【中学生抑郁症状影响因素的可视化分析5500字（论文）】

中学生抑郁症状影响因素的可视化分析摘要：目的探讨通过可能的影响因素的可视化分析建立中学生抑郁症状的风险预测模型。方法采用分层整群抽样的方法，抽取大连市城区和郊县中学生3470名，使用学生健康行为调查表及抑郁量表进行问卷调查；采用多因素Logistic回归分析抑郁症状的影响因素，并建立列线图，预测中学生出现抑郁症状的风险。结果中学生的抑郁症状检出率为24.12%，肯定有抑郁症状的检出率为16.22%。农村、女生、高中和职高、被家长打骂、遭受校园欺凌均是中学生抑郁症状的危险因素；上网时间越长危险性越高；达到理想睡眠时长、体育课时数多的中学生出现抑郁症状的危险性更低（P＜0.05）。根据上述影响因素建立列线图模型具有较好的区分度（C-index=0.700，95%CI：0.680～0.721）和准确度（Hosmer-Lemeshow检验2=2.885，P=0.941）。结论列线图可以较为有效地预测大连市中学生出现抑郁症状的风险。关键词：抑郁症状；中学生；影响因素；列线图抑郁是青少年常见的心理健康障碍之一，全球青少年人群抑郁症状检出率高达22%~60%，并有快速上升的趋势[1-2]。青少年抑郁会导致学业不良和社会功能损害，也会增加出现健康危险行为（如吸烟、酗酒、滥用药物等）和自我伤害的风险，严重者甚至会危及生命[3-4]。与成年人相比，青少年抑郁的发生发展较隐匿，通常是一个长期缓慢的过程，使其比成人患抑郁的风险高2~4倍，且青少年的抑郁症状有复发的风险[4]。开展中学生抑郁症状的大样本调查，有助于了解中学生抑郁症状的现状，并分析可能的影响因素，构建预测模型，有利于及早发现抑郁症状高风险的中学生，及早干预。因此，本研究以多因素logistic回归分析为基础，采用列线图可视化中学生抑郁症状的风险预测模型，对预防中学生抑郁症状的发生和发展具有现实意义。1对象与方法1.1对象2019年6月至2019年7月，采用多阶段分层整群抽样的方法，在大连市随机抽取2个城区和2个郊县，城区内随机抽取3所初中、3所高中和1所职高，郊县内共抽取5所初中和2所高中。共调查中学生3470人，城市1929人（55.59%），农村1541人(44.41%)。其中初中2074人(59.77%)，高中1085人(31.27%)，职高311人（8.96%）；男、女生分别为1776人(51.18%)、1694人(48.82%)；来自常态家庭学生2829人（81.53%），非常态家庭641人（18.47%）。常态家庭由核心家庭和大家庭组成，非常态家庭包括单亲家庭、重组家庭和隔代家庭等[5]。该研究经大连市疾病预防控制中心伦理委员会审查通过，调查对象均知情同意，自愿参加。1.2方法1.2.1调查工具及内容本研究使用了《2019年辽宁省学生常见病和健康影响因素监测与干预项目工作手册》中的学生健康行为调查表，调查内容包含基本信息、体育锻炼、睡眠、看电视、电脑时长、上网时长、遭受校园欺凌等相关因素。过去7d中，≤3d每天至少运动1h(步行、跑步、打球、骑车、拖地等活动)定义为“缺乏锻炼”；将初中生睡眠时长≥9h和高中生睡眠时长≥8h定义为“达到理想睡眠时长”。采用RadloffL等人编制的抑郁量表（TheCenterforEpidemiologicStudiesDepressionScale，CES-Dscale）调查抑郁症状[6]。该量表得分范围为0~60分，得分越高则抑郁程度越高。其中，总分≤15分为无抑郁症状，16~19分为可能有抑郁症状，≥20分肯定有抑郁症状。该量表具有良好的信度和效度，克朗巴赫系数为0.884，KMO系数为0.936，Bartlett检验P值小于0.001。本研究将总分≥16分定义为有抑郁症状。1.2.2质量控制由经过统一培训的调查员现场发放问卷，学生采用无记名方式，在限定的时间内独立填写问卷，完成后由调查员回收并核查，以保证信息填写完整。1.3数据处理采用EpiData3.1建立数据库并录入数据，使用SPSS25.0和R4.0.2进行数据分析。采用2检验比较组间率的差异，采用多因素Logistic回归(后退法,α剔除=0.05)分析中学生抑郁症状的影响因素。1.4风险预测列线图模型的建立根据多因素Logistic回归分析的结果，使用R软件rms包中的Nomogram函数建立抑郁症状风险预测列线图，采用Bootstrap法重复抽样1000次进行内部验证，计算一致性指数(C-index)评估列线图模型的预测性能，使用Hosmer-Lemeshow检验判断模型的拟合优度，P＞0.05表明模型的拟合优度较好。2结果2.1中学生抑郁症状的单因素分析本次调查3470人中，563人肯定有抑郁症状（≥20分），检出率为16.22%；837人检出抑郁症状（≥16分），检出率为24.12%。农村中学生抑郁症状检出率（26.80%）高于城市（21.98%），职高学生（33.12%）高于初中学生（22.03%）和高中学生（25.53%）；非常态家庭学生（30.89%）高于常态家庭学生（22.59%）；缺乏锻炼的学生（26.34%）高于不缺乏锻炼的学生（22.16%），没有达到理想睡眠时长学生（26.94%）高于达到理想睡眠时长学生（19.82%），遭受校园欺凌者（44.48%）明显高于没有遭受校园欺凌者（19.41%），被家长打骂者（36.86%）明显高于没有被家长打骂者（19.49%），以上P值均<0.01。体育课时数少、做作业时间长、看电视时间长、看电脑时间长、上网时间长的中学生抑郁症状检出率均高（P值均＜0.001）。女生（25.56%）与男生（22.75%）之间尚且没有统计学意义，是否上补习班之间也没有统计学意义（P>0.05）。见表1。表1中学生是否存在抑郁症状的单因素分析结果[例数（%）]特征检出率（%）2值P值地区城市424（21.98）10.8760.001农村413（26.80）学段初中457（22.03）19.866<0.001高中277（25.53）职高103（33.12）性别男生404（22.75）3.7490.053女生433（25.56）家庭类型常态家庭693（22.59）19.678<0.001非常态家庭198（30.89）缺乏锻炼否410（22.16）8.3080.004是427（26.34）每周体育课时数≤1节91（32.97）31.900<0.0012节440（26.54）≥3节306（19.92）每天做作业时长<1h102（25.82）24.298<0.0011~2h(不含2h)239（19.69）2~3h（不含3h)241（24.67）≥3h248（28.84）上补习班否321（24.17）0.0000.948是515（24.20）每天看电视时长<1h591（22.99）24.912<0.0011~2h(不含2h)126（22.78）2~3h（不含3h)65（33.16）≥3h55（37.16）每天看电脑时长<1h534（21.72）34.633＜0.0011~2h(不含2h)140（25.36）2~3h（不含3h)89（35.60）≥3h74（35.41）每天上网时长<1h381（20.22）74.601＜0.0011~2h(不含2h)140（20.86）2~3h（不含3h)148（32.10）≥3h155（35.17）达到理想睡眠时长否566（26.94）22.797＜0.001是269（19.82）遭受校园欺凌否547（19.41）181.789＜0.001是290（44.48）被家长打骂否496（19.49）111.909＜0.001是341（36.86）2.2中学生抑郁症状的多因素分析以是否有抑郁症状（≥16分）为因变量（否=0，是=1），将单因素分析检验结果P<0.1的影响因素做为自变量，进行后退logistic回归分析。分析结果显示，达到理想睡眠时长（OR=0.676，95%CI：0.562~0.812）是中学生抑郁症状的保护因素；农村（OR=1.351，95%CI：1.126~1.622）、女性（OR=1.352，95%CI：1.141~1.603）、高中（OR=1.242，95%CI：1.001~1.541）、职高（OR=1.883，95%CI：1.286~2.758）、遭受校园欺凌（OR=2.748，95%CI：2.257~3.346）、被家长打骂（OR=2.025，95%CI：1.679~2.433）都是中学生抑郁症状的危险因素；而且，上网时长≥3h的中学生出现抑郁症状的危险性高于上网时长＜1h的中学生（OR=1.773，95%CI：1.366~2.302），上网时长2~3h(不含3h)的中学生出现抑郁症状的危险性也高于上网时长＜1h的中学生；体育课时数≥3节的中学生出现抑郁症状的危险性低于体育课时数≤1节的中学生（OR=0.583，95%CI：0.425~0.799），体育课时数2节的中学生出现抑郁症状的危险性也低于体育课时数≤1节的中学生。见表2。表2中学生抑郁症状的多因素logistic回归分析结果因素回归系数标准误WaldP值OR值(OR的95%CI)地区0.3010.09310.4590.0011.351(1.126，1.622)性别0.3020.08712.146＜0.0011.352(1.141，1.603)学段11.1990.004高中0.2170.1103.8660.0491.242(1.001，1.541)职高0.6330.19510.5810.0011.883(1.286，2.758)体育课时数11.3330.0032节-0.3780.1565.8590.0160.685(0.504，0.931)≥3节-0.5400.16111.2720.0010.583(0.425，0.799)上网时长30.353＜0.0011~2h(不含2h)-0.1220.1181.0670.3020.885(0.703，1.115)2~3h（不含3h)0.4220.12611.1160.0011.525(1.190，1.954)≥3h0.5730.13318.486＜0.0011.773(1.366，2.302)达到理想睡眠时长-0.3920.09417.532＜0.0010.676(0.562，0.812)遭受校园欺凌1.0110.100101.366＜0.0012.748(2.257，3.346)被家长打骂0.7060.09654.302＜0.0012.025(1.679，2.433)注：地区以“城市”为参照；性别以“男生”为参照；学段以“初中”为参照；体育课时数以“≤1节”为参照；上网时长以“＜1h”为参照；达到理想睡眠时长、遭受校园欺凌、被家长打骂都以“否”为参照。2.3中学生抑郁症状影响因素列线图模型的建立根据多因素分析筛选出的因素建立列线图模型。如图1所示，每个因素的取值对应列线图上方第一行的“单项得分”，各因素的单项分数相加得到“总得分”，“总得分”向下对应列线图最后一行“抑郁症状发生风险”，总得分越高，该中学生出现抑郁症状的风险也就越大。使用Bootstrap法重复抽样1000次对该列线图模型进行内部验证，得到一致性指数（C-index）为0.700(95%CI：0.680～0.721)；Hosmer-Lemeshow拟合优度检验2=2.885，P=0.941。本研究建立的列线图模型具有较好的区分度、准确度和风险预测能力。图1中学生抑郁症状风险预测列线图3讨论本调查显示，中学生抑郁症状检出率为24.12%，肯定有抑郁症状的检出率为16.22%，低于国内使用CES-D相似研究的调查结果，Meta分析得出国内此类调查中学生的抑郁症状检出率为28.3%，95%可信区间为（27.3%，29.2%），肯定有抑郁症状的检出率为22.6%，95%可信区间为（22.0%，23.3%）[7]。但从本研究分析得到的诸多影响因素来看，大连市中学生抑郁症状现况也不容乐观，应及时予以关注和干预。多因素分析显示，女生检出抑郁症状的可能性要高于男生，与国内很多其他研究结果一致[7,8]；与初中学生相比，高中和职业高中学生检出抑郁症状的可能性更大，职业高中学生的抑郁症状检出率最高，与车贝贝等的研究结果一致[9]。职高学生普遍学习成绩不理想，学习习惯差，缺乏家长的认可和社会支持，虽然学习压力小，但由于学习的特殊性及家庭环境、社会环境的共同作用，他们可能有更多的负性情绪体验，还需深入研究；农村中学生抑郁症状的检出率高于城市中学生，这与很多研究结果类似[7,9]，可见，中学生的抑郁症状与生存地域有关，不能忽视生存环境对青少年心理健康的影响[10]。多因素分析还显示，遭受校园欺凌的中学生出现抑郁症状的风险更高，遭受欺凌会显著影响个体抑郁水平，遭受欺凌者可能会表现为行为上的退缩顺从，反复遭受欺凌可能会增加他们心理上的焦虑不安，并伤害自尊[10,11-13]，长此以往可能会导致青少年抑郁的发生。网络使用与青少年抑郁密切相关[14]，上网时间长的中学生更容易出现抑郁症状，青少年长时间使用网络可能会沉迷于虚拟的网络世界，减少社交活动，容易与周围人疏离、情感淡漠，增加抑郁发生的风险[15,16]。被家长打骂是中学生出现抑郁症状的危险因素，不良的家庭环境是导致学生出现抑郁症状的危险因素[17]，不良家庭环境中的青少年可能会直接或间接地受到其他家庭成员的负向反馈，促使他们采取消极的观点，形成消极的自我认知，导致他们产生强烈的负性情绪，而这种消极情绪和自我感觉可能会增加他们出现抑郁症状的风险[17]。还有研究显示，睡眠不良是抑郁的表现之一，睡眠障碍本身也会促进抑郁的形成[18]，有临床研究显示，睡眠障碍与抑郁之间存在普遍的共病现象，约70%的抑郁者存在睡眠障碍，而睡眠障碍者抑郁发生率比非睡眠障碍者高3~4倍[19,20]。本研究发现达到理想睡眠时长可能是中学生出现抑郁症状的保护因素，尽早发现有睡眠问题的青少年，及早干预，将有利于预防青少年抑郁的发生或发展。本研究还发现体育课时数多的中学生出现抑郁症状的风险降低。运动可以通过减少炎症来帮助减轻抑郁症状，中等强度的运动可以更好地促进心理健康[21]，经常性的体育运动和锻炼可以起到释放不良情绪和缓解压力的作用，从而减少抑郁发生。列线图可将多因素回归分析结果以简单直观的图形呈现出来，使预测模型的结果更具有可读性，有助于更直观地进行个体化风险评估[22]，具有更高的使用价值。本研究建立的中学生抑郁症状风险列线图有较好的预测能力，对中学生抑郁症状风险的个体化分析有一定的价值，可利用列线图及时识别出现抑郁症状风险较高的学生。例如某职高学生（得分63），女性（得分30），来自农村（得分30），每周体育课时数≤1节（得分54），上网时长2~3h（得分53），平时没达到理想睡眠时长（得分39），遭受校园欺凌（得分100），被家长打骂（得分69），最后总分为438分，对应列线图最后一行可得，该学生出现抑郁症状的风险超过80%。该学生出现抑郁症状的风险很高，应及早有针对性的采取一些干预措施以降低中学生出现抑郁症状的风险，比如学校要积极宣传心理健康知识，教育学生之间要和睦相处且互相尊重，不恶意攻击他人，减少校园欺凌的发生，合理增加学生的体育运动和锻炼时间，促进其身心健康发展；家长要积极营造和谐融洽的家庭氛围，以相对温和的方式来教育孩子，培养他们形成良好的作息习惯，督促孩子合理使用网络，控制上网时长。但由于研究对象仅为大连市中学生且未进行外部验证，该模型的推广和应用仍需要通过增加样本量和前瞻性的研究来进一步验证和改进。4参考文献MaL,GaoLW,CHIUDT，etal.Depressivesymptomsprevalence,associatedfamilyfactors,andgenderdifferences:anationalcohortstudyofmiddleschoolstudentsinChina[J].JournalofAffectiveDisorders,2020,274:545-552.徐伏莲,黄奕祥.青少年抑郁症状研究进展[J].中国学校卫生,2013,34(2):255-256.ThaparA,CollishawS,PineDS，etal.Depressioninadolescence[J].TheLancet,2012,379(9820):1056–1067.李玖玲,陈星,赵春华,等.中国儿童青少年抑郁症状流行率的Meta分析[J].中国儿童保健杂志,2016,24(3):295-298.勉丽娜,陈辉,韩霄,等.北京市东城区中学生抑郁状况及影响因素调查研究[J].中国预防医学杂志,2019,20(8):724-728.RadloffLS.TheCES-DScale.Aself-reportdepressionscaleforresearchinthegeneralpopulation[J].AppliedPsychologicalMeasurement,1977,1(3):385-401.刘福荣,宋晓琴,尚小平,等.中学生抑郁症状检出率的meta分析[J].中国心理卫生杂志,2020,34(2):123-128.高青,吴明,叶茜雯,等.辽宁省中学生抑郁现况及影响因素分析[J].中国学校卫生,2020,41(9):1362-1364.车贝贝,高晶蓉,陈德,等.上海市中学生抑郁症状流行现状及行为因素对其影响分析[J].中国健康教育,2021,37(1):27-32.陈婷,范奕,张子华,等.江西省中学生校园受欺凌行为与抑郁的相关性[J].中国学校卫生,2020,41(4):600-603.邹敏,王艳郁,尹训宝.青少年的抑郁状况及其影响因素研究[J].现代预防医学,2017,44(18):3360-3362,3366.张紫微,楼超华,钟向阳,等.校园欺凌中不同角色与抑郁的相关性[J].中国学校卫生,2019,40(2):228-231.贺万静,蔡云.毕节市中学生抑郁症状与遭受校园欺凌分析[J].预防医学情报杂志,2021,37(4):539-544,552.李丽平,亓德云,江艳微,等.上海市虹口区中学生抑郁症状和网络使用的关系[J].环境与职业医学.2020,37(12)：1170-1174.代长顺,王永阳.郑州市青少年抑郁症状和网络成瘾状况及其两者间的关系分析[J].现代预防医学,2020,47(11):1985-1988.王锦,杨蓉,李丹琳,等.沈阳某校中学生健康素养和视屏时间与抑郁症状的关联[J].卫生研究,2019,48(5):765-771.LuL,XuDD,LiuHZ，etal.InternetaddictioninTibetanandHanChinesemiddleschoolstudents