干预目标的计算模拟：阐明社区人群中焦虑和抑郁症状网络中的应对机制

《BMC Psychology》：Computational simulation of intervention targets: elucidating coping style mechanisms in anxiety and depressive symptom networks in community populations

　　

摘要

背景

抑郁和焦虑障碍是全球范围内重要的心理健康问题，对个人、社会和医疗体系造成了巨大影响。在中国，具有全国代表性的流行病学研究显示，焦虑障碍的终生患病率为7.6%，抑郁障碍的终生患病率为6.6%。这两种疾病都表现出与年龄相关的异质性，老年人群体的易感性和共病率显著更高。

方法

这项针对社区人群的横断面研究为不同年龄组构建了伊辛网络模型，然后应用NodeIdentifyR算法（NIRA）来识别双重途径干预目标——即那些能够缓解症状（治疗）或加重症状（预防）的节点。

结果

分析表明，应对方式与焦虑和抑郁之间存在异质性关联，并观察到明显的年龄差异。进一步模拟干预结果发现，针对不同年龄段的应对策略可作为临床干预的可行目标。

结论

通过心理病理网络建模，本研究揭示了应对方式与焦虑抑郁症状之间的关联模式以及相应干预目标的年龄相关性异质性。