自新冠疫情发生以来，一系列横截面研究揭示了新冠疫情对人们心理健康造成的急性危害。然而这些研究由于只观察了一个时间点，很难揭示人们在遭遇疫情封城后心理健康的不同发展轨迹。过去20多年的针对潜在创伤经历的纵向研究表明，在创伤经历发生后，人们可能会发展出多种典型的心理适应轨迹。社科学院心理学系孙沛副教授课题组研究使用潜变量混合增长模型，纵向分析了湖北居民的抑郁、焦虑和创伤后应激障碍症状，通过拉索逻辑回归与重复交叉验证建立对心理健康轨迹的预测模型，解决了潜变量混合增长模型的模型不能收敛的问题，较好处理了共线性和过拟合问题，成功地同时检验了59个情境的和个体的风险/保护因素（如反刍、担忧、家庭支持、社会支持、认知重评、压力生活事件总数、家庭矛盾、酒精使用、疫情前每周锻炼时间等），识别出其中对预测模型准确度贡献最高的跨诊断变量。

　　近日，孙沛课题组与美国哥伦比亚大学合作，在心理学权威期刊《美国心理学家》（American Psychologist)在线发表题为“新冠疫情封城后居民的心理健康和心理韧性的纵向轨迹及个体与情境预测因素”（Psychopathology and Resilience Following Strict COVID-19 Lockdowns in Hubei, China: Examining Person- and Context-Level Predictors for Longitudinal Trajectories）的研究论文，揭示新冠疫情封城后居民的心理健康变化轨迹及关键的保护/风险因素。本研究追踪了三百多名湖北居民，在2020年4月、6月、8月和10月进行了四次纵向调查，通过使用潜变量混合增长模型识别出封城后心理健康的几种发展轨迹，然后使用拉索逻辑回归从59个情境与个体风险/保护因素中识别出最关键的保护/风险因素。

图1 湖北居民三种心理健康指标（抑郁、焦虑和创伤后应激障碍症状）不同轨迹组平均值

图2 预测心理弹性或慢性心境适应不良轨迹（抑郁、焦虑和创伤后应激障碍症状）拉索逻辑回归预测模型变量重要性图示

　　研究发现，在经历疫情封城的湖北，大部分居民能够维持心理健康，呈现出良好的心理韧性（图1）。研究进一步揭示了最重要的个体风险/保护因素是担忧倾向、乐观天性、对新冠的恐惧和灵活应对事件的能力；最重要的情境风险/保护因素是压力生活事件的特征（如：压力生活事件总数量）、对社区的满意度和来自家庭的支持（图2）。最后，研究发现通过这些变量建立的预测模型的准确度较高，展现了通过这些变量预测和干预不同心理轨迹的可行性。

　　论文第一作者为哥伦比亚大学临床与咨询心理学系陈树铨博士研究生（清华社科学院2013级本科生），孙沛和陈树铨为论文的共同通讯作者。本项目得到了清华大学春风基金的资助(20201080524)。