失独者抑郁症状的潜在类别分析

张 雯，王安妮，罗媛慧，姚抒予，张静平，黎志华



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失独者抑郁症状的潜在类别分析

张 雯，王安妮，罗媛慧，姚抒予，张静平，黎志华

目的对失独者抑郁症状进行潜在类别分析，了解失独者抑郁症状的个体差异，以及不同人口学特征对潜在类别的影响。方法采取分层随机整群抽样的方法，于2014年9月—2015年12月对长沙市249例失独者进行抑郁自评量表(SDS)评分，对失独者的抑郁状况进行潜在类别分析。并分析性别、年龄、婚姻状况、家庭所在地对潜在类别的影响。结果共发放问卷249份，剔除30份未作答问卷，回收219份有效问卷，有效回收率为88.0%。本研究探索了1～5个潜在类别模型，随着分类数逐渐增加，AIC、BIC、aBIC不断减少，Entropy在4个类别时已最大，但是LMR不显著，且BIC增大，因此，3个类别的分类模型最为合理，其中C1、C2、C3的类别概率分别为0.428、0.305、0.267。根据C1、C2、C3在SDS 20个条目上的条件概率，将其分别命名为高抑郁组(42.9%)、生理-悲观组(31.5%)、低抑郁乐观组(25.6%)。性别、年龄、婚姻状况对潜在类别的影响，差异均无统计学意义(P>0.05)；家庭所在地对潜在类别的影响，差异有统计学意义(P<0.05)。结论失独者的抑郁症状有明显分类特征，可以分为3个潜在类别，分别为高抑郁、生理-悲观、低抑郁乐观，且家庭所在地可影响潜在类别。

抑郁；失独者；潜在类别分析

张雯，王安妮，罗媛慧，等.失独者抑郁症状的潜在类别分析[J].中国全科医学，2016，19(23)：2828-2832.[www.chinagp.net]

ZHANG W，WANG A N，LUO Y H，et al.Latent class analysis of depression symptom among the only-child-lost persons[J].Chinese General Practice，2016，19(23)：2828-2832.

自计划生育国策实施以来，我国人口数量和家庭结构发生了很大的变化[1]，独生子女家庭与日增多，从而也形成了一个特殊群体——“失独家庭”或“失独者”。一般认为“失独家庭”是指已婚妇女年龄在49岁以上(医学上界定49岁为生育极限年龄)，夫妻双方只生育过一个子女，且现无子女存活的家庭；“失独者”则是指“失独家庭”中失去独生子女的父母[2]。根据原卫生部发布的2010年《中国卫生统计年鉴》[3]数据以及人口学者估算：不久之后的中国，将有1 000万失独家庭，假设父母均健在，则将产生约2 000万失独父母[4-5]。失独者已经成为一个日渐庞大的群体。

子女死亡对于父母来说无疑是最沉重的事件，通常会引起严重而持久的悲伤反应[6]。颜能等[7]研究发现失独者心理问题主要是抑郁、孤独和自卑。张瑞凯[8]对北京市257户失独家庭的调查显示，71.9%的家庭最主要困难是“如何解决情绪长期低落”的问题。近年来潜在类别分析(LCA)被越来越多地应用在各种人群抑郁症状的分类研究中[9-11]。ZHU等[10]调查了癌症患者的抑郁情况，结果表明癌症患者的抑郁症状存在明显的分类特点，且可以分为3类。CHEN等[11]应用LCA，发现普通家庭的抑郁症状存在一个五分类的模型。因此可以将LCA应用于失独者的抑郁症状，探索丧子后失独者抑郁症状的潜在类别。同时，相关文献指出抑郁存在性别、年龄、婚姻状况、家庭所在地的差异，即女性较男性严重[12]，高龄较低龄严重[12]，无配偶较有配偶严重[13]，农村较城市严重[14]。因此，本研究将在LCA的基础上，进一步探讨性别、年龄、婚姻状况、家庭所在地对潜在类别的影响，以期为今后社区医务工作者识别失独者抑郁患者提供依据。

1　对象与方法

1.1研究对象采取分层随机整群抽样的方法，于2014年9月—2015年12月在长沙市下辖的9个行政区域(5个城区，4个郊区)，每个行政区域因地域、经济等差异视为一层，在每个行政区域中随机抽取一个街道，整群抽取该街道下辖社区的所有失独者(每个失独家庭中的父亲和母亲)。共有失独家庭180户，失独者279例，由于部分人群拒访，共发放249份问卷，剔除30份未作答问卷(即有20%及以上的条目未作答)，最终回收219份有效问卷，有效回收率为88.0%。219例失独者中，男82例(37.4%)，女137例(62.6%)；年龄49～83岁，平均年龄(60±8)岁，<60岁88例(40.2%)，≥60岁131例(59.8%)；婚姻状况：有配偶158例(72.1%)，无配偶61例(27.9%)；家庭所在地：农村32例(14.6%)，城市187例(85.4%)。

1.2研究工具

1.2.1一般人口学资料问卷采用自行设计的一般人口学资料问卷收集研究对象的一般资料，包括性别、年龄、婚姻状况和家庭所在地。

1.2.2抑郁自评量表(SDS)SDS由ZUNG于1965年编制，抑郁严重程度指数=总分/80(最高总分)，20个条目可分为躯体症状与焦虑、乐观情绪、生理状态、恶劣心境4个因子，乐观情绪和生理状态为反向计分[15]。

1.3质量控制经本学院伦理委员会批准，由经过心理专业培训的调查者，在社区计生专干的陪同下进行入户调查，征得研究对象知情同意后，采用统一指导语发放问卷，自行填写并当场收回。如果研究对象读写能力较弱不能自行填写，则由调查者逐条朗读，不加任何解释，按照其回答代填。

1.4统计学方法采用Mplus 7.0进行LCA。首先将失独者抑郁症状为特征进行探索性LCA，即对于潜在类别的数目没有预定假设，参数没有特定设限，纯粹由观察数据来决定潜在变量的模型，以设定模型中类别数目的方式进行参数估计[16]。其次，将数据导入SPSS 22.0中，以得到的潜在分类结果作为因变量，性别、年龄、婚姻状况、家庭所在地进行χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。

现阶段应用广泛的LCA模型适配检验指标有：信息评价指标Akaike information criterion(AIC)、Bayesian information criterion(BIC)和样本校正的BIC(aBIC)，指标数值越小模型拟合效果越好[17]。Entropy常用来评价模型的分类质量，其值等于0.80时表明分类的准确率超过了90%，越接近1.00表明分类越明确。Lo-Mendell-Rubin(LMR)和基于Bootstrap的似然比检验(BLRT)指标比较潜在类别模型的拟合差异，如果这两个值的P值达到显著水平，则表明k个类别的模型显著优于k-1个类别的模型[18]。NYLUND等[19]研究发现在对数据进行蒙特卡洛模拟研究时发现，LMR值是对潜在类别的分类最为敏感的指标。

2　结果

2.1失独者抑郁症状的LCA结果本研究探索了1～5个潜在类别模型，随着分类数逐渐增加，AIC、BIC、aBIC不断减少，Entropy在4个类别时已最大，但是LMR不显著，且BIC增大(见表1)。一般说来一个模型如果有更高的Entropy，更低的AIC、BIC、aBIC，达到显著性的LMR和BLRT，说明这个模型的拟合程度越高[17]。因此，考虑3个类别的分类模型最为合理，其中C1、C2、C3的类别概率分别为0.428、0.305、0.267，归属概率见表2。

2.2分类和命名绘制C1、C2、C3在SDS 20个条目上的条件概率折线图(见图1)。为方便分析，将SDS的条目按照因子排序，即对应的1～8为躯体症状与焦虑，9～13为乐观情绪，14～17为生理状态，18～20为恶劣心境。

C1与C2、C3相比，在躯体症状与焦虑、恶劣心境因子处于普遍偏高的水平，特别是在条目4(睡眠障碍)、条目5(易疲劳)，将C1命名为“高抑郁组”，占42.9%，抑郁严重程度指数为(0.62±0.09)。

表1　失独者抑郁症状的LCA拟合指数

注：K=自由估计参数数目；-为无此数值

表2　3个潜在类别的归属概率

C2类别，占31.5%，抑郁严重程度指数为(0.58±0.05)，在躯体症状与焦虑和恶劣心境两个因子上条件概率较C1类别低，特别在条目6(易激惹)、条目7(激越)条件概率极低，几乎达到0，表明这组焦虑方面的症状不明显。但是在乐观情绪(无望感、犹豫不决、自我贬值、空虚感、兴趣丧失)和生理状态(食欲减退、性欲减退、思考困难、能力减退)上较C1、C3类别高，代表C2类别较C1、C3类别乐观情绪低和生理状态(反向计分条目)差。同时，C2类别在条目19(想哭)的条件概率处于中等水平。由此，可以看出C2类别是主要以生理状态差且比较悲观的群体，将其命名为“生理-悲观组”。

C3类别，占25.6%，抑郁严重程度指数为(0.41±0.07)，在乐观情绪和生理状态因子上条件概率最低，恶劣心境因子上的所有条目条件概率均较低，其中条目19(想哭)条件概率接近0，条目20(反复思考自杀)条件概率非常低，表明这一类别的群体，整体抑郁较低且偏乐观，因此，将其命名为“低抑郁乐观组”。

图1　失独者抑郁症状的3个潜在类别在SDS条目的应答情况

Figure 1The response status of three latent classes of depression among only-child-lost people

2.3性别、年龄、婚姻状况、家庭所在地对潜在类别影响性别、年龄、婚姻状况对潜在类别的影响，差异均无统计学意义(P>0.05)；家庭所在地对潜在类别的影响，差异有统计学意义(P<0.05，见表3)。

表3性别、年龄、婚姻状况、家庭所在地对潜在类别的影响

〔n(%)〕

Table 3Effect of gender，age，marital status，home location on latent class

一般资料例数C1C2C3χ2值P值性别0.8350.659 男8232(39.0)28(34.1)22(26.9) 女13762(45.3)41(29.9)34(24.8)年龄(岁)1.4070.495 <608842(47.7)25(28.4)21(23.9) ≥6013152(39.7)44(33.6)35(26.7)婚姻状况3.0070.222 有配偶15868(43.0)54(34.2)36(22.8) 无配偶6126(42.6)15(24.6)20(32.8)家庭所在地7.6160.022 农村327(21.9)12(37.5)13(40.6) 城市18787(46.5)57(30.5)43(23.0)

3　讨论

有研究指出，个体的抑郁症状存在明显的异质性[20]。在流行病学的研究中，为了找出这些异质性，经常使用自评量表，例如Beck抑郁量表[21]、流调中心用抑郁量表[22]，但是存在一个问题，即关注的是抑郁症状总体变化，而不是单个抑郁症状[23]。社区中有相当一部分的个体尽管有明显抑郁症状的表现，但是可能在进行筛查时，总分达不到抑郁的划界分，而得不到及时干预[24]。而LCA能够帮助研究人员找出所有个体属于某一抑郁为特征的群体的可能性估计，再借助拟合信息等统计指标，找到最合理的分类，从而能在个体的视角下，了解该个体所在群组的抑郁症状特征，进行针对性干预[25]。

本研究发现失独者以抑郁症状为特征可以分成3类，分别是“高抑郁组”“生理-悲观组”“低抑郁乐观组”。其中抽取的失独者样本中有42.9%属于“高抑郁组”，且在3个类别中所占比例最大。PFEFFER等[26]研究也发现，丧亲组重度抑郁症患病率达45.5%，非丧亲组患病率仅为9.5%。这可能是由于丧子对于任何父母而言都是沉重的打击，独生子女家庭则更为严重。父母认为失去孩子是不公正的和意想不到的，不管死亡是自然或意外，父母需重建自己的角色、生活方式和世界观[27]，相较于其他人，失独者要承受更多的心理创伤以及对未来的担忧。另外，绝大部分独生子女家庭生活的重心是子女，当家庭中的独生子女死亡后，绝大部分的父母表现出强烈的分离痛苦和创伤体验[28]。

其次为“生理-悲观组”，占总体的31.5%，且该组的抑郁严重程度指数为(0.58±0.05)，如果按照传统的判定方法，即<0.50为无抑郁，0.50～0.59为轻微至轻度抑郁，0.60～0.69为中至重度抑郁，>0.69为重度抑郁[29]，该组的个体为轻微至轻度抑郁，那么在对失独者进行干预时，常忽略该组失独者的干预需求。然而通过本研究LCA，可以发现该组成员实际上生理状态最差且比较悲观，需要得到及时的干预。YOUNGBLUT等[30]对249例丧子父母进行13个月的追踪，发现有新诊断的慢性疾病132例和癌症1例。部分失独者会出现无心工作、自行封闭、脱离社会等悲观避世的行为，更为严重的曾有企图自杀等行为[31]。国内文献报道失独者会呈现不良的生理状态，例如体质量下降，以及对生活比较悲观，有自暴自弃的倾向[32]。因此，该类别需要特别关注，及早进行针对悲观心理问题和生理问题的干预，改善其生理状况和悲观情绪。

同时，本研究发现一个特殊的类别，即低抑郁乐观组，占25.6%。尽管孩子死亡的打击可能是毁灭性的，但是仍然有部分失独父母在失独事件中适应良好，表现出积极的一面，觉得自己更加坚强，更好地珍惜每一天[33]。

本研究社会人口学因素的分析结果显示，性别、年龄、婚姻状况对潜在类别的影响无差异，与既往研究结果不一致[33]。这可能是由于丧子事件对于父母来说“痛不欲生”“每个人都受到严重打击”，说明在“失独”这一强烈应激事件下，个体均受到了强烈冲击，失独事件带来的改变弱化了常见人口学变量的作用。而家庭所在地对潜在类别的影响有差异，且来自农村的失独者在“低抑郁乐观组”中所占比例最大，来自城市的失独者在“高抑郁组”中所占比例最大。这可能是由于一方面农村失独者文化水平普遍较低，城市失独者文化水平相对较高，文化在丧子的适应过程中起着重要作用[34]，受教育水平的不同，使得失独父母在特定社会文化背景下，会采取不同的理解和方式来解释丧子事件[35]。教育程度较低的父母可能较少内省，对丧子的叙事可能更多采用合理化来说服自己继续生活[36]。另一方面城市失独者大部分已从工作岗位退休，此时生活更加单调，更容易关注生活负性事件——丧子[37]，导致城市失独者容易产生负性情绪。因此，在农村失独者中“低抑郁乐观组”所占比例最大，城市失独者中“高抑郁组”所占比例最大，应重点关注城市失独者的抑郁状况。

4　小结与展望

失独者的抑郁状况具有明显的分类特征，且可以将其分为3个潜在类别，分别为“高抑郁”“生理-悲观”“低抑郁乐观”，其中“高抑郁”和“生理-悲观”应及时针对该人群进行干预。性别、年龄、婚姻状况对潜在类别的影响无差异，而家庭所在地对潜在类别的影响有差异。在今后的帮扶工作中，城市失独者的抑郁问题应引起社区工作人员的重视。此外，本研究尚存在一些不足之处，由于失独者居住较为分散，样本收集困难，导致样本量较小，今后的研究可以考虑扩大样本量，并针对不同的潜在类别进行干预实证研究。

作者贡献：张雯进行试验设计与实施、资料收集整理、撰写论文、成文并对文章负责；王安妮、罗媛慧、姚抒予进行试验实施、评估、资料收集；黎志华进行数据分析；张静平进行质量控制及审校。

本文无利益冲突。

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(本文编辑：贾萌萌)

Latent Class Analysis of Depression Symptom Among the Only-child-lost Persons

ZHANGWen，WANGAn-ni，LUOYuan-hui，YAOShu-yu，ZHANGJing-ping，LIZhi-hua.

NursingPsychologyResearchCenterofXiangyaNursingSchool，CentralSouthUniversity，Changsha410013，China

ZHANGJing-ping，NursingPsychologyResearchCenterofXiangyaNursingSchool，CentralSouthUniversity，Changsha410013，China；E-mail：jpzhang1965@163.com

ObjectiveTo perform latent class analysis among the only-child-lost persons，to explore the individual differences of the depression symptom among the only-child-lost persons，and to explore the effects of different demographic characteristics on the latent class.Methods249 only-child-lost persons were selected as study subjects by using stratified cluster random sampling method from September 2014 to December 2015，the latent class analysis was used to identify the depression，and cases were asked to complete the self-rating depression scale(SDS).And the effect of gender，age，marital status and home location on the latent class was analyzed.ResultsA total of 249 questionnaires were distributed，among which 30 had no answer，219 were effective，the effective recovery rate was 88.0%.This study explored 1-5 latent class models.The values of AIC，BIC and aBIC dereased with the increase of number of classes.The value of Entropy would be the largest when the latent class was a four-classes model.However，at that time，the value of LMR was not significant and the value of BIC was larger than that in the three-classes model.In summary，three-classes model was the most reasonable model.And the probability class of C1，C2，C3 were 0.428，0.305，0.267 respectively.According to conditional probability of C1，C2，C3 on 20 items of SDS，the three-classes could be named as high-depression group(42.9%)，physical-pessimistic group(31.5%)，low depression optimistic group(25.6%).There was no significant difference in the effect of gender，age，marital status on the latent class among groups(P>0.05)，and there was significant difference in the effect of home location on the latent class among groups(P<0.05).ConclusionThe only-child-lost persons have obvious grouping features，which can be divided into three latent classes：high-depression，physical-pessimistic，low depression optimistic.The home location can influence latent class.

Depression;Only-child-lost person;Latent class analysis

国家社会科学基金资助项目(14BSH137)——“失独者”心理健康状况及心理弹性作用机制研究；中南大学研究生创新项目(2016zzts510)——团体积极心理干预在失独者心理弹性的应用研究

410013湖南省长沙市，中南大学湘雅护理学院护理心理学研究中心(张雯，王安妮，罗媛慧，姚抒予，张静平)；湖南农业大学东方科技学院(黎志华)

张静平，410013湖南省长沙市，中南大学湘雅护理学院护理心理学研究中心；E-mail：jpzhang1965@163.com

R 749.42

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2016.23.018

2016-03-29；

2016-06-15)