综述：隐藏在内部的风暴：间歇性爆发障碍中的精神疾病共病现象——系统评价与贝叶斯荟萃分析

《Journal of Psychiatric Research》：Hidden Storms Within: Psychiatric Comorbidity in Intermittent Explosive Disorder: A Systematic Review and Bayesian Meta-Analysis

　　刘芳清|莎拉·伦纳德|肖卓妮|夏洛特·伦诺克斯
曼彻斯特大学

**摘要**

**背景**
间歇性爆发障碍（IED）的特征是突然且不成比例的攻击性爆发。高比例的精神疾病共病表明，IED呈现出复杂的跨诊断特征，但其共病谱尚未得到定量综合分析。

**目的**
本荟萃分析旨在：（1）估计IED患者的精神性疾病共病率；（2）量化这些共病相对于非IED人群的比值比；（3）确定可能影响这些关联强度和性质的背景和方法学因素。

**方法**
遵循PRISMA指南和PROSPERO注册（CRD420251048183），纳入了47项研究，涉及超过80,000名参与者。其中29项研究为荟萃分析提供了定量数据，尽管部分研究使用了重叠的数据集。采用随机效应模型和贝叶斯模型整合了七种精神疾病的数据。通过元回归和敏感性分析评估潜在调节因素的影响及研究结果的稳健性，并利用漏斗图不对称性和贝叶斯选择模型评估发表偏倚。

**结果**
IED患者表现出多种疾病的显著共病倾向，包括广场恐惧症（OR = 3.79）、酒精使用障碍（OR = 3.08）、药物使用障碍（OR = 3.31）、广泛性焦虑障碍（OR = 3.45）、重度抑郁障碍（OR = 2.12）、创伤后应激障碍（OR = 2.75）和社交恐惧症（OR = 2.90）。共病率从8.1%（广场恐惧症）到30.7%（药物使用障碍）不等。在大多数共病障碍中，普通人群样本的共病率高于临床样本，而诊断标准并未显著影响这些关联。

**结论**
据我们所知，这是首次关于IED共病的荟萃分析。研究结果表明，IED存在广泛的共病负担，涉及情绪、焦虑和物质使用谱系，进一步支持了共享的跨诊断机制（包括情绪调节障碍、冲动控制受损和易激惹性增加）在其发病机制中的作用。重要的是，虽然荟萃分析为这七种共病提供了重复证据，但定性分析表明IED的共病几乎涵盖所有主要诊断类别。我们的发现强调了整合筛查方法、跨诊断治疗模式以及在全球心理健康议程中正式承认IED的迫切需求。

**引言**
间歇性爆发障碍（IED）是一种精神疾病，其特征是反复出现的、冲动的言语或身体攻击行为，且与诱发情境严重不成比例（美国精神病学协会，2022年）。尽管从《精神疾病诊断与统计手册》第一版起就已记录了这种偶发性冲动攻击行为（例如DSM-I中的被动-攻击型人格；DSM-II中的爆炸型人格），但IED直到1980年才在DSM-III中被确立为独立诊断（APA，1980年）。DSM-IV（APA，1994年）引入了更严格的诊断标准，规定了攻击发作的频率和严重程度，并要求排除可归因于其他精神疾病或医疗状况的冲动暴力行为。后续修订，尤其是DSM-5-TR（APA，2022年），进一步明确了这些标准，以区分IED与正常的愤怒反应和其他精神疾病。最新估计显示，IED的患病率高于普遍认知，终生患病率为5.1%，12个月患病率为4.4%（刘芳清 & 叶欣，2025年）。值得注意的是，不同国家的患病率差异较大，跨国数据显示患病率从低于1%到超过8%不等（Scott等人，2016年）。IED的偶发性性质常导致报告不足、误诊或被简单视为“愤怒问题”。然而，其个人影响深远，包括长期痛苦、内疚感和社会隔离（Scott等人，2020年）。在人际层面，IED会破坏人际关系，加剧家庭暴力，并影响教育和职业功能（Soleimani Rad等人，2024年；刘芳清 & 叶欣，2024年）。在社会层面，IED相关的攻击行为通过司法干预和生产力下降带来巨大成本（DeLisi等人，2017年）。

**IED的共病情况**
几乎所有IED患者都伴有多种其他精神疾病（Kessler等人，2006年；刘芳清 & 叶欣，2025年）。临床上看，这种重叠使得诊断变得复杂，因为焦虑、情绪障碍或物质滥用症状可能掩盖潜在的冲动攻击行为或加剧其严重性。共病还影响治疗反应和预后；例如，在同时患有焦虑障碍的IED患者中，功能受损更严重（Keyes等人，2016年），且更广泛的证据表明，共存的情绪或人格障碍与更频繁和更严重的发作及较差的长期结果相关（Coccaro等人，2018年；Coccaro，2019年；刘芳清 & 叶欣，2025年；Scott等人，2020年）。在IED患者中，精神性共病与非自杀性自伤和自杀尝试的风险增加有关（Jenkins等人，2015年）。总体而言，共存的精神疾病与所有诊断组中的犯罪行为增加有关（Fazel & Danesh，2002年）。未能识别这些共病可能导致误诊和治疗抵抗，尤其是在心理健康需求未得到满足的弱势群体中。

尽管在不同人群中都发现了IED的精神性共病证据，但相关文献仍较为零散，尚未有系统性的综合研究。系统地绘制IED的共病谱对于推进跨诊断模型至关重要，这些模型旨在解决共同的神经生物学和心理社会机制问题，并为高风险群体制定精细的风险分层和预防策略。这些发现不仅对临床应用有意义，也对刑事司法和广泛的心理健康政策制定具有广泛影响，有助于从被动管理攻击行为转向主动的、基于证据的个性化护理路径。

为了确保临床相关性和概念一致性，本荟萃分析重点关注DSM-5中与IED最常相关的七种精神疾病，即情绪障碍、焦虑障碍和物质使用障碍。这一选择基于理论依据，即这些领域存在情绪调节障碍、兴奋不稳定和冲动控制受损等共通机制（Coccaro，2019年；Keyes等人，2016年；McLaughlin等人，2012年）。重度抑郁障碍（MDD）和持续性抑郁障碍归类为情绪谱系中的情绪调节障碍；酒精和药物使用障碍反映了与冲动和抑制行为相关的外部化维度；而焦虑相关疾病（社交恐惧症、广场恐惧症、广泛性焦虑障碍（GAD）和创伤后应激障碍（PTSD）则反映了过度兴奋、回避和威胁敏感性的内部化过程。虽然其他外部化疾病（如注意力缺陷/多动障碍（ADHD）、对立违抗障碍（ODD）和品行障碍）在理论上与IED相关，但由于独立IED共病研究的数量不足，未纳入荟萃分析（Geissbühler等人，2021年）。然而，排除这些疾病更多是因为缺乏实证数据，而非认为它们与IED无关。值得注意的是，PTSD同时具有内部化特征（回避、再体验、过度警觉）和外部化特征（易怒、言语和身体爆发）；在本次分析中将其归类为内部化障碍，因为其主要症状涉及威胁敏感性和回避（Friedman等人，2011年；Miller等人，2004年）。

**研究策略和注册**
本荟萃分析的方案在International Prospective Register of Systematic Reviews（PROSPERO；CRD420251048183）中进行了前瞻性注册。研究按照Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses指南（Page等人，2021年；见附录A）进行和报告。我们系统地检索了七个数据库：PubMed、PsycINFO、Embase、Scopus、Web of Science、Cochrane Library和Global Health，时间范围截至2025年9月7日。3月20日进行了补充检索，未发现新的符合条件的研究。补充搜索包括手动查阅纳入研究的参考文献列表并联系专家获取未发表的数据。完整的搜索词表见附录B中的表B1。

**纳入标准**
研究符合以下条件方可纳入：（1）根据DSM或ICD标准诊断为IED；（2）报告至少一种共病精神疾病的患病率或风险比；（3）包含至少20名IED患者，因为较小的样本容易受到异常值的影响，可能影响效应估计的可靠性（Faber & Fonseca，2014年）。

**数据提取**
从每项研究中提取以下数据：（1）研究特征：作者、发表年份、样本规模、研究设计及IED诊断标准；（2）共病结果：包括标准误差的患病率估计值以及比较IED组和非IED组的比值比（OR）及其95%置信区间（CI）。当研究报告的是广泛类别时（例如情绪障碍、物质使用障碍（SUD）），我们提取了这些数据。为避免重复计数，只有当研究在具体类别中没有相关病例时，才将数据纳入相应类别。只有至少有5项独立共病研究的疾病才被纳入荟萃分析，以确保元回归或亚组分析的稳健性（Geissbühler等人，2021年；见附录B中的表B2）。当研究针对同一共病提供了多个效应量时（例如终生与12个月估计值、宽泛与狭窄的IED标准、滥用与依赖亚型），所有概念上不同的估计值均被保留，以全面反映IED共病的操作范围。

**偏倚风险评估**
使用10项风险的Prevalence Studies偏倚工具（Hoy等人，2012年）评估纳入研究的内部和外部有效性。每个条目的评分范围为0（低风险）或1（高风险），总分为0至10分。按照指南，总体风险被分为低（0–3）、中等（4–6）或高（7–10）。两位评审者通过对五篇随机选择的文章进行校准培训（κ = 0.87），然后独立评估剩余的42项研究（κ = 0.84）。通过讨论协调了评分差异。

**数据整合**
本荟萃分析的主要结果是患病率，即符合共病精神疾病诊断标准的IED患者比例。由于预期存在较大的概念和方法学异质性，因此始终使用随机效应模型。首先对个别研究的比例进行对数转换以稳定方差，随后使用随机效应模型进行统计分析以考虑研究间差异。分析后，将合并的对数比例及其对应的95% CI转换回原始比例尺度进行解释。尽管一些研究者建议在合并比例时使用Freeman–Tukey双弧正弦转换（例如Barker等人，2021年），但考虑到本研究样本量差异较大（样本规模从30人到超过5000人不等，Schwarzer等人，2019年），我们选择了对数转换方法，因为双弧正弦方法可能在样本量差异较大时产生误导结果。

**次要结果**
次要结果是共病的相对比值比，即评估时IED患者与非IED人群中患某种精神疾病的相对概率。比值比（OR）用于量化两组之间共病诊断的相对可能性，而非纵向风险。当研究直接报告OR和95% CI时，直接提取这些值。对于分别提供IED和非IED人群患病率的研究，构建2×2列联表手动计算OR。对数转换后的OR的标准误差使用公式SE[log(OR)] = √(1/a + 1/b + 1/c + 1/d)计算，其中a、b、c和d代表2×2表的单元格计数。当出现零单元格时，应用Haldane–Anscombe修正（将所有单元格值增加0.5）以允许对log(OR)和方差进行估算。

**统计异质性评估**
使用Q统计量评估统计异质性，并用I2和τ2量化。I2表示可归因于真实研究间差异的总变异比例，25%、50%和75%分别对应低、中等和高异质性（Higgins等人，2003年）。τ2统计量用于估计不同研究中真实效应大小的绝对方差；其平方根（τ）以与效应测量相同的尺度表达异质性。95%预测区间（PI）用于描述新研究的真实效应预期落在的分布范围内。先验调节因素分别和联合地纳入混合效应元回归模型中，根据逆方差（1/ [σ?2 + τ2]）进行加权。我们还应用了Holm–Bonferroni校正来控制同一疾病内部调节因素的家族错误率。敏感性分析分为两个步骤进行。首先，我们识别并排除了异常值，即那些95%置信区间（CI）与汇总的95% CI不重叠的研究，这些研究表明其患病率显著偏高或偏低。然后，在不包括这些异常值的研究的情况下重新进行元分析，以评估结果的稳健性。其次，我们通过一次去掉一个研究的方式（“留一法”（LOO）进行分析，以检查整体效应估计的稳定性。使用Egger的漏斗图不对称性检验来评估发表偏倚。此外，我们还计算了Luis Furuya–Kanamori（LFK）指数，以进一步量化不对称性和潜在的小样本效应（n < 10）。

鉴于先前的证据表明患病率估计会因研究背景和诊断框架而异（Kessler等人，2006年；Scott等人，2016年；Liu & Yin，2025年），我们预先定义了两个调节因素：样本类型（普通样本与临床样本）和诊断标准（DSM-IV vs DSM-5）。普通样本指的是基于人群的流行病学研究，而临床样本包括来自治疗环境或干预试验的参与者（例如，随机临床试验）。这些因素在之前的精神病学元分析中一直影响共病率的估计（Winsper等人，2019年），我们提前选择这些因素以确保可比性并避免事后探索。对于有足够研究的数据，我们对比值比结果进行了调节因素分析；由于某些疾病的亚组研究数量有限，未单独进行患病率调节因素分析。尽管样本的性别构成和平均年龄可能是有信息的调节因素，但由于大多数纳入的研究没有报告IED特异性的统计细分数据，因此没有包括这些变量。通过优先考虑这些已报告的变量，我们避免了在没有强理论依据的情况下测试多个调节因素时可能增加I型错误率的“盲目搜索”行为（Pincus等人，2011年）。

每个比值比结果都使用了bayesmeta包中的贝叶斯正态-正态随机效应模型进行了重新分析，以在完全概率框架内整合抽样误差和研究间的异质性。采用了弱信息先验——具体来说，合并效应的对数尺度上的μ ～ N (0, 12)，以及研究间标准差的τ ～ 半正态（0, 0.5），以规范极端估计，同时在很大程度上保持中立性。报告了后验中位数和95%可信区间（CrI），以及描述未来研究预期效应范围的95%后验预测区间（PPI）。后验总结遵循bayesmeta分析框架；模型检查包括后验预测区间和对τ的先验尺度的敏感性（R?ver & Friede，2023年）。

除了定量元分析外，还对所有47项纳入的研究进行了定性综合，以便从叙述角度理解研究结果。这种综合分析了研究中的重复主题，包括共病模式、发展前因、神经生物学相关因素和社会文化差异。研究按主题分组，并总结出关于IED共病性质的趋同和分歧的证据。

所有元分析均在R 4.3.3中使用metafor（3.8-1）、clubSandwich（0.6.3）和bayesmeta（2.6）包进行。可视化使用ggplot2（3.5.0）和plotly（5.19）生成。

在筛选的6,089项研究中，对109项进行了全文评估，最终有47项被纳入综述（其中29项贡献了针对每种疾病的元分析；每项疾病特定元分析的参与研究在附录D的森林图中列出）。研究选择过程的PRISMA流程图如图1所示。

所有纳入研究的Hoy得分中位数为3（四分位数范围（IQR）= 2–5）。23项研究被归类为低风险，19项为中等风险，5项为高风险。外部有效性问题较为突出：35%的研究所抽样的人群不具有明显的全国代表性（项目1），41%的研究提供的信息不足，无法排除显著的非响应偏倚（项目4）。内部有效性问题较少见，但诊断定义不明确（项目6，22%）和数据收集方式不一致（项目8，29%；见附录C）。

在2004年至2025年间发表的47项符合条件的研究中，定性证据表明IED的精神病学共病模式具有异质性但存在趋同性（见图2）。最常被研究的共病包括重度抑郁障碍（MDD）、广泛性焦虑障碍（GAD）、创伤后应激障碍（PTSD）和物质相关障碍，这些疾病构成了本次元分析定量综合的核心。这些发现表明IED与多种主要的内部化、创伤相关和物质相关障碍有很强的关联。多项队列研究进一步表明，IED通常会在情绪障碍发作之前出现，这与它作为外部化谱系中的上游脆弱性标志物的潜在作用一致（Coccaro等人，2016年；Jennings等人，2017年）。

重要的是，元分析中包含的共病不应被解读为IED所有可能的精神病学共病情况的全部。更广泛的定性文献表明，IED与比汇总分析中包含的更多诊断类别有关。例如，Zhang-James等人（2025年）使用大型电子健康记录样本报告称，92%的精神病诊断与IED显著相关，危险比从物质使用障碍的2.1到成人人格和行为障碍的76.6不等。同样，Scott等人（2016年，2020年）记录了IED与恐慌障碍、分离焦虑障碍、特定恐惧症、双相障碍、暴食症、注意力缺陷/多动障碍、对立违抗障碍和品行障碍之间的显著共病。Coccaro（2019年）也报告了IED与双相障碍、抑郁障碍、焦虑障碍、物质使用障碍和创伤后障碍之间的共病增加。这些发现表明，本次元分析中代表的疾病是目前证据最为充分复制的疾病，因此可以进行定量汇总，而不是IED唯一的或必然的主要共病。定性文献还指出，IED的共病可能因行为表现而异。以对他人的身体攻击为特征的外部化亚型与物质使用障碍的关联更为强烈，而涉及言语攻击和无身体伤害的威胁行为的亚型则与焦虑和抑郁的关联更为密切（Scott等人，2020年）。这种模式与IED位于情感控制和行为失调的交汇点相符，桥接了内部化症状、冲动控制困难和更广泛的外部化脆弱性。

总的来说，证据支持一种二分解释。首先，当前元分析提供了高度复制的定量证据，表明IED与汇总分析中包含的疾病有较高的共病率。其次，定性回顾和大规模观察证据表明，IED的精神病学多动模式比元分析中符合条件的疾病更为广泛。因此，当前的研究结果应被理解为识别出最充分复制和可以定量综合的IED共病，同时也认识到IED可能嵌入在一个更广泛的精神病学脆弱性网络中。遗传和环境因素似乎都对IED及其共病有所贡献。针对IED成年人的研究发现，与精神疾病组和健康对照组相比，IED参与者中童年虐待、不一致或严厉的养育方式以及家庭不稳定性的发生率更高（Lee等人，2014年；Fanning等人，2014年）。破坏性行为障碍和注意力缺陷/多动障碍经常同时出现，但与IED只有部分重叠，表明它们有共同的但不同的病因路径（Radwan & Coccaro，2020年）。在不同文化背景下，这些早期外部化特征似乎为后来的情感共病提供了基础，形成了行为解禁和情绪调节失调之间的发展桥梁（Coccaro，2019年；McLaughlin等人，2012年）。

神经影像学和实验室研究表明，IED涉及一个双重系统失衡：杏仁核-岛叶威胁回路过度活跃，同时前额叶和前扣带回抑制网络激活不足（McCloskey等人，2016年；Moeller等人，2014年）。5-羟色胺功能障碍和皮质调节减弱可能为冲动性和涉及情绪及焦虑障碍的共病提供了共同的神经生物学基础（Coccaro，2019年）。大规模电子健康记录分析进一步发现了升高的神经和代谢共病，表明存在跨越精神病学-躯体边界的系统性压力-炎症通路（Zhang-James等人，2025年）。在受冲突影响和流离失所的人群中，IED相关的愤怒发作与PTSD和复杂的创伤反应同时发生（Rees等人，2013年；Tay等人，2022年）。定性描述将愤怒发作视为累积创伤的症状以及针对感知到的不公正的文化认可的抗议形式。一些证据表明性别可能影响共病表现：Fanning等人（2016年）发现，患有IED的女性更有可能符合PTSD的标准，并尝试自杀，而Scott等人（2020年）在分析中控制了性别因素，但未报告按性别分层的共病数据。这些发现暗示了共病模式的潜在性别调节作用，尽管直接按性别分层的证据仍然有限。

总的来说，定性综合将IED描述为一个跨诊断的节点，其中发展逆境、情感调节失调和神经生物学失衡相互作用，导致了普遍的精神病学共病。这一框架通过强调共享的脆弱性因素（如早期创伤、5-羟色胺功能障碍和缺乏自上而下的控制）来解释IED与其他情绪和行为障碍的频繁共现，这些因素在生命周期中表现出不同的但相互关联的临床表型。将IED视为在其更广泛的共病网络中的概念，而不是作为一个独立的诊断实体，为预防、评估和多模式干预提供了一个更简洁且具有临床意义的模型。

**每种共病疾病的元分析结果**

**广场恐惧症**
风险：对9项研究的随机效应元分析显示，IED患者符合广场恐惧症标准的可能性显著高于非IED对照组，OR = 3.79，95% CI [3.10, 4.62]，Z = 11.6，p < .001。研究间的异质性可以忽略不计，Q(8) = 8.25，p = .41，τ2 = 0.01，I2 = 3.0%。95%预测区间较窄（3.07–4.66），表明不同研究背景下的真实效应变异很小。由于研究数量有限且亚组分配不均衡，无法进行可靠的元回归，因此未进行调节因素分析。

**患病率**：来自8项研究的对数转换患病率估计得出汇总点患病率为8.1%，95% CI [6.7%，9.7%]，Z = 11.0，p < .001。观察到中等程度的异质性，Q(7) = 22.37，p = .002，τ2 = 0.07，I2 = 68.7%。Egger的回归检验未发现小样本效应的证据，截距 = ?1.84，t(6) = 1.65，p = .15。

**广泛性焦虑障碍（GAD）**
风险：对15项研究的元分析显示，IED患者患GAD的比率显著升高，OR = 3.45，95% CI [2.45, 4.85]，Z = 7.11，p < .001。研究间存在显著异质性，Q(14) = 67.68，p < .001，τ2 = 0.21，I2 = 79.3%。95%预测区间（1.50–7.92）表明不同人群的真实效应存在较大变异。按样本类型进行的亚组分析显示，在一般人群样本中存在稳健的关联（OR = 3.87，95% CI [2.57, 5.82]，I2 = 80.5%），而临床样本的估计不显著，OR = 0.68，95% CI [0.06, 7.99]，但由于数据有限，该估计值非常不准确。

**一般人群样本中IED患者的GAD患病率为13.7%，95% CI [10.3%，18.9%]，Z = 6.46，p < .001**（基于12项研究）。异质性极高，Q(11) = 197.95，p < .001，τ2 = 0.41，I2 = 94.4%。**临床样本中的GAD患病率为13.4%，95% CI [7.9%，21.6%]，I2 = 96%**。埃格测试显示 funnel plot（漏斗图）没有显著的不对称性，截距 = ?2.20，t(10) = 1.06，p = .31。药物使用障碍（DUD；即非酒精物质使用障碍，与AUD分开分析）风险。11项研究的汇总分析（k = 11）显示，患有IED的个体出现药物使用障碍的可能性超过三倍，OR = 3.31，95% CI [2.73, 4.02]，Z = 10.4，p < .001。研究间异质性适中，Q(10) = 22.00，p = .079，τ2 = 0.05，I2 = 36.4%。患病率。IED样本中的药物使用障碍汇总患病率为30.7%，95% CI [20.9%, 42.5%]，Z = 7.55，p < .001（k = 11）。绝对比率差异很大，异质性极强，Q(10) = 1,323.1，p < .001，τ2 = 0.92，I2 = 99.1%。95%预测区间（6.1%–75.8%）表明真实患病率估计存在显著的研究间差异。值得注意的是，一些临床研究排除了当前有物质使用障碍的参与者，这可能部分解释了患病率估计的异质性。埃格回归显示没有显著的小样本效应，截距 = 1.82，t(9) = 1.24，p = .24。

酒精使用障碍（AUD）风险。18项研究（k = 18）显示，患有IED的个体出现酒精使用障碍的可能性超过三倍，OR = 3.08，95% CI [2.35, 4.14]，Z = 8.20，p < .001。研究间异质性较高，Q(17) = 105.77，p < .001，τ2 = 0.20，I2 = 83.9%。患病率。12项研究的Logit转换患病率数据表明汇总患病率为22.9%，95% CI [16.4%, 31.1%]，Z = 7.34，p < .001。异质性极强，Q(11) = 496.60，p < .001，τ2 = 0.66，I2 = 97.8%。虽然埃格测试没有显示显著不对称性，截距 = 1.47，t(10) = 1.33，p = .21，但修剪和填充分析表明存在轻微的出版偏倚，三项假设计研究将汇总OR从3.08略微降低到2.74，95% CI [2.07, 3.63]。LFK指数为1.67，表示轻微的不对称性。

社交恐惧症风险。11项研究的荟萃分析（k = 11）显示，患有IED的个体患社交恐惧症的概率显著增加，OR = 2.90，95% CI [2.04, 4.10]，Z = 7.43，p < .001。观察到显著的异质性，Q(10) = 34.82，p < .001，τ2 = 0.14，I2 = 71.3%。基于9项研究（k = 9），IED队列中社交恐惧症的汇总患病率为17.8%，95% CI [14.1%, 22.3%]，Z = 8.71，p < .001。异质性极强，Q(8) = 121.69，p < .001，τ2 = 0.33，I2 = 93.4%。由于临床亚组研究数量有限，未单独进行社交恐惧症的调节变量分析。基于埃格回归，OR和患病率分析均未显示出小样本偏倚的证据（ps > .15）。

创伤后应激障碍（PTSD）风险。17项研究的汇总分析（k = 17）显示，患有IED的个体患PTSD的概率显著增加，OR = 2.75，95% CI [1.96, 3.86]，Z = 7.02，p < .001。研究间异质性显著，Q(16) = 99.54，p < .001，τ2 = 0.17，I2 = 82.9%。一般人群研究（k = 13）显示关联较强，OR = 3.04，95% CI [2.23, 4.14]，I2 = 80.6%；而临床样本（k = 4）得出的关联较弱且不显著，OR = 1.95，95% CI [0.74, 5.19]，I2 = 85.5%。埃格测试未显示小样本效应的证据，截距 = ?0.16，t(16) = 0.14，p = .89。5项研究的汇总PTSD患病率为17.0%，95% CI [11.4%, 24.5%]，Z = 6.42，p < .001。研究间异质性极强，Q(4) = 136.83，p < .001，τ2 = 0.46，I2 = 96.3%。一般人群样本的汇总患病率为18.5%，95% CI [12.4%, 26.6]，也具有高异质性。一项临床研究报告的患病率为3.5%，95% CI [0.7%, 15.6%]，因此单独列出。埃格测试结果不显著，截距 = 1.37，t(4) = 0.36，p = .74，但由于研究数量较少，统计效力有限。

重度抑郁障碍（MDD）风险。20项研究（k = 20）显示，患有IED的个体符合MDD标准的可能性约为两倍，OR = 2.12，95% CI [1.67, 2.69]，Z = 6.13，p < .001。存在显著异质性，Q(19) = 131.28，p < .001，τ2 = 0.23，I2 = 84.8%。亚组分析显示，一般样本（k = 14，OR = 2.53，95% CI [2.02, 3.18]）的关联比临床样本（k = 6，OR = 1.24，95% CI [0.76, 2.02]，I2 = 83.9%）更强。埃格回归未显示小样本效应的证据，截距 = 0.50，t(19) = 0.39，p = .70。基于12项研究（k = 12，N = 9,081），IED患者中MDD的汇总随机效应患病率为24.1%，95% CI [19.7%, 29.1%]，Z = 8.68，p < .001。研究间异质性极强，Q(11) = 238.52，p < .001，τ2 = 0.34，I2 = 95.4%。一般人群样本的患病率为24.2%，95% CI [20.6%, 28.2%]（k = 9，I2 = 85.0%）；而两项临床研究估计的患病率为15.0%，95% CI [6.0%, 33.6%]。埃格测试显示漏斗图有显著不对称性，截距 = ?5.82，t(10) = 4.80，p = .001，表明患病率文献中可能存在出版偏倚。

汇总结果森林图（图3）和相应的网络图（图4）总结了跨障碍共病结构。附录D中提供了单独显示每种障碍的OR和患病率的森林图。下载：下载高分辨率图像（359KB）下载：下载全尺寸图像

图3. 患有IED的个体中精神疾病共病的汇总比值比和患病率。下载：下载高分辨率图像（277KB）下载：下载全尺寸图像

图4. IED作为跨诊断汇聚点：共病网络。

异质性的元回归
注意：节点大小与汇总比值比（OR）成正比。线条厚度反映了四分相关性的大小。实线表示正相关，虚线表示负相关，线条颜色区分了强关联和中等关联。

对每个诊断领域进行了单独的混合效应元回归，以评估样本类型（一般人群与临床）和诊断标准（DSM-5与DSM-IV）是否调节了对数比值比。对于MDD，样本类型显示出边缘关联，β = 0.51，SE = 0.27，p = .067；而诊断标准不显著，β = ?0.24，SE = 0.26，p = .360。研究间方差保持不变，τ2 = 0.23。对于PTSD、GAD、广场恐惧症、AUD和DUD，样本类型（β = ?0.39至0.32）和诊断标准（β = ?0.41至0.26）均未达到统计显著性（所有ps > .22），研究间方差（τ2）与无条件模型相同。在每个障碍应用Holm-Bonferroni多重比较校正后，没有调节效应在家族α = .05水平上保持统计显著（见图5）。

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图5. 按障碍类型显示元回归调节变量的气泡图。注意：每个气泡代表一项纳入元回归分析的研究。x轴表示比值比的自然对数（log (OR)），y轴表示精确度（1/SE）。气泡大小反映研究权重，颜色表示样本来源，形状表示诊断标准。

出版偏倚
使用修剪和填充分析以及LFK指数评估了漏斗图的不对称性。对于情绪和焦虑障碍（MDD、PTSD、GAD、广场恐惧症），没有研究需要插补，LFK指数范围从?0.38到+0.86，与对称分布一致。对于AUD，左侧有三项研究被插补，导致汇总估计降低2.74，95% CI [2.07, 3.63]，LFK指数为+1.67，表明轻微的不对称性。同样，DUD需要两项插补研究，得出调整后的OR = 2.91，95% CI [2.40, 3.54]，LFK = +1.82。尽管进行了这些调整，效应大小在统计和临床上仍然稳健，元分析结论未改变。漏斗图的视觉检查（见附录E）证实了这些发现。

敏感性分析
DL与REML比较。为了验证结果的稳健性，我们比较了DerSimonian-Laird（DL）和受限最大似然（REML）估计方法在所有七种障碍中的表现。正如模拟研究所预期的那样，REML一直产生比DL更高的研究间方差估计值。尽管异质性估计存在显著差异，但两种方法得出的汇总OR高度一致（中位数绝对差异 = 0.04，范围：0.01 – 0.08），确认了主要发现的稳定性（见附录F）。

异常值和影响分析。LOO分析显示，没有任何一项研究的移除会改变汇总估计的方向或统计显著性。对于MDD的患病率，顺序省略研究最多使汇总估计值改变1.8个百分点（范围：22.3%–24.1%），确认了结果的稳健性。在敏感性分析中排除了被识别为异常值的研究（95% CI与汇总95% CI不重叠）；汇总估计值基本保持不变，所有结果的差异小于5%。

重叠限制分析。为了评估来自同一基础数据集的重复样本和多重报告的潜在影响，我们在每种障碍限制每个独立样本只有一个效应大小的情况下重新运行了特定障碍的元分析。在这种保守的规格下，所有七个汇总比值比仍然具有统计显著性，障碍间的效应大小排序未改变。这些发现表明主要结论对潜在的部分样本重叠具有稳健性（见附录F）。

贝叶斯随机效应综合
使用贝叶斯正态-正态随机效应模型重新分析了每种共病结果，先验信息较弱：μ ～ N(0, 12) 用于汇总对数比值比，τ ～ half-N(0, 0.5) 用于研究间异质性。后验中位数和95% CrI列在表1中。所有障碍的OR均大于1，表明IED中的共病概率增加。由于τ的规范化，CrI比频率派生的置信区间更窄。

表1. 精神疾病与IED之间关联的贝叶斯元分析估计总结
障碍 后验OR 95% CrI τ（真实效应的标准差）
广场恐惧症 3.79 3.10 – 4.62 0.06 3%
AUD 3.08 2.19 – 4.33 0.56 86%
DUD 3.40 2.68 – 4.32 0.25 37%
GAD 3.60 2.43 – 5.36 0.60 81%
PTSD 2.75 1.96 – 3.86 0.61 85%
社交恐惧症 2.90 2.04 – 4.10 0.44 74%
MDD 2.05 1.59 – 2.64 0.50 85%
注意：IED = 间歇性爆发障碍；AUD = 酒精使用障碍；DUD = 药物使用障碍（非酒精物质使用障碍）；GAD = 广泛性焦虑障碍；PTSD = 创伤后应激障碍；MDD = 重度抑郁障碍；OR = 比值比；CrI = 可信区间；τ = 真实效应（研究间异质性的估计标准差；I2 = 可归因于研究间异质性的总变异比例。
? 后验比值比的中位数（指数化的汇总log-OR）。较高的OR表示与IED的关联更强。

PPIs较宽，但仍处于合理范围内。广场恐惧症的估计最精确，OR = 3.79，95% CrI [3.10, 4.62]，I2 = 3%；而情绪、焦虑和物质使用领域表现出显著的剩余异质性（I2 = 37%–86%）。Vevea-Hedges选择模型有三个p值区域（< .025, .025–.10, > .10），产生的权重在0.90到1.00之间，表明出版偏倚较小；偏倚调整后的汇总OR与主要估计值相差不到6%。

探索性IED内部障碍相关性
为了检查IED样本中共病障碍之间的相互关系，我们提取了2 × 2列联表，报告了障碍对的共同发生情况，并使用三级随机效应模型计算了四分相关性（个体效应大小嵌套在障碍对中，这些障碍对又嵌套在研究中）。出现了一些强正相关（r > .80）：MDD与社交恐惧症（r = .82，k = 10），MDD与DUD（r = .80，k = 9），PTSD与DUD（r = .86，k = 9），以及GAD与社交恐惧症（r = .80，k = 11）。中等正相关性（.50 < r < .80）包括MDD与PTSD（r = .66，k = 17），GAD与AUD（r = .73，k = 11），以及AUD与DUD（r = .73，k = 10）。MDD与GAD之间的负相关（r = ?.33，k = 13）虽然反直觉，但由于分析的探索性质和未进行多重检验校正，应谨慎解释这一发现。几种方法学因素可能导致这一出乎意料的结果。DSM-5的现场试验显示MDD和GAD的诊断可靠性较低，这两种障碍经常共病（Regier等人，2013）。与DSM-IV不同，DSM-5在广泛性焦虑障碍（GAD）和重度抑郁症（MDD）之间不应用层次排除标准，这意味着当这两种障碍同时存在时，为了简洁起见，临床医生可能会诊断其中一种而不同时诊断两种，从而人为地抑制了观察到的共病现象。此外，不同研究之间在诊断细致程度上的差异也可能导致了这种负相关关系。未来的研究应该考察在按DSM版本和诊断评估完整性进行分层时，这种负相关关系是否仍然存在（见表2）。

**表2. IED样本中的精神疾病共病相关性**

| 共病对 | 相关性（r） | 研究数量（n） |
|------------------|--------|---------|
| MDD和社交恐惧症 | 0.81 | 16 |
| MDD和药物使用障碍（DUD） | 0.80 | 39 |
| PTSD和DUD | 0.85 | 9 |
| GAD和社交恐惧症 | 0.80 | 11 |
| MDD和PTSD | 0.65 | 17 |
| MDD和广场恐惧症 | 0.53 | 9 |
| MDD和酒精使用障碍（AUD） | 0.55 | 9 |
| PTSD和广场恐惧症 | 0.79 | 19 |
| PTSD和AUD | 0.60 | 19 |
| PTSD和社交恐惧症 | 0.76 | 10 |
| GAD和AUD | 0.73 | 11 |
| GAD和DUD | 0.66 | 19 |
| 广场恐惧症和DUD | 0.67 | 9 |
| 广场恐惧症和社交恐惧症 | 0.78 | 9 |
| AUD和DUD | 0.72 | 10 |
| AUD和社交恐惧症 | 0.75 | 9 |
| DUD和社交恐惧症 | 0.74 | 9 |

**讨论**

据我们所知，这项元分析是首次关于IED共病的元分析。研究结果量化了IED患者中精神疾病共病的普遍程度以及这些共病相对于非IED组的增加风险，挑战了传统的诊断范式，并强调了临床创新和全球心理健康政策的关键优先事项。

**重新定义IED：情绪失调、冲动性和高度兴奋性的跨诊断交汇点**

这项元分析显示，IED患者共患酒精使用障碍、药物使用障碍、PTSD、GAD、社交恐惧症和MDD的风险显著增加，大多数比值比在2-3.5之间。换句话说，IED不仅仅与一种相邻的诊断共病，而是与内化（焦虑、PTSD、抑郁）和外化或物质相关条件同时发生。我们还发现，在IED样本中，这些障碍之间存在共病现象（例如PTSD与DUD、MDD与社交恐惧症、AUD与DUD），表明IED中的共病具有规律性，而非随机性。如果IED是由于共同的情绪失调机制引起的，那么这种经验模式（即广泛的多领域共病和正向的跨障碍相关性）是难以解释的。然而，如果IED是由共享的失调倾向所驱动的，这种模式则是一致的。

尽管先前的临床和流行病学研究已经使用多种方法证明IED与负面情绪和冲动性有关（Coccaro, 2012; Fettich et al., 2015; McCloskey et al., 2006），但我们的元分析提供了新的定量支持。因此，这些结果强化了从“单一障碍”视角向跨诊断概念的转变。这种模式与Krueger关于精神病理学内化-外化结构的模型高度一致，该模型认为精神障碍的共病主要由两个广泛的倾向维度解释，而非特定障碍的机制（Krueger, 1999; Krueger & Markon, 2006）。类似地，边界型人格障碍也被发现具有广泛的内化和外化共病特征，这表明以情绪和行为失调为特征的疾病可能在精神病理学的更广泛结构中占据共同的位置（Eaton et al., 2011）。Ciesinski等人（2024）使用潜在类别分析在IED中识别出了不同的性格障碍特征，进一步强调了IED与更广泛的人格病理学之间的重叠。事实上，这里观察到的精神疾病共病程度与更广泛的观点相符，即共病在各种诊断中非常普遍，可能存在一个普遍的精神病理学因素（“p因子”）（Caspi et al., 2014, 2024）。从这个角度来看，冲动性攻击并不是唯一在跨诊断中发现的特征；相反，定义一种障碍的症状经常出现在其他障碍的定义中，而像DSM这样的系统划分的诊断边界可能会固化这些高度重叠的类别。我们的发现支持这一观点，并表明从单一障碍视角的转变不仅适用于IED，也适用于更广泛的精神病学分类。

先前的临床和流行病学研究也表明，IED经常与焦虑和情绪症状共病，并且这种共病与更严重的功能障碍和自杀倾向相关（Coccaro & McCloskey, 2019; Keyes et al., 2016; Scott et al., 2020; Zhang-James et al., 2025）。发展研究表明，IED及其共病可追溯到早期逆境和外在化特征，再次指出共同的潜在风险因素（Fanning et al., 2014; Lee et al., 2014）。换句话说，我们的定量综合扩展并量化了在IED文献中已经定性描述的模式。

在机制方面，有越来越多的证据表明，用于威胁处理、情绪调节和抑制控制的前额-边缘系统在IED以及我们元分析中显示出最高OR值的几种障碍中发生了改变。据报道，IED患者存在杏仁核过度反应和前额叶/自上而下的控制减弱（McCloskey et al., 2016）、PTSD和创伤相关障碍（Helpman et al., 2016; Kredlow et al., 2022）以及与物质使用相关的抑制解除（Moeller et al., 2014）。血清素能功能低下和皮质调节减弱也被提出作为将冲动性攻击与焦虑-情绪共病联系起来的共同基础（Coccaro, 2019; Raji et al., 2025）。由于我们的数据显示IED最常与这些障碍共病，因此通过这种共享回路的角度来解释我们的共病模式是合理的。

综合来看，元分析结果和支持文献得出了相同的结论：IED作为一个跨诊断的纽带，在其中，发展中的逆境、情绪调节失败和前额-边缘系统失衡在多个诊断类别中变得临床可见。这也与研究领域标准（RDoC）等维度框架一致，这些框架将问题定位在负面情绪价值和认知控制系统上，而不是在单一的DSM标签上。虽然我们的数据没有直接测试神经机制，但它们提供了流行病学“信号”，使得共享机制的解释既合理又必要。

**一般样本和临床样本之间的系统差异**

亚组分析表明，样本来源对共病估计有显著影响。一般人群样本系统地产生了相对较高的共病估计。这种差异可能反映了多种机制：首先，Berkson偏差可能导致临床样本中低估共病率（Berkson, 1946; Laliberté et al., 2020），当IED与其他精神障碍共病时，临床关注通常集中在更明显或优先的共病诊断上，从而掩盖或忽视了IED的诊断；其次，临床样本中的治疗寻求门槛可能更高，只有表现出更严重症状或更大功能障碍的个体才会进入专业治疗系统。这种“选择效应”可能会改变共病的表型结构。

**诊断标准演变的有限影响**

比较DSM-IV和DSM-5的标准没有显示出系统的调节作用，这是一个意外但有信息量的发现。这可能表明：（1）IED的共病结构在不同诊断版本中保持稳定，其与情绪、焦虑和物质使用障碍的关联根植于共同的神经生物学和心理学机制，而不是人为的诊断边界；（2）诊断标准的改进主要影响IED的检测率和患病率估计，而没有显著改变已诊断个体的共病特征。这一结论应谨慎解读，因为许多基于DSM-5的研究是在修订后的早期阶段进行的，可能尚未完全捕捉到更新后的诊断框架在临床实践中的全部长期影响。

**局限性和未来研究方向**

尽管这是关于这一重要主题的首次定量综合研究，但这项元分析仍然存在一些固有的局限性。首先，纳入的研究在地理上存在显著不平衡，美国提供了近一半的研究，而低收入和中等收入国家（LMICs）的代表性严重不足。这种不平衡引发了关于文化普遍性的担忧，因为忽略了社会决定因素（如贫困、结构性暴力和心理健康资源短缺），这些因素在LMICs中更为普遍（Alegría et al., 2018; Kirkbride et al., 2024），这些因素可能独特地影响IED的共病模式。其次，虽然我们的研究清晰地描绘了共病的“是什么”（描述性）和“有多普遍”（流行病学），但在理解“为什么”（病因学）和“如何”（机制）方面仍有重大差距。具体来说，尽管定性综合研究表明杏仁核-前额叶回路存在失调，但当前的元分析数据不足以确定特定的大脑区域或回路特征是否预测特定的共病模式（例如，前额叶-纹状体异常是否与物质使用障碍具体相关）。关于IED与其共病障碍之间的遗传相关性、多基因风险分数的重叠，以及早期逆境通过表观遗传修饰影响共病风险的程度，也缺乏直接证据。最后，研究中未解释的异质性表明，未测量的环境因素（包括文化背景、创伤暴露的严重性和慢性程度、治疗寻求模式和诊断实践的差异）可能显著影响不同人群的共病模式。

**未来研究方向**

需要大规模的队列研究来追踪IED的共病纵向轨迹，特别强调使用交叉滞后模型来澄清IED与其共病障碍的发展顺序。未来的个体参与者数据（IPD）元分析和多层次建模方法有助于解开这些复杂的相互作用，并更直接地测试潜在的跨文化调节因素。此外，还需要系统地研究保护因素。未来的研究还应在非西方文化和LMICs中进行流行病学调查，特别关注不同文化中攻击性和情绪失调的行为表达和语义标签，并评估特定的共病关联是否具有文化普遍性，或者反映了独特的社会生态因素。

鉴于IED经常与焦虑、创伤相关和物质使用障碍共病，这些疾病都涉及情绪失调的元素，因此研究针对共享情感控制机制的跨诊断干预措施（例如统一的情绪调节协议、基于正念的疗法）可能在临床上很有用。未来的比较试验需要确定这些方法在存在共病条件时是否具有额外的益处，以及治疗顺序（先治疗IED还是先治疗共病的焦虑/创伤症状）是否会影响结果。

**结论**

关于IED及其精神疾病共病的证据反映了心理健康中的一个更广泛问题：由于可见度有限和政策关注不足，一些普遍存在、致残但可治疗的疾病被边缘化了。据我们所知，这项研究是首次关于IED精神疾病共病的元分析。它探讨了IED作为情绪失调、冲动控制受损和高度兴奋性的跨诊断交汇点的概念地位。关键的是，我们的发现支持了一个双重的结论：元分析提供了与情绪、焦虑和物质使用障碍共病增加的坚实且可复制证据，而定性综合表明IED的共病更为普遍，涵盖了人格、神经发育以及其他内化和外化条件。这一双重视角强调了从分类诊断向基于维度的、以机制为导向的理解的转变的必要性。随着RDoC等范式的出现和精准精神病学的发展，IED及其复杂的共病模式为探索跨障碍共享机制和个性化干预策略提供了研究模型。