青春期早期自我伤害的异质性发展轨迹及其预测因素：一项机器学习研究

《Journal of Affective Disorders》：Heterogeneous developmental trajectories and predictors of self-harm in early adolescence: A machine learning study

　　张志谦|雷汉宁|王云|王霞|凌福瑞|张彩北京师范大学基础教育质量评估协同创新中心，中国北京摘要背景尽管先前的研究已经从频率和严重程度方面探讨了青少年自我伤害的发展轨迹，但仍然存在一个根本性的缺陷：我们缺乏对青春期早期自我伤害观念和行为如何发展的动态、状态特定的理解。此外，很少有研究前瞻性地探讨基线预测因素与后续自我伤害路径之间的关系。方法本研究利用来自中国大规模青少年队列的四个年度数据波段（N=11,366；48.6%为女性；T1时平均年龄为10.72±0.29岁），采用以个体为中心的方法来划分不同的自我伤害轨迹，并运用可解释的机器学习方法来识别其基线预测因素。结果共识别出五种不同的轨迹：持续低风险型、持续观念型、观念缓解型、行为转向观念型以及观念转向行为型。虽然抑郁症状、自我责备、家庭压力和性别总体上是最具影响力的预测因素，但在不同轨迹中这些预测因素存在显著差异，表明其在发展驱动因素上存在明显差别。结论这些发现展示了青春期早期自我伤害状态的多样化发展轨迹，并揭示了特定于轨迹的风险预测因素，强调了预防工作需要考虑各路径中共有的和独特的因素。引言自我伤害是青春期面临的一个重大公共卫生问题，指任何形式的自我毒害或自我伤害行为，无论其表面目的如何（NICE，2022）。全球约有22%的儿童和青少年至少有过一次自我伤害行为（Lim等人，2019），中国中小学生中的比例也相当高，分别为25.3%和29.3%（Qu等人，2023）。从发展角度来看，自我伤害的行为在青春期早期急剧增加，在青春期中期达到高峰（Plener等人，2015），近年来则呈现出现发年龄提前趋势（Griffin等人，2018）。除了与多种内化问题（Sourander等人，2006）和外化问题（Meszaros等人，2017）密切相关外，自我伤害也被一致认为是自杀行为的强预测因素（Hamza等人，2012；Muehlenkamp等人，2023）。尽管自我伤害已引起研究人员的极大关注，但现有研究主要聚焦于其总体患病率及风险因素，对其发展过程中的异质性考虑不足。重要的是，从观念到行动的框架表明，自我伤害包含不同的状态，青少年可能会随着时间在不同状态之间转换，从观念到行为会遵循不同的轨迹。然而，这一动态过程仍需进一步探索。因此，本研究旨在探讨青春期早期青少年是否在不同状态之间遵循不同的轨迹，以及是否可以根据个体特征和近期环境因素在其起始阶段就前瞻性地区分这些轨迹，从而为基于轨迹的早期自我伤害识别和预防提供实证依据。越来越多的证据表明，青少年自我伤害的发展模式存在很大差异。例如，Barrocas等人（2015）以中国高中生为样本，识别出了三种基于频率的轨迹：低稳定型、中等下降型和高中稳定型。同样，一项针对中国初中生的研究根据严重程度指标区分出了低稳定型、低上升型和中等下降型轨迹（Huang等人，2021）。综合这些发现可知，青少年自我伤害遵循多样化的发育轨迹，其在频率和严重程度上表现出稳定、加剧或缓解的模式。然而，大多数先前研究都集中在可观察的行为上，留下了一个关键的发展问题尚未解决：即从内在观念到明显行为的自我伤害状态纵向模式在整个青春期是否也遵循多样化的发育轨迹。从观念到行动的框架将观念和行为视为质量上不同的状态，强调它们在出现、发展和停止机制上存在根本差异（Klonsky等人，2016）。虽然该框架起源于自杀理论，但其一些核心理论模型也被应用于更广泛的自我伤害过程（如IMV模型；O'Connor等人，2012）。在该框架下，自我伤害行为可以被视为三种有序状态：无观念或行为、仅有观念以及有观念伴随行为。实证研究也支持这一框架。针对英国儿童和青少年的横断面研究将他们分为三组：有自我伤害行为者、仅有自我伤害观念者以及没有自我伤害念头者（O'Connor等人，2012）。纵向证据进一步表明，大约60%报告有自我伤害观念的青少年最终会实施自我伤害行为，且大多数人在观念出现后一至两年内就会发生转变（Nock等人，2013）。最近在中国青少年样本中的研究表明，自我伤害观念是一个关键的先行状态，可能遵循不同的轨迹，如持续存在观念或从观念发展为行为（Zhou等人，2025）。总体而言，这些发现强调了自我伤害状态之间的转换是动态的、受时间影响的，并且因个体而异。尽管如此，关于青春期早期青少年在无观念、仅有观念和实际行为状态之间如何纵向发展的系统研究仍然很少，而且这些状态转换的异质性也尚未得到充分描述。因此，研究自我伤害状态之间的长期发展对于深入理解自我伤害轨迹以及为精准的早期干预建立实证基础至关重要。从从观念到行动的角度来看，自我伤害观念和行为在时间上是相关的，但受不同机制的支配，其关键预测因素在不同发展状态下也有所不同（Klonsky等人，2016）。例如，自我伤害观念主要与负面情绪加剧、归属感降低以及感知到的负担加重有关（Van Orden等人，2010；Zhou等人，2025），而自我伤害行为则更多地与心理困扰、情绪调节困难以及心理和近期社会资源减少有关，如自尊心和家庭支持（Andrews等人，2013；Gray等人，2022）。系统评价进一步指出，自我伤害的持续或停止并非由单一因素导致，而是反映了个体情感和认知特质与周围社会支持环境共同作用的结果（Jiang等人，2022）。因此，要了解自我伤害状态的发育异质性，不仅需要区分观念和行为，还需要确定哪些类型的因素最具影响力。人类发展的生物生态学模型为此提供了一个有用的框架，用于组织和分类不同领域的预测因素。该模型认为，心理和行为发展主要是由近期过程驱动的，这些过程是个体与其直接环境之间持久、互动且复杂的相互作用（Bronfenbrenner和Morris，2006）。实证研究还表明，与远期因素相比，个体特征（Ban等人，2025）以及家庭、同伴和学校环境等近期环境对心理健康结果具有更稳定且更直接的影响（Arakelyan和Ager，2021）。因此，关于自我伤害发展的研究应优先考虑个体层面的因素以及关键的近期环境因素。对于系统研究中国青少年自我伤害的预测因素而言，关注近期环境因素尤为重要。例如，非独生子女可能是中国青少年自我伤害的潜在风险因素，这可能与兄弟姐妹间的竞争有关（Xu等人，2025a，Xu等人，2025b）。同时，日益增加的学习压力也是中国中学生自我伤害的重要影响因素（Chen等人，2023）。此外，家庭功能的各个层面——如支持环境或亲子关系——也是中国青少年自我伤害行为的重要预测因素（Wang等人，2022；Xu等人，2025a，Xu等人，2025b）。因此，系统地研究这些关键的近期因素对于了解它们对青少年自我伤害的影响至关重要。尽管有证据表明这些因素与自我伤害相关，且在不同状态下可能存在差异，但很少有纵向研究利用基线的个体和环境因素来前瞻性地区分不同类型的自我伤害状态轨迹。新兴的纵向研究结果表明，通过心理特征，可能在基线时就区分出不同的行为轨迹；例如，具有高游戏成瘾轨迹与低游戏成瘾轨迹的青少年在内在化症状和自我伤害观念方面存在显著差异（Xiao等人，2025）。基于生物生态学模型，本研究旨在探讨基线测量的个体特征和近期环境因素是否能够预测个体属于不同的自我伤害轨迹。要识别出导致青少年自我伤害发展轨迹异质性的预测因素，需要采用能够处理高维预测因素、复杂交互作用和非线性关联的分析方法，因为传统的统计方法可能限制对关键风险因素及其相对重要性的识别（Franklin等人，2017）。机器学习方法提供了一种数据驱动的替代方案，它具有灵活的模型结构并能自动优化参数，从而能够更有效地从复杂数据集中提取有影响力的预测因素（Burke等人，2019）。越来越多的证据表明，机器学习在心理健康研究中有显著效果，诸如随机森林和XGBoost之类的集成算法通过使用SHAP值分析，展现了强大的预测能力以及更高的可解释性（Dwyer等人，2018；Grendas等人，2022；Pelt等人，2024）。在自我伤害研究中，机器学习越来越多地被用于识别青少年时期的关键预测因素，情绪、认知和家庭相关变量等已被证实具有影响力（Gao等人，2025；Zhou等人，2024）。然而，尽管自我伤害在频率、严重程度和功能上存在显著异质性（Wang等人，2024），但大多数现有研究仍依赖于二元分类方法，根据是否存在自我伤害来区分个体，这限制了对特定于轨迹的风险预测因素的理解（Bao等人，2024；Gao等人，2025）。此外，由于机器学习本质上是数据驱动的方法，它往往缺乏明确的理论指导，这可能影响所识别预测因素的可解释性和发展相关性（Dwyer等人，2018）。为了解决这一问题，最近的努力试图利用生物生态系统理论作为概念框架，来指导多个领域预测因素的选择和组织（Rothenberg等人，2023）。这种方法可能有助于在更广泛的发展背景下对数据驱动的发现进行更有系统的解释。综上所述，本研究运用机器学习来识别不同自我伤害轨迹的预测因素，同时采用基于生物生态系统理论的、以理论为指导的变量组织方法，以便更好地捕捉发展变异，同时提供更具解释力的证据，为早期、针对性的预防措施提供依据。当前研究基于从观念到行动的框架，先前的研究已经证明了自我伤害发展阶段的多样性以及每个阶段背后的不同机制。然而，很少有研究从基于状态的角度探讨青春期早期自我伤害的发展轨迹，或系统地研究其预测因素。为填补这些空白，本研究采用了序数潜类增长分析方法来识别多样化的发育轨迹。参与者数据来源于北京某城区教育部门授权的一项纵向心理健康项目。该区所有269所公立学校都参与了这项研究，所有学生都被邀请填写调查问卷，除非他们或他们的父母拒绝。通过标准的在线平台进行了四次年度评估（2021年11月–2024年11月）。在获得父母或法定监护人的书面知情同意后，学生们完成了问卷调查。描述性统计表1展示了四个数据波段中自我伤害状况的数量和百分比分布情况。报告既无自我伤害观念也无自我伤害行为的青少年比例呈轻微下降趋势，波动在71.0%左右。相比之下，报告有自我伤害观念但未实施自我伤害行为的青少年比例则呈总体上升趋势，从T1时的23.3%上升至T4时的24.8%。讨论通过结合以个体为中心的方法与机器学习技术，本研究对从观念到行动的框架进行了纵向实证检验，进一步了解了青春期早期青少年是如何沿着不同的发展路径分化的。研究共识别出五种不同的自我伤害轨迹：持续低风险型、持续观念型、观念缓解型、行为转向观念型以及观念转向行为型。除了识别出这些不同的发展模式之外，我们的结论尽管已有研究探讨了自我伤害的发展及其相关因素，但对于青春期早期青少年是如何在不同自我伤害状态之间分化为不同轨迹的，以及与这些路径相关的风险特征，我们知之甚少。本研究基于从观念到行动的框架，通过四轮纵向数据识别出了五种不同的自我伤害轨迹：持续低风险组、持续观念组、观念……知情同意所有参与者的父母或法定监护人均已获得知情同意，而参与研究的参与者也均给予了同意。CRediT作者贡献说明张志谦：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写，可视化，方法论，研究实施，正式分析，数据整理，概念构建。雷汉宁：写作——初稿撰写，可视化，方法论，正式分析，数据整理，概念构建。王云：写作——审阅与编辑，监督，资源提供，项目管理。王霞：资源提供，数据整理。凌福瑞：方法论，数据整理，概念构建。张彩：写作——审阅与伦理审批本研究中的所有程序均遵循北京师范大学研究伦理委员会的建议，并符合《赫尔辛基宣言》的要求。伦理审批已获得北京师范大学基础教育质量评估协同创新中心研究伦理委员会的批准（批准号：2022-58）。资金支持本项工作得到了中国国家社会科学基金的支持（教育学一般项目，项目名称：“基于动力系统与网络理论的动态心理健康干预模型构建研究”，资助编号：BHA250116）。未引用的参考文献黄等人，2025；乔伊纳，2005；克隆斯基和梅，2014；克隆斯基和梅，2015；雷等人，2026。利益冲突声明作者声明没有利益冲突。致谢我们感谢所有参与本研究的学校合作伙伴以及自愿提供帮助的参与者。