al. For whom does cognitively based compassion training (CBCT) work? an analysis of predictors and moderators among African American suicide attempters[J]. Mindfulness, 2019, 10(11): 2327-40. doi：10.1007/s12671-019-01207-6

[10] Moritz S, Menon M, Andersen D, et al. Moderators of symptomatic outcome in metacognitive training for psychosis (MCT). who benefits and who does not?[J]. Cogn Ther Res, 2018, 42(1): 80-91. doi：10.1007/s10608-017-9868-3

[11] Wergeland GJH, Haaland ÅT, Fjermestad KW, et al. Predictors of school-based cognitive behavior therapy outcome for youth with anxiety[J]. Behav Res Ther, 2023, 169: 104400. doi：10.1016/j.brat.2023.104400

[12] Nøvik TS, Haugan AJ, Lydersen S, et al. Cognitive-behavioural group therapy for adolescents with ADHD: study protocol for a randomised controlled trial[J]. BMJ Open, 2020, 10(3): e032839. doi：10.1136/bmjopen-2019-032839

[13] González-Blanch C, Birulés I, Pousa E, et al. Moderators of cognitive insight outcome in metacognitive training for first-episode psychosis[J]. J Psychiatr Res, 2021, 141: 104-10. doi：10.1016/j.jpsychires.2021.06.040

[14] Meyer J, Zetterqvist V, Unenge Hallerbäck M, et al. Moderators of long-term treatment outcome when comparing two group interventions for adolescents with ADHD: who benefits more from DBT-based skills training[J]? BMC Psychiatry, 2022, 22(1): 767. doi：10.1186/s12888-022-04435-8

[15] 潘美蓉, 邱孙伟, 刘 璐, 等. 成人注意缺陷多动障碍的团体辩证行为治疗[J]. 中国临床心理学杂志, 2024, 32(4): 928-34.

[16] Strupf M, Wiechers M, Bajbouj M, et al. Predicting treatment outcomes of the Empowerment group intervention for refugees with affective disorders: Findings from the MEHIRA project[J]. J Affect Disord, 2023, 323: 241-50. doi：10.1016/j.jad.2022.11.050

[17] Cooperative GroupThe MTA. A 14-month randomized clinical trial of treatment strategies for attention-deficit/hyperactivity disorder. The MTA Cooperative Group. Multimodal Treatment Study of Children with ADHD[J]. Arch Gen Psychiatry, 1999, 56(12): 1073-86. doi：10.1001/archpsyc.56.12.1073

[18] Teimourian S, Mirzaei H, Pishyare E, et al. Effect of group play therapy on emotional/behavioral problems of children with attention deficit hyperactivity disorder aged 6-12 years[J]. J Rehabil, 2020, 21(3): 390-405. doi：10.32598/rj.21.3.3158.1

[19] Reinke AL, Stiles K, Lee SS. Childhood ADHD with and without co-occurring internalizing/externalizing problems: prospective predic-tions of change in adolescent academic and social functioning[J]. J Atten Disord, 2023, 27(13): 1520-31. doi：10.1177/10870547231187146

[20] Stringaris A, Goodman R. Mood lability and psychopathology in youth[J]. Psychol Med, 2009, 39(8): 1237-45. doi：10.1017/s0033291708004662

[21] Shaw P, Stringaris A, Nigg J, et al. Emotion dysregulation in attention deficit hyperactivity disorder[J]. Am J Psychiatry, 2014, 171(3): 276-93. doi：10.1176/appi.ajp.2013.13070966

[22] Hoza B. Peer functioning in children with ADHD[J]. J Pediatr Psychol, 2007, 32(6): 655-63. doi：10.1093/jpepsy/jsm024

[23] Mikami AY. The importance of friendship for youth with attention-deficit/hyperactivity disorder[J]. Clin Child Fam Psychol Rev, 2010, 13(2): 181-98. doi：10.1007/s10567-010-0067-y

[24] 申 琳, 宋翠豪, 王聪敏, 等. 溃疡性结肠炎并发坏疽性脓皮病患者发生营养风险的因素及预测模型[J]. 南方医科大学学报, 2025, 45(3): 514-21.

[25] Gau SS, Shang CY, Liu SK, et al. Psychometric properties of the Chinese version of the Swanson, Nolan, and Pelham, version IV scale-parent form[J]. Int J Methods Psychiatr Res, 2008, 17(1): 35-44. doi：10.1002/mpr.237

[26] 周晋波, 郭兰婷, 陈 颖. 中文版注意缺陷多动障碍SNAP-Ⅳ评定量表-父母版的信效度[J]. 中国心理卫生杂志, 2013, 27(6): 424-8.

[27] Neumann A, van Lier PAC, Gratz KL, et al. Multidimensional assessment of emotion regulation difficulties in adolescents using the Difficulties in Emotion Regulation Scale[J]. Assessment, 2010, 17(1): 138-49. doi：10.1177/1073191109349579

[28] 邵景进. 小学语文教学中培养学生情绪调节能力的研究[D]. 重庆: 西南师范大学, 2005.

[29] Matson JL, Wilkins J. Psychometric testing methods for children's social skills[J]. Res Dev Disabil, 2009, 30(2): 249-74. doi：10.1016/j.ridd.2008.04.002

[30] Matson JL, Neal D, Fodstad JC, et al. Reliability and validity of the matson evaluation of social skills with youngsters[J]. Behav Modif, 2010, 34(6): 539-58. doi：10.1177/0145445510384844

[31] 刘步云, 静 进, 戴美霞, 等. 马特森儿童社会技能评价量表中文版的初步修订[J]. 中国儿童保健杂志, 2014, 22(12): 1236-8. doi：10.11852/zgetbjzz2014-22-12-02

[32] Stringaris A, Goodman R, Ferdinando S, et al. The Affective Reactivity Index: a concise irritability scale for clinical and research settings[J]. J Child Psychol Psychiatry, 2012, 53(11): 1109-17. doi：10.1111/j.1469-7610.2012.02561.x

[33] Gupta SK. Intention-to-treat concept: a review[J]. Perspect Clin Res, 2011, 2(3): 109-12. doi：10.4103/2229-3485.83221

[34] Azur MJ, Stuart EA, Frangakis C, et al. Multiple imputation by chained equations: what is it and how does it work[J]? Int J Methods Psychiatr Res, 2011, 20(1): 40-9. doi：10.1002/mpr.329

[35] Hastie T, Tibshirani R, Friedman JH. The Elements of Statistical Learning[M]. 2nd ed. New York: Springer, 2009. doi：10.1007/978-0-387-84858-7

[36] Zhao YZ, Long Q. Variable selection in the presence of missing data: imputation-based methods[J]. Wiley Interdiscip Rev Comput Stat, 2017, 9(5): e1402. doi：10.1002/wics.1402

[37] Tibshirani R. Regression shrinkage and selection via the lasso: a retrospective[J]. J R Stat Soc Ser B Stat Methodol, 2011, 73(3): 273-82. doi：10.1111/j.1467-9868.2011.00771.x

[38] Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing[J]. J R Stat Soc Ser B Methodol, 1995, 57(1): 289-300. doi：10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x

[39] Nissen JB, Parner ET, Thomsen PH. Predictors of therapeutic treatment outcome in adolescent chronic tic disorders[J]. BJPsych Open, 2019, 5(5): e74. doi：10.1192/bjo.2019.56

[40] 张厚粲, 贺 娟. 心理与教育测量[M]. 北京: 北京师范大学出版社, 2014.

[41] Barnett AG. Regression to the mean: what it is and how to deal with it[J]. Int J Epidemiol, 2004, 34(1): 215-20. doi：10.1093/ije/dyh299

[42] Dodge KA, Coie JD. Social-information-processing factors in reactive and proactive aggression in children's peer groups[J]. J Pers Soc Psychol, 1987, 53(6): 1146-58. doi：10.1037//0022-3514.53.6.1146

[43] Willoughby MT, Blair CB, Wirth RJ, et al. The measurement of executive function at age 3 years: Psychometric properties and criterion validity of a new battery of tasks[J]. Psychol Assess, 2010, 22(2): 306-17. doi：10.1037/a0018708

[44] Rosen PJ, Vaughn AJ, Epstein JN, et al. Social self control, externalizing behavior, and peer liking among children with ADHD-CT: a mediation model[J]. Soc Dev, 2014, 23(2): 288-305. doi：10.1111/sode.12046

[45] Lin S, Bai XJ, Cheng GL, et al. The relationship between trait anger and reactive aggressive behavior in middle school students: the mediating role and intervention of hostile attribution bias[J]. BMC Psychol, 2024, 12(1): 422. doi：10.1186/s40359-024-01918-z

[46] Lochman JE, Dishion TJ, Powell NP, et al. Evidence-based preventive intervention for preadolescent aggressive children: One-year outcomes following randomization to group versus individual delivery[J]. J Consult Clin Psychol, 2015, 83(4): 728-35. doi：10.1037/ccp0000030

[47] Weis M, Trommsdorff G, Muñoz L, et al. Maternal education and children's school achievement: the roles of values, parenting, and behavior regulation[J]. J Child Fam Stud, 2023, 32(3): 691-703. doi：10.1007/s10826-022-02405-y

[48] Schochet ON, Johnson AD, Ryan RM. The relationship between increases in low-income mothers' education and children's early outcomes: Variation by developmental stage and domain[J]. Child Youth Serv Rev, 2020, 109: 104705. doi：10.1016/j.childyouth.2019.104705

[49] 杨菊华, 何炤华. 社会转型过程中家庭的变迁与延续[J]. 人口研究, 2014, 38(2): 36-51.

[50] 王佳佳, 谢福生, 郭振友. 我国卫生资源配置效率的研究进展[J]. 卫生经济研究, 2024, 41(12): 55-9.

[51] 王彦冰. 我国省级医疗卫生服务系统运行效率分析[J]. 医学与社会, 2025, 38(2): 1-7. doi：10.13723/j.yxysh.2025.02.001

[52] Spencer NJ, Ludvigsson J, Bai GN, et al. Social gradients in ADHD by household income and maternal education exposure during early childhood: Findings from birth cohort studies across six countries[J]. PLoS One, 2022, 17(3): e0264709. doi：10.1371/journal.pone.0264709

[53] Rousseau JB, Cavenagh Y, Bender KK. Planning, implementation, and evaluation of a postpartum nurse home visit service to improve health equity[J]. J Obstet Gynecol Neonatal Nurs, 2024, 53(6): 679-88. doi：10.1016/j.jogn.2024.06.005

[54] Ault S, Herbell K, Helsabeck N, et al. Feasibility, acceptability, and effects of a web-delivered behavioral parent training intervention for rural parents of children with autism spectrum disorder: a protocol[J]. PLoS One, 2024, 19(8): e0307273. doi：10.1371/journal.pone.0307273

基金资助

教育部人文社会科学研究青年基金项目(22YJC190024)

广东省哲学社会科学规划青年项目(GD22YXL04)

广州市临床重点专科（临床医学研究所）

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