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这篇研究旨在探讨多维社会心理压力与体质指数（Body Mass Index, BMI）和抑郁风险的横断面关联。研究发现，家庭、学业和人际关系压力是抑郁的独立危险因素，而较高的BMI与较低的抑郁风险相关，但此关联可能受未测因素（如抗抑郁药使用）干扰。该研究为理解抑郁的多因素交互作用和未来制定整合性干预策略提供了初步依据。
引言
抑郁是一种普遍的心理障碍，自2010年以来全球发病率增加了约26.3%，已成为一个重大的公共卫生问题。其病因复杂，不能由任何单一的生物或环境因素完全解释。在社会心理和生理层面，社会心理压力和体质指数（BMI）作为可改变因素，可能在抑郁的发病和进展中起重要作用。先前研究已发现多种与抑郁风险显著相关的社会心理压力源，包括家庭冲突、职业压力、社会经济地位低下、学业负担、情绪创伤和人际支持不足。同时，BMI也作为一个与抑郁相关的生理因素受到关注，有研究认为较高BMI可能通过炎症、激素变化或社会污名等机制增加抑郁风险，但这种关系的研究结果复杂且不一致。此外，社会心理压力与BMI密切相关，例如，压力可能导致饮食行为改变，从而混淆它们各自对抑郁的影响。大多数现有研究侧重于检验单个压力源或BMI的独立效应。这项初步探索性研究旨在评估多维社会心理压力和BMI如何与抑郁风险相关联，以期生成供未来大规模调查的假设。具体而言，本研究采用横断面设计，评估了家庭、工作、经济、学业、情感和人际这六个领域的社会心理压力与抑郁风险的独立关联，并探讨了在控制这些压力源和人口统计学变量后，BMI是否与抑郁风险独立相关。这些发现可能为未来抑郁的综合干预研究提供信息。
材料与方法
这项研究遵循了伦理准则，研究方案获得了浙江中医药大学第二附属医院伦理委员会的批准。研究采用了横断面设计，于2022年2月22日至2024年12月31日在浙江中医药大学第二附属医院进行。参与者筛查遵循多步骤方案，通过宣传海报、社交媒体广告和临床心理学家的推荐进行招募。符合条件的参与者随后完成了贝克抑郁量表第二版（Beck Depression Inventory-II, BDI-II）。研究人员根据预先设定的纳入和排除标准进行进一步评估和分组。抑郁组的纳入标准包括：先前有抑郁诊断、BDI-II评分≥14分、年龄在10-70岁之间、无沟通障碍且具备正常读写能力、参与者或其法定监护人提供知情同意。对照组的纳入标准为：无抑郁病史且BDI-II评分＜14分，其他标准与抑郁组匹配。排除标准包括：有其他精神障碍史、回答不可靠（所有项目答案相同）、问卷来自同一IP地址或在少于10分钟内完成。研究最初评估了250名个体，其中28人因重复IP地址、问卷回答不完整或完成时间少于10分钟而被排除。最终分析纳入222名参与者，其中抑郁组123人，对照组99人。参与者筛选流程图清晰地展示了这一过程 。
抑郁症状使用BDI-II进行评估，这是一份包含21个项目的自评问卷，总分范围为0至60分。抑郁的定义为BDI-II得分≥14分，该工具在中国人群中具有已确立的信度和效度。通过标准化问卷收集人口统计学和临床数据，包括年龄、性别、BMI、职业、吸烟状况、饮酒状况和社会心理压力。BMI通过自我报告的身高和体重计算，使用公式 BMI = 体重（kg）/ 身高2(m2)，并以连续变量进行分析。社会心理压力通过六个独立的“是/否”问题进行评估，询问参与者在过去一年中是否在以下领域经历过显著压力：家庭、工作、财务、学业、人际关系和情感。每个领域的评估使用一个直接问题。例如，家庭压力的提问是：“过去一年，你的家庭关系或家庭事务是否给你带来显著的压力或痛苦？”回答被编码为六个二元变量（1=该领域存在压力，0=不存在压力）以供后续分析。基于先前文献，年龄、性别、吸烟状况和饮酒情况被纳入分析作为潜在的混杂变量。
所有统计分析均使用R软件（4.4.3版）进行。所有收集的问卷都检查了缺失值，只有所有分析变量数据完整的问卷才被纳入分析。对于基线特征的组间比较，符合正态分布的连续变量以均值±标准差表示，并使用独立样本t检验进行分析。分类变量以频数（百分比）总结，并使用卡方（χ2）检验进行比较。考虑到本研究的样本量有限，采用多变量逻辑回归来评估社会心理压力和BMI与抑郁风险的独立关联。所有六个社会心理压力领域（家庭、工作、财务、学业、人际关系、情感）均被纳入模型作为预设的预测因子。最终调整后的多变量逻辑回归模型包括以下变量：年龄、性别、BMI、职业、吸烟状况、饮酒状况以及所有六个社会心理压力领域。结果以调整后的优势比（OR）及其95%置信区间（CI）报告。为了进一步检验社会心理压力与抑郁之间关联在不同亚组中的潜在差异，按年龄（≤24岁 vs. >24岁）和性别进行了分层分析。P值＜0.05被认为具有统计学意义。亚组发现是初步的，应被视为探索性的，旨在为未来假设生成提供线索而非结论性证据。
结果
3.1 基线特征
本研究共纳入222名参与者，其中抑郁组123人（55.4%），对照组99人（44.6%）。两组基线特征在表1中进行了详细比较。基线比较显示，两组在年龄、性别、职业、吸烟状况、工作压力、情感压力或财务压力方面无统计学显著差异（所有P > 0.05）。相比之下，BMI、饮酒状况、家庭压力、学业压力和人际关系压力方面观察到显著差异。
3.2 逻辑回归分析
根据方法中描述的建模策略，拟合了最终调整后的多变量逻辑回归模型，结果见表2。分析显示，家庭压力、学业压力、人际关系压力、BMI和戒酒与抑郁显著相关（所有P < 0.05）。其中，家庭压力与抑郁风险升高关联最强（OR = 3.47, 95% CI: 1.96–6.15），其次为人际关系压力（OR = 2.34, 95% CI: 1.36–4.03）和学业压力（OR = 1.96, 95% CI: 1.14–3.38）。相反，较高的BMI与较低的抑郁风险相关（OR = 0.90, 95% CI: 0.85–0.96）。此外，戒酒与抑郁风险大幅降低相关（OR = 0.05），但该戒酒亚组样本量较小。
3.3 敏感性分析与亚组分析
为了评估稀疏数据偏倚的潜在影响，特别是吸烟和饮酒的“戒断”亚组样本量小的问题，进行了敏感性分析。在该分析中，将原先归类为“戒断”的参与者重新归类到更大的“否”（从不吸烟/从不饮酒）参考组中，并使用合并后的变量重新拟合模型。结果证实了主要发现：家庭压力、人际关系压力和BMI仍然与抑郁风险独立相关。饮酒的关联在重新分类后发生了变化，显示当前饮酒与不饮酒相比，抑郁风险较低。这表明研究的主要结论对于这些不常见暴露类别的替代分类是稳健的。
为进一步探讨社会心理压力与抑郁风险关联在不同人口学亚组中的潜在差异，按年龄和性别进行了分层分析。值得注意的是，由于完全分离（某些单元频数为0），某些亚组中的效应无法估计。在年轻组（年龄 ≤ 24岁）中，家庭压力、学业压力和人际关系压力均与抑郁风险增加显著相关。在年长组（年龄 > 24岁）中，只有家庭压力与抑郁风险保持显著相关。在女性参与者中，家庭压力和BMI与抑郁风险显著相关。对于男性，家庭压力与抑郁风险的关联未达到统计学显著性，但观察到了风险增加的趋势。此外，在年长亚组的探索性分析中，情感压力的点估计值提示与抑郁风险呈负相关，但样本量小且报告情感压力的个体中抑郁分布不均导致置信区间很宽，表明统计不稳定性。
讨论
这项横断面研究探讨了多维社会心理压力和BMI与抑郁风险的独立关联。结果表明，家庭压力、学业压力和人际关系压力可能是抑郁的独立危险因素，而较高的BMI与较低的抑郁风险相关。家庭压力是抑郁的危险因素，这与先前研究一致，家庭压力可能通过加剧亲子冲突和损害家庭功能来增加抑郁风险。尽管在男性中该关联未达到统计学显著性，但升高的OR值仍表明存在风险增加的趋势，这可能归因于男性样本量有限和统计效能降低。在年轻亚组的探索性分析中，学业压力被确定为独立的危险因素，这与先前研究表明有学业压力的青少年患抑郁症的可能性是无学业压力者的2.4倍相符。学业压力可能通过引发负面情绪和损害睡眠质量间接导致抑郁。处于高学业压力下的个体也更容易出现学业倦怠，最终可能导致抑郁症状。人际关系压力与抑郁风险相关，慢性的负面人际关系压力可被视为一种持续的社会威胁，已被证明可预测抑郁复发，其机制可能涉及下丘脑-垂体-肾上腺轴失调。由于亚组样本量有限，本研究无法估计某些压力源（如年轻组中报告财务压力的个体）的风险。这些关联可能反映了双向关系，即压力产生假说表明抑郁也可能增加压力暴露或感知。这些发现需要在更大的样本中得到验证。
这些发现可以在神经发育框架内理解，青春期被认为是大脑重组的关键时期，特别是介导社会认知和情绪调节的前额叶-边缘回路。先前研究表明，在这个敏感窗口期的环境压力可能与先天的神经生物学易感性相互作用，而结构性神经影像学研究提示，早年生活压力可能通过特定的神经解剖和细胞机制影响抑郁风险，包括皮质厚度和表面积的变化。这些机制可能潜在地支撑了本研究中观察到的关联，尽管需要直接的神经影像学证据来证实这一假设。因此，未来研究应考虑将多维社会心理压力评估与结构和功能神经影像学相结合，以探究与压力相关的大脑改变是否介导了本研究中观察到的关联。
较高的BMI在调整压力后与较低的抑郁风险相关，这与先前研究一致。然而，在解释这一发现时需要谨慎几个因素。首先，可能存在反向因果关系，即抑郁症状本身可能导致食欲减退和体重下降。其次，临床抑郁症通常用药物治疗，而一些抗抑郁药已知会导致体重增加。一个至关重要的混杂因素是缺乏药物数据。因此，在抑郁组中观察到的BMI分布可能部分反映了治疗相关效应，这至少可以部分解释这里发现的保护性关联。未来需要前瞻性研究来系统收集详细的用药史，包括药物类型、剂量和持续时间，以澄清和理清BMI与抑郁之间的复杂因果路径。
研究进一步发现戒酒与较低的抑郁风险相关，这与既有的观点一致，即过量饮酒是抑郁的一个危险因素。然而，戒酒亚组的小样本量可能增加了标准误并影响了估计的稳定性。敏感性分析进一步揭示了这些关联的复杂性。当曾经饮酒者与从不饮酒者合并时，当前饮酒显示出与抑郁呈负相关，但这很可能并不暗示酒精的保护作用，而只是反映了参考组构成的变化。因此，这种关联需要在更大样本的研究中进一步确认。
此外，基线时抑郁组和对照组在饮酒状况上的显著差异表明，对照组在生活方式因素方面可能不能完全代表一般人群。虽然我们在分析中调整了饮酒情况，但这一差异强调了在解释比较结果时考虑潜在的选择偏倚或更广泛的生活方式差异的重要性。合并的“非当前饮酒”组可能包含因已有健康状况（包括抑郁本身）而戒酒的个体，从而改变了比较的基线风险。未来的大样本研究应采用更细化的饮酒行为分类来阐明这些关系。
优势与局限性
本研究首次尝试全面评估包括家庭、工作、财务、学业、情感和人际关系领域在内的多维社会心理压力，以及BMI、吸烟和饮酒等变量，从而为抑郁风险因素提供了更全面的视角。统计方法包括多变量逻辑回归以控制潜在混杂因素，以及按年龄和性别分层的亚组分析，这有助于揭示群体特定差异和独立关联。此外，尽管样本量有限，分层分析仍为潜在年龄和性别差异提供了初步见解，可能有助于确定未来需要重点研究的高风险人群。这些方法学上的优势增强了研究结论的可信度，并为制定针对性的抑郁干预措施奠定了基础。
然而，本研究的局限性也应得到注意。首先，横断面设计无法进行因果推断。其次，虽然总体样本量（n=222）对于主要分析是足够的，但它限制了亚组检验的统计效能。同时检验六个压力领域和多个协变量也存在过拟合和产生虚假结果的风险。因此，这些结果需要在更大规模的前瞻性研究中得到验证。第三，对照组的定义尽管是社区横断面研究的常规做法，但依赖于自我报告的无抑郁诊断史和当前低BDI-II评分，没有通过结构化临床访谈进行核实。这种方法可能未能完全排除既往有抑郁史但目前处于缓解期，或具有亚临床症状的个体，这可能减弱了组间观察到的效应大小。第四，本研究中社会心理压力的测量相对基础。压力暴露通过二分法（是/否）项目进行评估，这是大型流行病学调查中出于实用性而常采用的方法，但它未能捕捉压力的强度、慢性程度、频率或主观评价，可能掩盖了剂量-反应关系，并过度简化了压力暴露与抑郁之间的复杂联系。未来的研究可以采用更细致和连续的测量工具，例如感知压力量表，以更好地捕捉压力的多维本质及其对抑郁的影响。
第五，六个社会心理压力领域之间的多重共线性未进行正式评估。尽管被当作独立预测因子处理，但某些领域在概念上可能存在重叠。这种相互关联对我们估计精确度的潜在影响尚未量化。第六，BMI在我们的模型中作为连续线性预测因子处理。我们承认BMI与抑郁之间的关联可能是非线性的，纵向研究显示在低和高BMI极端值时风险均会增加，并且BMI与特定社会心理压力源之间潜在的交互作用尚未探索。我们的横断面设计和样本量不适合稳健地检验这些复杂关系。未来的大样本前瞻性研究应使用分类或灵活的非线性项对BMI建模，以阐明其与抑郁的真实关联。第七，缺乏药物史数据，特别是已知会影响体重的抗抑郁药信息，是一个重要限制。这个未测量的混杂因素可能使观察到的BMI与抑郁风险之间的关联产生偏倚，限制了因果解释。第八，未捕获关键的临床特征，如发病年龄、病程、发作次数、既往住院史、心理治疗史和共病障碍。这些未测量的因素可能混淆了本文报告的关联，并限制了我们发现的临床可解释性。此外，缺乏结构化诊断访谈阻碍了明确的病例确定。未来研究应采用标准化的诊断工具并收集全面的临床病史以增强效度。
结论
总之，这项探索性研究同时评估了多种社会心理压力源和BMI与抑郁风险的关系。家庭、学业和人际关系压力作为一致的独立危险因素出现，并且存在显著的年龄和性别差异，而工作、财务和情感压力则无显著关联。观察到的较高BMI与较低抑郁风险之间的负相关关联，鉴于潜在未测量的混杂因素（如抗抑郁药使用），应谨慎解释。这些发现有助于确定未来纵向研究和靶向干预开发中需要优先考虑的关键可改变压力源。未来的研究应采用前瞻性设计、更大的队列和更细致的压力测量，以验证这些初步观察并阐明因果路径。
