大學生自殺意念及其近端風險因素的短期動態變化探索：基于自殺人際理論

劉依馨，張尚，5，楊麗，王麗莉

（1.天津大學教育學院，天津 300350；2.天津市自殺心理與行為研究實驗室，天津 300350；3.天津大學應用心理研究所，天津 300350；4.天津市安定醫院，天津 300222；5.天津工藝美術職業學院，天津 300143）

世界衛生組織報告顯示，全球每年死于自殺的人數超過70萬，平均每40秒就有一個生命消逝。在全球范圍內，自殺是15～29歲人群死亡的第四大原因[1]，而所有的大學生幾乎都處于該年齡段。在中國，自殺死亡占大學生非正常死亡的比例為47.2%，已成為大學生死亡的首位原因[2]。吳才智等人在2018年對我國大學生自殺率的調查結果顯示，我國大學生自殺率雖呈下降趨勢，但自殺風險仍居高位[3]。自殺意念指想要被動地死亡的想法或想要主動殺死自己的想法，但不伴有準備行為[4]。自殺的意念-行為框架和自殺的人際理論均指出，產生自殺意念是自殺行為的第一步，自殺意念是個體實施自殺行為的重要條件[5，6]，自殺意念可顯著預測自殺行為的發生[7]。一項涵蓋了41項研究的元分析納入并分析了160339 名中國大學生的數據，結果表明，中國大學生自殺意念的發生率為1.24%～26.00%，總體發生率為10.72%[8]，這一比率遠高于自殺嘗試的發生率[9]。如果不及時進行干預，自殺意念可能會演變為自殺計劃、準備或演練，甚至實施。為了更好地開展干預工作，有必要了解大學生自殺意念的特點，根據其特點有針對性地進行干預工作。

在臨床工作中，我們往往關注自殺意念的強度、頻率、持續時間，認為自殺意念是穩定的。然而，自殺意念隨著時間的變化會出現波動[10]。1913 年，Kraepelin 等人就已經注意到自殺意念會在短時間內發生動態變化[11]。Witte 等人的研究證實了自殺意念存在變異性，自殺意念的變異性可顯著預測既往自殺嘗試[12]，自殺意念的變異性越高的個體，其既往自殺嘗試次數越多[13]。因此，了解自殺意念的變異性有助于識別自殺風險的嚴重程度。若將自殺意念視為穩定的變量，則難以洞察并捕捉其動態變化的特點，自殺預防和干預工作也會為此而受到影響。

自殺的人際理論指出，歸屬受挫和累贅感知是產生自殺意念的風險因素，且兩者均為動態的認知情緒變量，而非穩定的特質[6]。該理論假設，若個體感受到歸屬受挫或累贅感知這兩個近端變量中的一個就會出現被動自殺意念；若個體感受到兩者同時存在，且個體對當前的人際狀態感到絕望時，則產生主動自殺意念。Beck絕望理論指出，當個體感到當下痛苦的狀態無法改變時就會產生自殺意念[14]。作為自殺意念的近端風險因素，歸屬受挫、累贅感知和絕望同自殺意念一樣有著動態變化的特點，了解這三個近端風險因素的動態變化特點以及它們與自殺意念的關系有助于為臨床干預工作提供有價值的信息。

生態瞬時評估（ecological momentary assessment,EMA）是指重復評估并收集研究對象的實時數據，該數據包含研究對象當時的行為和體驗，并且該評估是在自然環境中進行的[15]，要求被試報告當前的感受，有效避免了回顧性研究中由于被試的記憶偏差而產生的影響。重復、高頻的評估可有效捕捉各變量的變化過程，從而進一步了解其作用機制。研究顯示，這種高頻的自殺評估并不會提高個體的自殺風險[16]。因此，許多研究者受到啟發，相繼采用EMA捕捉自殺意念以及各個風險因素的動態變化，并探索它們之間的關系。Kleiman 等人在實施過自殺行為（一年內）的成年人中和精神病住院患者中分別使用EMA進行了研究，結果表明，絕望、歸屬受挫和累贅感知與自殺意念一樣具有動態變化的特征，并且，這三個風險因素對下一時刻的自殺意念具有顯著的正向預測作用[10]。Czyz等人采用EMA對1個月內有過自殺嘗試的青少年（13～17 歲）進行了研究，評估持續28天，頻率為每天1次。結果顯示，絕望、歸屬受挫和累贅感知與當天的自殺意念高度相關，但對于第二天自殺意念的預測效力并不顯著[17]。Hallensleben 等人將自殺意念分為主動自殺意念和被動自殺意念，也采用EMA對抑郁癥住院患者進行了研究，研究周期為6天，評估頻率為每天10次。研究結果顯示，絕望和累贅感知對自殺意念的變化具有顯著的預測作用，累贅感知與歸屬受挫的交互作用對主動自殺意念的變化預測作用顯著[18]。Kyron等人也在精神病住院患者中使用EMA進行了研究，研究結果顯示，歸屬受挫和累贅感知與第二天的自殺意念呈顯著正相關[19]。

綜上，目前我國對于自殺意念及其風險因素的研究數量有限，并且，在已有的研究中，歸屬受挫、累贅感知和絕望與自殺意念的關系以及這三個風險因素預測自殺意念變化的作用結果并不一致。并且，既往研究樣本多為住院病人或門診病人，以大學生為樣本的研究較為缺乏。本研究擬采用EMA 在大學生樣本中探索：（1）歸屬受挫、累贅感知和絕望在短時間內的動態變化特征；（2）歸屬受挫、累贅感知和絕望對自殺意念及其變化的預測效力。

1 對象與方法

1.1 研究對象

本研究采用方便取樣招募天津市各個高校心理健康中心正在接受心理咨詢的來訪者為被試。被試的納入標準為：（1）既往一個月內出現過自殺意念；（2）認知水平正常；（3）年滿18周歲。累計招募有意向參與研究者共35名，其中3名意向者因不符合研究的納入標準而未被邀請參與研究。32 名符合納入標準的被試中，1名被試中途退出研究，最終有效被試為31 名。被試平均年齡為19.83 歲（SD=1.86歲，范圍19～26歲）。被試的人口統計學信息見表1。

表1 被試人口統計學信息

1.2 研究過程

正式施測前，為確認被試符合研究的納入標準，被試須參與20分鐘左右的訪談，訪談工具為簡明國際神經精神訪談（MINI）中文版。同時，向被試介紹研究內容，請被試簽署知情同意書，并收集被試基本信息。訪談結束后的第二天即開始進行EMA。本研究采用混合取樣方法，研究期間在早8 點至晚23點間以5次/天的頻率進行評估，每個時間段的時長3小時。主試在每個時間段向被試發起一次作答提示，兩次作答提示之間的時間間隔不小于半小時。被試需在收到提示后的20分鐘內完成問卷，如被試未能填寫問卷則可跳過當次，該次的數據則記為遺失。與此同時，如被試任何時候出現自殺意念，則可主動填寫問卷。該過程持續7天，每天23點后向被試提供當日報酬。本研究已通過天津市某精神病院倫理審核。

1.3 測量工具

1.3.1 自殺意念 哥倫比亞自殺評估分類法則將自殺意念分為主動自殺意念和被動自殺意念[4]。本研究根據該定義，采用Beck 自殺意念量表中文版（BSI-CV）的條目4和條目5測量被試的自殺意念[20]。根據研究需要，將兩個條目中的“最近一周”變更為“此時此刻”。

1.3.2 人際變量 歸屬受挫和累贅感知的測量選用Hallensleben 等人在研究中使用的條目[18]。測量歸屬受挫的條目為：（1）此時此刻，我覺得孤獨。（2）此時此刻，我覺得我沒有歸屬。測量累贅感知的條目為：（1）此時此刻，我覺得我沒用。（2）此時此刻，我覺得我是別人的負擔。以上條目均具有較好的信效度，是可用于EMA 研究的可靠工具[21]。本研究中，測量歸屬受挫的條目Cronbach’s α系數為0.881，測量累贅感知的條目Cronbach’s α系數為0.552。

1.3.3 絕望 絕望的測量采用貝克絕望量表（Beck’s Hopelessness Scale, BHS）的第7 個條目[22]，調整為：此時此刻，我覺得我的未來一片黑暗。該條目可有效測量個體的絕望水平[23]。

研究使用的測量條目均采用1～5 五點計分，1代表完全不符合，5代表非常符合。自殺意念、歸屬受挫以及累贅感知的總分范圍均為2～10 分，分數越高代表該變量的水平越高。

1.4 數據分析

通過數據指標和圖像共同描述自殺意念及三個近端風險因素的動態變化特征。數據指標包括組內相關系數（intra-class correlations, ICC）[24]和均方遞差（mean squared successive differences, MSSD）[25]。ICC為變量的個體間變異占總變異的比例，1-ICC的值即為個體內變異占總變異的比例。MSSD是前后兩次施測得分差異的平方的總和，MSSD越大，則表示前后兩個時刻之間的變化越大。圖像包括被試自殺意念、絕望、累贅感知和歸屬受挫組均值中心化的時間序列圖及31 名被試自殺意念原始得分的時間序列圖。前者直觀體現自殺意念及三個風險因素隨時間變化的差異，后者直觀體現每位被試的自殺意念動態變化的情況。

評估風險因素對自殺意念短期變化的預測能力，按照Kleiman 和Nock 對自殺意念的風險變量的分類[26]，本研究將觀測值作為第一層、被試為第二層，構建了3 個分層線性模型。模型一檢驗歸屬受挫、累贅感知和絕望與自殺意念在同一時刻的關系，T時刻的三個風險變量為預測變量，因變量為T時刻的自殺意念。模型二檢驗累贅感知、歸屬受挫和絕望對下一時刻自殺意念的預測作用，T-1 時刻的三個風險變量為預測變量，因變量為T 時刻的自殺意念。模型三檢驗累贅感知、歸屬受挫和絕望對自殺意念短期變化的預測作用，預測變量和因變量均與模型二一致，T-1 時刻的自殺意念為控制變量。為了避免相鄰兩天的時差，每天的最后一次問卷數據不作為T-1時刻的各變量的數據。所有預測變量均進行組均值中心化處理[27]，所有模型均采用極大似然法估計[28]。

本研究使用R 4.2.1 進行統計學分析，使用Psych、lme 4軟件包實現本研究的數據處理過程，并使用ggplot 2軟件包完成圖像的繪制。

2 結果

31 名被試在為期7 天的實驗周期內累計完成1093份問卷，剔除完全數據缺失的問卷57份和部分數據缺失的問卷4 份，可納入分析的有效問卷數據為1032份。

2.1 描述性與變異性指標

被試的描述性指標和變異性指標統計結果見表2。自殺意念的個體內變異占41.3%，絕望的個體內變異占43.3%，歸屬受挫的個體內變異占60.4%，累贅感知的個體內變異占61.4%。自殺意念及其風險因素的MSSD均大于0，所有變量均隨著時間發生動態變化。

表2 被試自殺意念及其風險因素的描述性統計與變異性統計

自殺意念及其風險因素的時間序列圖見圖1。所有變量的時間序列圖均呈現鋸齒狀，在較短的時間內出現變化。31 名被試的自殺意念原始得分的時間序列圖見圖2。圖中，粉色直線代表該被試自殺意念得分的均值，藍色直線代表該被試的自殺意念得分均值±1 個標準差的值。除6 號被試外，其余30 名被試均存在前后兩個時刻自殺意念的分差大于一個標準差的情況。

圖1 自殺意念及3個近端風險變量的時間序列圖（組均值中心化）

圖2 31名被試的自殺意念原始得分時間序列圖

以上結果顯示，自殺意念及其風險因素均會在短期內出現動態變化。

2.2 分層線性模型分析結果

分層線性模型的統計結果見表3。模型一的結果顯示，歸屬受挫、累贅感知和絕望與同一時刻的自殺意念顯著正相關（P＜0.001）。模型二的結果顯示，T-1 時刻的絕望（P=0.013）和歸屬受挫（P＜0.001）顯著正向預測T 時刻的自殺意念。模型三的結果顯示，在控制了T-1時刻的自殺意念后，T-1時刻僅歸屬受挫（P=0.030）顯著預測自殺意念的升高，絕望和累贅感知均不能顯著預測自殺意念的變化。

表3 自殺意念及其風險因素的分層線性模型分析

3 討論

本研究采用EMA 對有自殺風險的大學生進行為期7天的多次重復測量，研究結果發現：大學生的自殺意念在短時間內存在較大差異，歸屬受挫、累贅感知和絕望水平在短時間內也有較大差異，同樣存在波動的情況。這四個變量在一天中的動態變化未呈現規律性。絕望和歸屬受挫對下一時刻的自殺意念水平有顯著的預測作用，將上一時刻的自殺意念作為控制變量后，僅歸屬受挫與自殺意念的變化顯著正相關，絕望和累贅感知不能有效預測自殺意念的短時變化。

本研究結果顯示，大學生自殺意念及其風險因素在短時間內（3～6 小時）存在動態變化的情況。本研究中，自殺意念源自個體內的變異占43%，與Kleiman 等人對有過自殺嘗試的人和Czyz 等人對因自殺風險而住過院（已出院）的青少年的研究結果相近（均大于40%）。這說明這些風險因素在數小時內就會發生較大的變化。歸屬受挫、累贅感知和絕望也是動態變化的，這一點已被多項研究證實[11，18，29]。以上結論為自殺的預防和干預工作提供了新的啟示：在臨床工作中，不應僅僅依賴單次的測量數據就做出臨床決策，應多次測量并評估，關注自殺意念及其風險因素的動態變化，并設計恰當的干預措施。

本研究發現，更高水平的絕望、累贅感知及歸屬受挫與更高水平的自殺意念同時發生，這表明，歸屬受挫、累贅感知和絕望可有效識別自殺意念的發生。這一結果支持了自殺的人際理論及既往的橫斷研究結果[30，31]，也與Kleiman,Hallensleben，Rath 以及Czyz 等人的縱向研究結果一致。但在預測模型當中，研究結果則不盡相同。本研究中，絕望和歸屬受挫對下一時刻的自殺意念預測作用顯著，而在Kleiman 等人對非臨床樣本的研究中，累贅感知和絕望對下一時刻的自殺意念預測作用顯著[11]，武昱等人對住院病人樣本的研究中，僅絕望可對下一時刻的自殺意念預測作用顯著[32]。本研究中，控制了上一時刻的自殺意念后，僅歸屬受挫顯著預測自殺意念的變化，這為精準干預提供了臨床價值。當個體的歸屬受挫水平較高時，自殺意念水平在短時間內可能升高，應及時采取相應的干預措施。而在Kleiman等人和武昱等人的研究中，三種風險因素均不能有效預測自殺意念的變化。在Hallensleben 等人的研究中，絕望和累贅感知對下一時刻的被動自殺意念預測作用顯著，累贅感知及其與歸屬受挫的交互作用對主動自殺意念的變化預測作用顯著[11，18，32]。以上研究結果表明，絕望、累贅感知和歸屬受挫可有效識別個體當前的自殺意念，但在預測自殺意念方面呈現不同的效力。這提示時間間隔的不同可能是各變量對自殺意念的預測作用不盡相同的原因之一。未來有必要進一步探索在不同的時間間隔內各變量對自殺意念及其變化的預測效果。

本研究中，歸屬受挫既是自殺意念的近端風險變量，也是預測自殺意念在短期內變化的有效因素。造成研究結果不同的原因除了樣本差異和各研究選取的時間間隔不同以外，還可能與環境、生活事件等有關。此外，各研究的測量工具的不同也可能是造成研究結果差異的原因之一。

本研究還存在著一定的局限性。首先，因實驗時間等限制，本研究招募到的被試數量有限，可能存在檢驗力不足而導致未能檢測到效應的情況。因此，未來可嘗試在更大范圍的樣本中進行探索和檢驗。其次，研究選取的時間間隔的長短也值得注意，本研究選取的是3～6小時的時間間隔，未來可考慮縮短時間間隔，以更精細的時間粒度捕捉自殺意念的變化。再者，目前已有研究證實累贅感知和歸屬受挫的交互作用可預測主動自殺意念的變化[18]，未來可進一步探索變量之間的交互作用對自殺意念的預測作用。除此之外，目前對于自殺意念的探索主要集中在情緒和自殺意念相關的心理變量，未來可進一步結合生理指標對自殺意念及其變化進行探索。