以下文章来源于公共数据库与孟德尔随机化 ，作者Yang
2022年12月6日，深圳大学的学者在《Front Public Health》（IF=6.46）发表题为：Cross-lagged relationship between anxiety, depression, and sleep disturbance among college students during and after collective isolation 的研究论文。
这项研究目的是探索本研究旨在探讨隔离期间的心理问题是否随着隔离的释放而持续存在。结果表明，隔离后焦虑和睡眠障碍水平显着缓解，但抑郁症除外。焦虑、抑郁和睡眠障碍之间存在双向关系。此外，抑郁和睡眠障碍可以预测隔离后的抑郁、睡眠障碍和焦虑，但焦虑不能预测之后的睡眠障碍。
摘要与主要结果
一、摘要
背景： 过去3年的反复隔离政策给公众带来了不良的心理后果。以前的研究已经证明，隔离政策使个人容易受到焦虑、抑郁和失眠的影响，尤其是在大学生中。本研究旨在探讨隔离期间的心理问题是否随着隔离的释放而持续存在。
方法： 对2787名大学生在关闭管理解除期间和之后都回答了基于网络的调查。测量患者健康问卷、广泛性焦虑症量表和青少年自我评估失眠量表。采用交叉滞后路径模型探讨释放后隔离期间心理影响对个体的影响。
结果：隔离后焦虑和睡眠障碍水平显着缓解，抑郁症除外。正如预期的那样，焦虑、抑郁和睡眠障碍之间存在双向关系。此外，抑郁和睡眠障碍可以预测隔离后的抑郁、睡眠障碍和焦虑，但焦虑不能预测之后的睡眠障碍。
结论： 在隔离期间对焦虑、抑郁和失眠进行及时有效的干预对于个体在释放后快速修复自己至关重要。
二、研究结果
1. 相关性
焦虑、抑郁和睡眠障碍在每波中都呈显著正相关。此外，封锁结束3个月后，抑郁程度没有显著变化。与此同时，焦虑和睡眠障碍的程度显著下降。
2.交叉滞后分析
分析焦虑、抑郁和睡眠障碍之间的因果关系，同时控制年龄。结果显示，焦虑与抑郁、睡眠障碍和抑郁之间的关系是双向的，而焦虑与睡眠障碍之间的关系则是单向的。
结果显示：所有三个结构在3个月内都表现出很强的稳定性，自回归路径系数范围从0.25到0.35。
① 第1波的抑郁可以显著预测第2波的焦虑（β=0.16，p＜0.001）和睡眠障碍（β=0.10，p＜001）。
② 第1波的焦虑可以显著预测第2波时的抑郁（β=0.12，p＜0.001）；第1波的焦虑并不能显著预测睡眠障碍（β=0.05，p=0.08）。
③第1波的睡眠障碍可以显著预测第2波的抑郁（β=0.15，p＜0.001）和焦虑（β=0.06，p＜0.01）。
此结果印证之前的假设H1和H2，但拒绝H3和H4。
H1：在疫情期间，焦虑和抑郁之间存在双向关系。
H2: 睡眠障碍和抑郁之间存在双向关系。
H3：睡眠障碍和焦虑之间存在双向关系。
H4：焦虑、抑郁和睡眠障碍之间的关系存在性别差异。
3.亚组分析
进行了按性别分组的多组分析，以检验交叉滞后模型中的性别差异。我们构建了一个结构权重等效模型，假设性别之间的回归系数相等。我们将结构权重等效模型与无约束模型进行了比较，以检验是否存在性别差异。结果显示，表明中国大学生抑郁、焦虑和睡眠障碍的交叉滞后模型中没有显著的性别差异。
设计与统计学方法
一、研究设计
P：2787名大学生。
E：新冠肺炎隔离封校期间和解封后各进行一次进行抑郁量表（PHQ-9）、广泛性焦虑症量表（GAD-7）、青少年自评失眠量表（YSIS-8）。
协变量：年龄。
I：新冠肺炎隔离封校期间（2021年9月26日）和解封后（在2021年12月27日）各进行一次问卷调查。
S：纵向研究
二、统计方法
1.构建了一个纵向交叉滞后模型，并将年龄作为协变量纳入模型。
2.假设所有变量都与所有其他变量有关，因此，该模型的自由度为零，除了多组分析外，评估模型拟合度是没有意义的。
3.数据分析采用SPSS 22.0软件进行初步分析。交叉滞后路径和多组分析通过Mplus 8.3进行。
转自：“医学论文与统计分析”微信公众号
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