大学生自杀潜在风险的识别和预警:基于应激－易感模型

苏斌原，张 卫，周梦培，林 玛，孟 彩

一、前 言

多年来，大学生自杀事件时有发生，在社会上尤其引起关注。很多数据表明，自杀是15—34岁的青少年非正常死亡的首要原因。［1］据广东省教育主管部门通报的数据，广东省2003年至2013年间每年因自杀身亡的大学生人数在8—30 人之间，平均每年20 人，且逐年略有上升，十年来自杀的发生率在1.03/10 万至2.47/10 万之间，平均发生率为1.71/10 万。［2］每一个大学生自杀身亡的背后，不仅给家庭带来巨大的悲痛，而且会给学校带来不稳定的情绪，给社会带来巨大的损失。作为高等教育活动的组织者，高校对大学生自杀事故承担着重要的注意性义务:高校应建立预警机制，及时筛查和发现自杀高危学生，对有自杀倾向的学生及时采取必要的心理干预。［3］美国疾病控制与预防中心2004年的数据显示，在美国每年约3.2 万自杀死亡的人当中，也只有不到1/3 的人在死前能被心理健康服务人员及时发现。［4］因此，挽救大学生的自杀危机，更重要的是提前识别导致自杀危机的潜在风险因素，及时进行预防和疏导，降低风险因素的危机水平。［5］

开展新生心理健康普查，发现可能存在自杀风险的高危人群，并对之进行预防性的干预，是高校开展心理健康工作的普遍做法。心理普查工作开展20 余年来，形成了一套“普查—访谈—干预—教育”的规范化程序，为高校的心理健康教育工作作出了突出的贡献。然而，越来越多的研究者发现心理普查工作中存在着许多问题，其中最突出的就是心理量表的选用，选用是否恰当直接影响筛查出的心理危机信息的可靠性。例如，心理普查中最常用的大学生人格问卷存在筛选假阳性率较高的问题，诊断或类型划分的临界值存在矛盾或不一致。［6］高校心理健康工作者经常面临这样的尴尬局面:有很大一部分自杀或自伤、患心理疾病的个案在新生心理普查中没有被筛查出来，而筛查出来的危机个案却在大学四年期间没发生任何心理危机。因此，有研究者提出高校心理普查的心理危机因子检测系统应重新构建，以提高心理筛查的实效性。［7］本研究正是针对大学生心理普查工作中存在的现实困境，基于自杀的应激－易感模型，采用潜在剖面分析的方法，在内容和方法上试图重新构建大学生心理普查中自杀风险的心理危机因子检测系统。

在诸多关于自杀原因的理论中，应激－易感模型(stress－sensitization model)近年来尤其受到学界的特别关注。应激－易感模型源于1962年Meehl提出的精神分裂症的素质应激相互作用理论，Bleuler 和Rosenthal 后来正式提出素质－应激模型来解释精神疾病的病理机制。随着研究的深入，研究者用易感性代替了素质，各种社会心理因素也被纳入该模型。［8］实证研究表明，精神疾病确实会显著提高自杀的风险，但是大部分有心理疾病的患者并不会实施自杀行为。［9］Wasserman 等人［10］提出自杀者身上有某些自杀的易感因素或特质，决定了个体在一些应激的影响下自杀会不会发生。自杀是应激因素、保护性因素和个体素质三者间相互影响的过程。当易感人群处于应激状态时，其易感性就容易被激活从而使个体表现为易激惹、易愤怒等状态，比常人容易导致自杀。应激－易感模型不仅打破了自杀是某种精神疾病或单纯某种危机应对的结果的传统看法，而且注意到了易感性的生物和心理两个层面，将易感性放到各种个体素质和社会文化环境的角度考察，为自杀的评估和治疗提供了一个新的视角。［11］

自杀风险影响因素的大量研究从不同的方面验证了应激－易感模型。李亚敏等人［12］对1994—2012年在国内公开发表的有关大学生自杀意念影响因素的流行病学研究的23 篇文献进行了元分析，发现对大学生自杀意念产生影响的因素主要有性别(女性)、人格特征、精神症状、负性生活事件、人际关系、家庭关系、消极应对等。宫火良等人［8］发现涉及的易感因素主要有人格、环境、认知、情绪等，涉及的应激因素主要有负性生活事件、童年经历等。神经质倾向、内向、忧虑抑郁、D 型人格、自我中心或完美主义等人格特征是自杀意念的基础性因素。［12］抑郁、焦虑等消极情绪状态也被大量研究证明与自杀意念有高度的相关。有研究者则认为失眠是预测自杀的主要风险因素之一。［13］睡眠紊乱、尤其是失眠，是抑郁症的早期症状或易患标志之一，它可提高自杀发生的风险。［14］负性生活事件或应激事件是众多研究者关注较多的应激因素，大量的实证研究都证实了负性生活事件对自杀意念风险有正向预测作用。［8，12，15，16］有研究表明精神疾病是自杀风险的重要因素。有研究者对欧洲和北美洲的自杀死亡案例进行精神疾病诊断，结果发现98%的自杀死亡者至少患有一种心理障碍，其中患情绪障碍占30.2%，物质滥用障碍占17.6%，精神分裂症占14.1%，人格障碍占13.0%。［17］在有关加拿大的一项自杀身亡者的研究中也发现有2%—12%的人被诊断为精神分裂症，自杀成为患精神分裂症个体非正常死亡的首要原因。［18］

基于对已有研究的整理，我们发现应激－易感模型涵盖的自杀风险因素较多，各因素间相互作用的方式也较为多样，但以往的研究往往只关注一个或少数几个风险因素对自杀风险的影响。然而，这样的做法可能有待商榷。首先，发展生态学理论指出，个体发展发生在多种背景之下，并同时受到包括个体因素、近端人际过程或情境因素、远端情境因素及这些水平间交互作用等因素的共同影响，风险因素往往协同发生，风险因素之间存在重叠或交互效应。只关注单一或少数风险因素的做法并不符合大多数个体的生活实际。［19］其次，个体发展往往对单一风险因素并不太敏感，只有当风险因素较多时，个体发展才面临损伤的可能。［20—21］

近年来在心理学、精神病学领域兴起的潜在类别分析方法(Latent Class Analysis，LCA)和潜在剖面分析方法(Latent Profile Analysis，LPA)不但可以为我们对自杀潜在风险人群进行识别分类提供更为科学的方法和手段，也可以使我们可以从个体为中心的视角来研究大学生的自杀风险。潜在类别分析基于这样的思考:个体的心理差异不仅仅是水平上的差异，还可能存在结构上的差异。［22］这种基于概率模型的分类方法不但能够保证划分出来的各类之间差异最大化、类别内部一致性最高，而且还能利用客观的统计指标去衡量分类的准确性和有效性。［23］

本研究基于自杀的应激－易感模型选取生活压力事件、精神病前驱症状、精神障碍、绝望情绪、自杀企图、人格倾向、心理健康症状、睡眠质量等8项自杀风险因素，采用潜在剖面分析方法对这些潜在风险因素进行识别与分类，依据心理普查的数据寻找最优的分类模型，从而分析大学生在自杀风险上的异质性，以为针对不同风险特征群体进行有效的干预寻找科学依据和教育对策，对高校心理普查工作中心理危机因子检测系统在内容和方法上进行重新构建。

二、方 法

(一)研究对象

研究数据来自“大学生心理发展状况追踪研究项目”，采用整群抽样法从广东省3 所大学的新生心理健康普查数据取样，共获得样本8792 人。其中，男生1957 人占比22.3%，本科生6344 人占比72.2%，大专生1956 人占比22.2%，高职生492 人占比5.6%，平均年龄18.71 ±0.89岁。心理普查是由各大学的心理咨询中心在学生入学时的第一个月进行，由学校统一组织在计算机中心通过联网电脑施测。

(二)研究工具

1.生活压力事件

采用杨心德等人［24］编制的学生日常生活事件压力指数问卷，它通过63 个具体的大学生生活事件评估大学生对压力的影响程度。该问卷根据大学生对每个事件压力程度的评估，计算出每个生活压力事件的平均数和标准差，最后根据各生活压力事件的平均数除以压力最大的事件，如父(母)去世的均值，再乘以100，得出每个生活事件的压力指数。将已发生的每个事件的压力指数相加，得出被试的总压力指数。指数得分越高，说明被试压力越大。在本研究中，问卷的Cronbach’α 系数为0.93。

2.精神病前驱症状

采用Ising 等人修订的精神病前驱期问卷(Prodromal Questionnaire，PD－16)。它是一个用于辅助诊断精神病风险的自评式问卷，共16 个条目，分别从感知觉异常(9 个条目)、思维内容异常(5 个条目)和阴性症状(2 个条目)三方面进行评估。受试者根据最近1 个月内的体验对每个条目进行“是”和“否”判断，选“否”计0 分，选“是”计1 分。如果选“是”则需要进一步评估该体验带来的痛苦程度，按照0(没有)～3(重度)四级评分。陈发展、王璐和赵旭东等人［25］对该问卷进行了中文版的修订并在大学生群体中进行应用，发现在界值分为8时该问卷具有较高的敏感度和特异度，阳性预测值较高(68%)，具有识别精神病风险的能力。基于本次研究数据，PD－16 的Cronbach’α 系数为0.86。

3.大学生自杀倾向量表

采用刘贵浩、郭丽等人编制的大学生自杀倾向量表，共23 个条目5 个维度:应激事件、精神障碍、绝望情绪、自杀企图和消极应对。根据本研究目的，选择了精神障碍、绝望情绪、自杀企图三个维度得分进行结果分析。本研究中，三个分量表的Cronbach’α 系数分别为:精神障碍0.83，绝望情绪0.62，自杀企图0.80。

4. 大学生人格问卷(University Personality Inventory，UPI)

选取2017年9月—2018年2月某三甲医院普外ICU共收治67例危重症患者作为研究对象，其中，男性35例，女性32例，年龄19～78岁，平均年龄为（51.76±15.16）岁。其中，胰十二指肠手术26例、小肠部位手术9例、胃部手术9例、结直肠部位手术7例、剖腹探查术后5例、阑尾切除术后3例和其他手术8例，67份病历中共包括护理记录单316张。

采用过去20年中用于大学生心理普查工作中最常见的心理量表UPI，它是为发现早期有心理问题的学生而编制的大学生人格健康调查表，1966年由日本大学的心理咨询专家与精神科医生集体编制而成［6］。UPI 的题目用于评估一个人在过去一年中是否感觉到或经历了所描述的症状，如“食欲不振”、“感到自卑”等，作“是”或“否”的回答，二级计分，由60 个项目构成，其中4 个是测伪题。基于本次研究数据，UPI 量表的Cronbach’α 系数为0.91。

5. 心理健康症状量表(Symptom Checklist 90，SCL－90)

该量表由Derogatis 编制，有学者编译后引至国内并广泛用于精神卫生领域［26］。SCL－90 共有90个项目，采用10 个因子(躯体化，强迫，抑郁，焦虑，敌对，偏执，精神病，人际关系敏感，恐怖以及其他)分别反映10 个方面的心理症状情况。采用李克特量表0 ～5 级计分。基于本次研究数据，SCL－90 的Cronbach’α 系数为0.97。

6.睡眠质量

采用刘贤臣等人翻译并修订的中文版匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Index，PSQI)［26］。该量表用于评定被试最近1 个月的睡眠质量，由18 个自评题目组成7 个成份，每个成份按0 ～3 等级计分，累积各成份得分为PSQI 总分，总分范围为0 ～21，得分越高，表示睡眠质量越差。基于本次研究数据，PSQI 量表的Cronbach’α 系数为0.79。

(三)数据统计方法

首先，以8 个主要风险因素的标准化分数作为外显变量建立潜在剖面模型，对大学生自杀倾向的潜在风险进行潜在剖面分析的模型拟合性估计。潜在剖面模型的建立首先需要估计零模型(即潜在类别数为一的初始模型)，然后逐步增加潜在类别的数目，进行各模型的参数估计，同时进行适配性检验以决定最佳模型。潜在剖面分析能够做出所有个体属于某一风险类型群体的可能性估计，借助拟合信息等统计学指标确定最合理的分类，从而保证分类结果的准确性。在潜在剖面分析中常用的拟合信息有对数似然值(LL)、艾凯克信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)、罗梦戴尔鲁本校似然比(LMRT)、信息熵(Entropy)等。一般说来一个模型如果有更高的Entropy、更低的AIC 和BIC，LMRT 达到显著性，则说明这个模型的拟合程度高［23］。Entropy 指数经常用来评估潜在分类的精确程度，它的取值在0 ～1 之间，当Entropy =0.6 时，表明约有20%的个体存在分类的错误，约等于0.8时表明分类的准确率超过了90%。

其次，采用第一步获得的大学生自杀风险的潜在类别结果作为因变量，性别和父母婚姻状况作为自变量，建立多元的Logistic 回归方程，以了解不同性别和父母婚姻状况对大学生自杀风险的潜在分类的影响。

数据使用Latent gold 5.0 和SPSS 18.0 软件进行分析。

三、结 果

(一)大学生自杀风险的潜在类别

表1 大学生自杀潜在风险的潜在剖面分析(LPA)各项拟合指标比较

表2 各潜在类别的被试(行)平均归属概率(列)

潜在类别的分类(C1，C2，C3)和潜在类别(C1，C2，C3)的归属概率矩阵如表2 所示，每个类别中大学生(行)归属于自杀风险的潜在类别的平均概率(列)从98.53%到99.76%，这说明3 个潜在类别分类模型的结果是可靠的。

图1 大学生自杀潜在风险的潜在类别

由图1 可知，在大学生自杀风险的潜类别分组中，C1 类别在8 个自杀风险因素中压力指数的平均标准分数较高，其他7 个因素的平均标准分数都很低，说明此类学生虽然面临中等程度的压力，但仍能较好应对、较少出现心理异常，它占整个群体的比例最高，为86.88%，可命名为低风险组。C2 类别在8个自杀风险因素上的平均标准分数都很高，特别是有突出的绝望情绪、精神障碍和自杀企图，说明此类学生面临高压力并已出现各种应激反应，容易产生绝望感和自杀意念，他们发生自杀行为的风险最高，可命名为高风险组，它占整个群体的8.18%。C3类别中学生面临的压力指数为最低，但精神病前驱症状、人格倾向、心理症状和睡眠质量的得分仍较高，说明此类学生虽然处于较低压力状态，但他们仍出现一定程度的心理健康症状，压力应对能力较低、心理比较脆弱，可命名为心理脆弱组，它占整个群体的4.92%。

(二)性别和父母是否离异对大学生自杀风险潜在类别的回归分析结果

以大学生潜在自杀风险的三个类型(C1、C2、C3)为因变量，以性别、父母婚姻状况为自变量进行Logistic 回归分析。结果如表3 所示，相对C1 低风险组而言，女生在C2 高风险组中占的比例更大，说明女生更容易进入C2 高风险组;父母离异的学生进入C3 心理脆弱组的比例更大，更容易进入C3 心理脆弱组。

表3 性别、父母是否离异对自杀风险潜在类别的Logistic 回归分析

四、讨 论

(一)大学生自杀潜在风险的三个亚群

当前国内对大学生自杀风险问题已有不少的研究，但是由于测量工具、心理危机检测指标和统计分析方法的局限，一直无法较好地解决大学生自杀风险识别上的实效性，特别是在新生心理普查中出现的假阳性率过高的问题［6—7］。以往的研究往往将大学生作为一个同质的整体来探讨自杀的风险因素，而且多数的研究只关注一个或少数几个风险因素对大学生自杀风险的影响。本研究基于自杀的应激－易感模型、采用了潜在剖面分析方法对大学生自杀的潜在风险进行了识别。与以往研究思路不同的是，潜在剖面分析是“个体中心”而非“变量中心”的数据处理方法。在风险类别或剖面方法中，研究者往往根据个体在各种风险因素上的得分形态，将具有相似风险形态的个体归为一类，而将不具有相似风险形态的个体归到不同类别，所谓“类别内尽可能同质、类别间尽可能异质”;然后利用标示每个个体从属于哪一类别的变量来预测发展结果。这种以个体为中心的数据处理方法，不仅使我们了解到每个外显变量(自杀风险检测因子)对其所负荷的某个因子的贡献，同时也能对聚集的同质样本的情绪和行为问题症状进行分析，使我们能了解哪些风险因素是相伴发生的。潜在剖面分析的方法使个体在自杀风险的识别上更具有生态效度，因为在现实生活中，大学生的自杀行为不仅是单因素导致的结果，而往往是多种风险因素协同发生、交互作用下而产生的。

本研究发现大学生自杀的潜在风险存在明显的分组特征，模型的各项适配性指标也有力地支持了大学生自杀潜在风险的3 种潜在类别的模型。各潜在类别的大学生平均归属概率从98.53% 到99.76%，这说明3 个潜在类别分类模型的结果是可靠的。潜在剖面分析在类别数目的判断以及分类特征等方面有更为科学、客观的判断标准，其分类准确性明显优于传统使用单一指标常模对照的方法。

潜在剖面分析的结果表明，大学生自杀的潜在风险可以划分为三个亚群体:C1 低风险组、C2 高风险组、C3 心理脆弱组。潜在剖面模型能帮助我们更好地了解到哪些个体在逆境中做得更好或是适应不良，这也使得我们能够针对不同的个体特征提出更有针对性的干预措施。应激生活压力事件一直是在自杀风险研究中倍受关注的因素，有关“为什么有些人经历了同样的应激生活压力事件却并未产生自杀意念?”“应激生活压力事件是如何导致自杀意念发生的?”等问题，学界仍在努力探索当中。以往的研究多是从应激生活压力事件与自杀意念间的中介或调节效应等角度去思考，或者发现气质性乐观的人格特质对其关系有调节作用［15］，或者发现抑郁情绪起着中介作用［16］。本研究采用的潜在剖面分析方法让我们从另一个角度去考察应激生活压力事件是如何与情绪、人格等其他风险因素协同作用的。

对于C1 低风险组来说，他们虽然也经历了一定程度的压力事件，但他们的精神和心理症状、绝望情绪、自杀企图、睡眠质量等各项指标得分均在低位水平，说明这类学生具有较好的心理韧性，能较好地承受压力事件的影响。他们占比86.88%，比例最高，这也符合我们多年来从事心理健康教育工作的经验。对于C1 低风险组的学生，高校在开展心理健康教育工作时应更多地关注他们发展性的心理需求。在C2 高风险组中，个体在自杀风险的各项外显指标上的标准分数都是最高的，说明在压力状态下该类别的大学生容易激发系列的精神和心理症状，引发绝望情绪和自杀企图。对于C2 高风险组的大学生群体，密切关注他们是否发生如失恋、就业、家庭变故等高压力应激事件，可较好地评估他们的自杀风险;而在危机的干预辅导上，如何合理地应对压力、关注他们在实际生活中碰到的难题、发现各种资源调动其社会支持力量等策略应是对此类人群工作的重点。对于C3 心理脆弱组而言，他们在低压力的情况下却呈现出一定程度的精神病前驱症状和睡眠问题，在人格问卷和心理健康症状上得分也高于C1 低风险组，说明这类大学生具有某些与自杀风险相关的人格因素，例如抑郁特质、内向、敏感、多虑等易感人格特征，心理比较脆弱，就算在低压力状态下也容易诱发一定程度的心理行为问题。C3心理脆弱组的大学生具有更高的自杀风险，高校心理健康教育工作者应对该群体予以特别的关注，与学院辅导员建立良好的沟通机制，进行长期追踪;对他们而言，不单要进行定期的心理咨询，更要着力提高他们的心理素质，增强自身抵御风险的能力。

本研究发现相对于C1 低风险组而言，女生在C2 高风险组的比例更高，父母离异的大学生在C3心理脆弱组的比例更高。这与我国自杀死亡率女性高于男性的流行病学调查结果相一致，李亚敏等人［12］对国内24 篇有关自杀意念影响因素的元分析也发现女性和父母离异能显著影响大学生的自杀意念。本研究结果进一步验证了前人有关性别和父母婚姻状况对大学生自杀风险的影响，更进一步揭示了女大学生在面临高压力时更容易产生自杀风险，而经历过父母离异的大学生则更容易进入C3 心理脆弱组，这或许是由于他们面临父母婚姻的冲突下会产生更多的负面情绪和更低的自我价值感。

(二)本研究对高校心理普查工作的现实意义

首先，心理普查的心理危机因子检测系统需要从内容上重新构建，自杀的应激－易感模型提供了一个很好的理论模型来指导检测因子的选取。以往的研究只关注一个或少数几个风险因素对自杀风险的影响，但在实际生活中自杀的发生往往是多个风险因素同时作用的结果，这直接导致了过往的心理普查筛选结果容易失去实效性，灵敏度不高。本研究根据自杀的应激－易感模型，选取压力事件、精神病前驱症状、精神障碍、绝望情绪、自杀企图、人格倾向、心理健康症状、睡眠质量等8 个具有代表性和典型性的自杀风险因素，综合性评估个体的自杀风险值，比以往的研究具有更高的识别度和区分度。因此，高校在今后开展心理健康普查时不应只采用单一风险指标的筛查，而应注意多指标的应用，多方面综合性地评估自杀风险值。

其次，潜在剖面模型为心理普查中多个心理危机因子同时检测提供了方法上的支持。潜在剖面分析方法在风险类别的识别上具有多方面的优势:在类别数目的判断以及分类特征等方面有更为科学、客观的判断标准;有助于识别个体适应不良的多重路径及不同的亚群体［27］;可以检验风险因素之间的交互效应;由于该方法未将连续型变量人为转化为二分变量，因此它能保留连续型风险因素暴露的所有信息，不会削弱风险因素与结果间关系的强度［27］。

最后，以往高校心理普查只是在新生中进行筛查，这种期待一劳永逸的做法，并不符合大学生在学期间动态发展的心理状态。高校应建立动态的追踪筛查机制，将心理普查工作贯穿于整个大学期间。

五、结 论

1.大学生潜在的自杀风险在存在明显的群体异质性，本研究根据应激－易感模型选取生活压力事件、精神病前驱症状、精神障碍、绝望情绪、自杀企图、人格倾向、心理健康症状、睡眠质量等8 个具有代表性和典型性的自杀风险因素，识别出了大学生自杀潜在风险的3 个潜在类别:C1 低风险组，占比86.88%;C2 高风险组，占比8.18%;C3 心理脆弱组，占比4.92%。

2.相对于C1 低风险组而言，女生在C2 高风险组的比例更高，父母离异的大学生在C3 心理脆弱组的比例更高。

3.高校心理普查的心理危机因子检测系统需要从内容和方法上进行重新构建，应激－易感模型为多个自杀风险因素的选取提供了理论指导，潜在剖面模型为多心理危机因子同时检测提供了方法上的支持。

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