医学生学业倦怠、抑郁、焦虑关系研究：来自网络分析的证据

摘要

目的 应用网络分析方法探究医学生学业倦怠、抑郁与焦虑之间的关系，构建网络模型，识别核心症状，并为干预措施的制定提供依据。方法 采用整群抽样法，选取某医学院校998名学员作为研究对象。使用Maslach倦怠量表-学生调查版、9项患者健康问卷和广泛性焦虑障碍量表评估其学业倦怠、抑郁及焦虑水平。运用网络分析进行数据处理，使用R语言qgraph包进行学业倦怠-抑郁-焦虑正则化偏相关网络构建和可视化，使用qgraph、networktools包进行节点中心性预期影响(EI)和传递性桥预期影响(BEI)指标计算，使用bootnet包进行网络指标稳定性评估。结果 在医学生学业倦怠-抑郁-焦虑网络中，真实边占比64.91%(111/171)。节点间的强连接主要出现在同一社团内部(例如，“情绪衰竭”与“去人格化”,“做事时提不起劲或没有兴趣”与“感到心情低落、沮丧或绝望”,“不能够停止或控制担忧”与“对各种各样的事情担忧过多”)。“情绪衰竭”和“感觉疲倦或没有活力”,“情绪衰竭”和“感到紧张、焦虑或急切”,“入睡困难、睡不安或睡眠较多”和“感到紧张、焦虑或急切”具有较强的跨社团连接。“感觉疲倦或没有活力”“去人格化”“不能够停止或者控制担忧”分别具有最高的EI;“情绪衰竭”“觉得自己很糟或觉得自己很失败，或让自己或家人失望”“感到紧张、焦虑或急切”分别具有最高的BEI。稳定性分析表明网络结构和节点指标均具有较高的稳定性。结论 医学生学业倦怠-抑郁-焦虑网络节点之间具有广泛和复杂的联系。针对不同症状的特点，综合采用认知行为疗法、情绪调节策略等方法对高中心性节点进行干预，可能最大程度缓解整体的学业倦怠、抑郁与焦虑症状；对高传递性节点进行干预，则可能最大程度减弱不同社团(即不同心理问题维度)间的症状传递，从而有效控制症状共现。从网络视角精细地解构医学生学业倦怠、抑郁与焦虑的相互关系，有助于深化对三者间相互作用的理解，同时能为临床干预提供靶点参考，从而促进医学生的心理健康水平与学习效能。

关键词

医学生 / 倦怠,心理 / 抑郁 / 焦虑 / 统计学 / 干预研究 / 数据分析 / 心理健康