新型冠状病毒肺炎大流行早期大学生心理健康与行为:纵向智能手机与生态瞬时评估研究

介绍

冠状病毒病

导致冠状病毒病(COVID-19，也称为2019- ncov)的病毒SARS-CoV-2于2019年12月首次在中国武汉暴发，SARS-CoV-2于2020年1月被确定为新型冠状病毒。2020年3月11日，世界卫生组织宣布COVID-19为全球大流行;截至2020年4月27日，COVID-19已在全球造成20多万人死亡，300万例确诊病例[1]。COVID-19不仅是一个严重的公共卫生问题;它还带来了严重的政治、经济、教育和社会后果。COVID-19每天继续影响着全世界数百万人。了解在这一前所未有的高压力和危机时期对个人行为和心理健康的影响，对于通报当前的公共政策和确保为未来的大流行做好准备至关重要。

流行病和灾难中的心理健康和行为

针对新冠肺炎疫情对中国心理影响的初步调查研究表明，普通人群中大多数受访者的心理健康影响为中度至重度，参与者认为疫情导致焦虑、抑郁和压力增加[2]。在调查COVID-19疫情对中国大学生影响的初步研究中，观察到焦虑和抑郁水平上升，以及参与社会隔离的意愿[3.，4]。这些研究的一个局限性是它们使用的是横断面数据;如果我们要了解心理健康在应对大流行的不同阶段(例如，初步报告、首次全国性感染和就地避难)时发生的变化，更好地了解焦虑和抑郁症状的发病时间表至关重要。

少数研究使用生态瞬时评估(ema)来更频繁和近实时地评估抑郁和焦虑[5-8]。EMA调查以预定的频率发送到参与者的手机，因为他们在日常生活中。这种方法使密集的纵向数据的收集与最小的参与者的努力相对于面对面的研究。一项初步研究使用80名大学生的EMAs来调查COVID-19对心理健康和社会接触的影响，发现心理健康问题增加，但社会接触没有变化[9]。

我们目前的工作结合了纵向智能手机传感和从达特茅斯学院本科生队列中收集的EMAs，以确定COVID-19大流行期间对心理健康和行为的影响。达特茅斯学院每年有四个学期，大致分为10周的学期，然后是2周(或更长时间)的休息。据观察，自我报告的心理健康状况在典型的学术术语中有所不同[8，10]。在2020年冬季学期，达特茅斯学院开始实施新政策，以应对COVID-19 (表1)。从2月4日开始，从中国返回的人员被要求在返回校园后进行14天的自我隔离。3月2日，附近的达特茅斯-希区柯克医疗中心确诊了当地首例新冠肺炎病例。3月10日，在期末考试期间，学院要求所有计划在春假期间离校的学生在期末考试结束后离校，并要求计划在春假期间留在学校的学生在3月16日之前离校。因此，学生们被要求迅速改变他们的旅行计划，提前完成期末考试，或者在网上参加期末考试。3月11日，世界卫生组织正式宣布COVID-19大流行，当时所有大学赞助的体育比赛都被取消。就在一天后的3月12日，美国政府实施了限制进出欧洲国家的政策。第二天，即3月13日，美国总统宣布COVID-19进入全国紧急状态。达特茅斯学院的春假于3月14日开始。3月16日，学院取消了所有50人以上团体的集会。 Finally, on March 17, the college announced that there would be no in-person, on-campus option to attend classes during the Spring 2020 term. This timeline is particularly relevant because it allows us to identify periods during which we might expect additional changes in mental health and behaviors due to the stress of the pandemic and in light of potential adherence to the “Stay Safe, Stay Home” policies mandated by local and national governments. News coverage in the United States can also serve as a proxy for the perceived severity of the situation, given the rapid transition from a localized outbreak in a country several thousand miles away (China) to an outbreak within a few miles of campus along with a rising number of cases nationally (图1)。在创伤性事件后经常观察到焦虑和抑郁的增加[11-14]。

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目标

目前的工作试图回答以下问题。首先，新冠肺炎疫情对大学生心理健康的影响是如何以及何时发生的，在同一学生群体中，抑郁和焦虑的变化是否与以往有统计学差异?其次，日常行为(通过智能手机感知测量)以及抑郁和焦虑的变化如何受到COVID-19媒体报道的影响?

方法

研究设计

本研究中的所有数据均来自StudentLife研究的第二次迭代[11]，这是一项纵向多模式研究，旨在跟踪本科生在整个学术任期内的经历，重点关注心理健康。学习组件包括通过StudentLife应用程序进行智能手机移动传感[6]， EMAs和关注各种大学经历组成部分的调查，以及功能性神经影像学[12]。

参与者

数据收集自219名同意通过StudentLife应用程序提供移动传感数据的参与者[6]。一名参与者因为手机与该应用程序不兼容而退出研究，一名参与者在研究开始后一周内退出研究。这两个受试者的数据被排除在进一步的分析之外。在其余217名参与者中，147名(67.8%)为女性，所有参与者在入组时的年龄范围为18至22岁。本研究的招募于2017年8月开始，于2018年11月结束。这项研究得到了达特茅斯人类受试者保护委员会的批准。

学术方面

在达特茅斯学院，校历由灵活的全年日历组成，大致分为四个学期或季度。每学期包括10周，通常之后是2周(或更多)的假期。2020年冬季学期(1月6日开始)包括COVID-19大流行的进展，从美国的第一例确诊病例(表1)将COVID-19确定为全球大流行;这些事件导致了学院、地方和国家层面的政策和法规变化。2020年冬季学期之前的学术学期，包括随后的两周休息，被列为对照学期。

移动传感和电磁辐射

使用StudentLife应用程序(iOS和Android)管理智能手机传感数据和EMA调查[6]。StudentLife应用程序从手机的几个传感器收集数据，包括但不限于GPS，加速度计和锁定/解锁状态。当参与者使用WiFi并给手机充电时，来自StudentLife应用程序的匿名数据将被上传到安全服务器。来自这些传感器的数据被用来评估各种因素，如每天和每周的工作量对学生的压力、睡眠、活动、情绪、社交能力、心理健康和学习成绩的影响[6]。学生生活应用程序每周都会提示学生完成一些简短的调查，这些调查以EMAs的形式进行[5]。这些EMAs包括患者健康问卷-4 (PHQ-4)，这是对抑郁和焦虑症状的简短测量[13]，评估个体在过去两周内被特定症状困扰的频率，每个分量表的值从0到6不等。PHQ-4结合了患者健康问卷-2 (PHQ-2)和广泛性焦虑障碍-2 (GAD-2)。地点的数据覆盖率为19.7/24小时，所有其他指数为22.3/24小时，整个研究期间EMA的数据覆盖率为80.1%。

久坐不动的时间

静坐时间或静止时间的计算是为了衡量学生的活动，或者更准确地说，是他们的缺乏活动。该应用通过Android活动识别应用程序编程接口连续推断出身体活动[14，15]或iOS Core Motion [16]。

睡眠

睡眠是通过被动感知特征(环境光、运动活动、屏幕开/关)的组合来推断的。通过这种方法，我们计算了3个特征:睡眠开始时间、醒来时间和睡眠持续时间。这些睡眠测量已被证明在30分钟的总睡眠时间内是准确的[6]。

位置

基于密度的带噪声应用空间聚类[j]17]被用来聚集GPS坐标，以确定在给定时间段内访问过的地点数量和旅行距离。当3个GPS样本(每10分钟1个样本)在30米半径内检测位置。全天所有地点之间的距离以米为单位计算。

电话的使用

解锁时长是指手机处于解锁状态且屏幕处于打开状态的时间;它是从用户解锁手机的时间开始计算的，直到他们手动重新锁定手机或由于不使用而自动锁定(iOS的默认值是30秒，而Android的默认值因制造商而异;用户也可以通过改变手机设置来改变这一点)。通知和系统业务不影响解锁时长的测量。虽然解锁时间不是手机使用的绝对衡量标准，但它是StudentLife中实现的最接近的近似。从2017年9月研究开始到2018年9月，解锁持续时间是通过每10分钟远程触发一次手机来测量的，每10分钟采样1分钟(至少10%的时间覆盖率)。如果在1分钟的采样期间检测到会话，则采样时间延长至3分钟，以获得最大30%的时间覆盖率。2018年9月以后，每3分钟远程触发一次手机，随后采样1分钟。这一分钟内的锁定/解锁行为被实时记录下来，而剩下的2分钟的锁定/解锁行为在下一次远程触发时被记录下来。

COVID-19新闻报道

为了公正地衡量媒体对COVID-19的暴露程度，使用该术语发表的新闻文章的数量冠状病毒以及在整个研究期间(2017年8月至2020年冬季学期结束后2周)提取的所有新闻文章的数量。文章来自媒体云网站上的各种美国新闻媒体，包括报纸和在线资源[18]。文章提及的比例冠状病毒对文章总数的百分比进行计算，以创建一个变量，索引媒体领域中COVID-19报道的数量，并与学术学期中的重要时间点(图1)。

数据处理、建模和可视化

数据处理在R [19使用RStudio在R Markdown中进行格式化和开发[20.]。在lme4中实现建模[21]和lmerTest [22)包。使用ggplot2 [23]。结果表是使用stargazer软件包制作的[24]。第一个分析的目的是模拟久坐时间、抑郁和焦虑。为了观察这些领域在整个学术学期中的趋势，我们按周绘制了感兴趣变量的平均值;数据来自所有学期的所有研究参与者，除了2020年冬季学期，它被绘制成一条单独的线。标准误差在平均值周围用阴影带表示。久坐时间的视觉表征和自我报告的抑郁和焦虑可以在图2。通过对数似然拟合的线性混合模型进行比较，以确定关于久坐时间、焦虑和抑郁的值是否确实与先前的项不同。每个模型中的术语都包含一个二元因素“covid - term”，以标记该术语是否受到COVID-19的影响。在后续模型中，将学期周建模为线性和二次因子，以及covid - term因子与学期周变量(即COVIDTerm×Term week (linear))之间的相互作用。在所有模型中对每个受试者设置随机截距。学期周变量被缩放以帮助模型收敛。

每个感兴趣的变量(久坐时间、抑郁和焦虑)分别使用covid - term、学期周(线性)和每个受试者的随机截距进行建模。下一个模型增加了covid - term和term week之间的交互项(线性)。第三个模型增加了学期周(二次)变量，第四个模型增加了covid - term与学期周(二次)之间的交互作用。对于每个感兴趣的变量，使用r中基本统计包中的方差函数分析来比较这四种模型。对于每个变量，选择偏差最小的模型。P使用Satterthwaite方法计算值，该方法在lmerModLmerTest中实现，作为lmerTest包的一部分。

为了获得反映可能接触covid -19相关新闻内容的每日变量冠状病毒主题是在Media Cloud上创建的，日期横跨研究期间。故事的比例包括冠状病毒已下载并缩放。新冠肺炎新闻建模首先结合智能手机感知功能和学期周进行。在提交给模型之前，每个特征都被缩放。除covid - term因素和主题外，每个变量都进行了缩放，以帮助模型收敛，并允许可以比较相对重要性的回归系数。通过解锁时长、解锁次数、久坐时间、睡眠时间、访问地点数量和学期周(线性和二次)变量的固定效应，以及每个受试者的随机截距来推断COVID-19新闻。

为了确定心理健康是否与COVID-19新闻比率相关，将自我报告的抑郁和焦虑变量添加到上述每日模型中。考虑到个体参与者只每周回答一次心理健康EMAs，随后的模型包含的时间点比上面的智能手机感知模型少得多;这再次限制了模型之间的统计可比性。

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结果

与COVID-19大流行相关的行为和心理健康变化

与所有其他学期相比，我们观察到2020年冬季学期的第9周至第12周之间的行为和心理健康差异，这对应于课程的最后一周，期末考试的一周以及为期两周的春假。在2020年冬季和之前的学期中，久坐的时间似乎非常相似，直到第11周(休息的第一周)，与典型的学期相比，人们每天久坐的时间超过了一个小时;在休息的第二周，久坐的时间进一步增加(图2)。自我报告的抑郁和焦虑症状在第10周明显加剧，这与大学、地方和国家政府层面的广泛政策变化相对应。第10周是在达特茅斯学院附近确诊第一例COVID-19病例后的第一周，该病例发生在本学期第9周的第一天。第10周也对应着学生被要求尽快离开校园的时间，以及宣布2020年春季学期转向远程学习模式的时间。在2020年冬季学期的第10周之后，抑郁和焦虑的水平一直高于其他方面的水平;然而，它们以相似的速度下降。

对久坐时间、焦虑和抑郁的多个模型进行了测试(具体细节见方法部分)。对于这些变量中的每一个，在最复杂的模型中观察到优越的拟合(通过最低偏差测量)。该模型包括COVID-19术语、线性术语和二次术语周趋势，以及COVID-19术语与每个术语周趋势的交互作用;该模型还允许随机截取每个参与者的数据(随机效应)。与COVID-19大流行之前的学术术语相比，受COVID-19影响的学术术语建模发现，久坐时间、抑郁和焦虑显著增加(P<措施;表2)。COVID-19项与所有三个变量的二次项周回归量的相互作用(P<.001)，并且还观察到COVID-19术语与久坐时间和抑郁的线性术语周回归因子之间存在显著的相互作用(P<措施一个ndP=。004年,分别)。

COVID-19新闻报道、心理健康和移动传感

在确定了2020年冬季学期与之前学期在久坐时间、抑郁和焦虑方面的广泛差异之后，下一个目标是确定这些行为是否以更细粒度的方式发生变化，特别是反映了COVID-19的相关新闻报道。包含术语的新故事的比例冠状病毒在1月初之前一直维持在基线水平，但在3月初出现大幅增长(图1)。为了确定哪些行为会随着COVID-19新闻报道比例的增加而改变，我们纳入了手机使用(解锁时长和解锁次数)、久坐时间、睡眠时间、访问地点数量以及线性和二次学术学期周回归的固定效应。模型中包括每个受试者的随机截距。每个变量都进行了缩放，以帮助限制最大似然模型的收敛，并获得可以比较相对重要性的回归系数。除睡眠时间和旅行距离外，所有变量都与COVID-19新闻报道的比例(P<措施,表3(左列),图3[上])。手机使用(解锁时长)具有最大的正标准化系数，紧随其后的是线性术语周变量。访问地点的数量具有最大的负标准化系数。

在COVID-19新闻比率的第二个模型中，我们再次尝试使用移动传感功能加上自我报告的焦虑和抑郁分数来进行推断。当将焦虑和抑郁添加到先前使用的感知模型中时，我们观察到焦虑增加而不是抑郁与更高的COVID-19新闻比率显著相关(P<措施,表3(右列),图3[下])。手机解锁次数(解锁号码)在第一种型号中显著，而在第二种型号中不显著。由于标准化贝塔权重在所有其他变量中相对稳定，似乎焦虑可能吸收了第一个模型中与解锁数相关的一些方差;然而，由于第二个模型中的数据子集不同，我们不能直接进行这种比较。我们再次观察到，手机使用量(解锁时长)增加，久坐时间增加，访问地点数量减少，两种模型的标准化beta权重都很稳定。线性和二次项周均与COVID-19新闻比率呈正相关。

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讨论

主要研究结果

在大流行爆发期间，主要关注病原体及其对身体健康的影响。心理健康和行为改变通常被认为是次要问题。在本研究中，我们利用了217名大学生的纵向数据，以证明与以前的学术学期相比，COVID-19大流行对心理健康和行为的影响。在2020年冬季学期，久坐时间随着焦虑和抑郁症状的增加而增加。随后的分析检查了增加的COVID-19新闻报道与行为(从移动传感数据推断)和心理健康之间的关系。我们发现，随着与covid -19相关的新闻越来越多，人们更久坐不动，访问的地点更少(根据GPS跟踪推断)，焦虑和抑郁程度也有所增加。这些分析确定了智能手机感知的行为变化，这些变化与个人遵守地方和国家政府实施的“保持安全，待在家里”政策是一致的。

在2020年冬季学期期间，观察到抑郁、焦虑和久坐时间的增加，这表明在SARS-CoV-2病原体的实际影响范围之外，心理健康和行为受到了很大的影响。期末考试前的几天和几周对学生来说是一个特别紧张的时期。10]。我们通常发现，在这段时间里，参与者报告的抑郁和焦虑得分相对较高;然而，这些分数在休息后恢复到基线[8]。在我们的研究中，大学生心理健康在一个典型学期内的周期性本质为我们提供了一个独特的控制，否则我们很难从3月份美国各大学进行期末考试时压力和焦虑的周期性起伏中解脱出来。了解典型学术周期中的行为对于确定日常事件如何影响学生的心理健康和行为是富有成效的。COVID-19大流行等罕见事件为研究心理健康和行为如何偏离基线提供了独特的机会。为了解释整个学期心理健康的周期性，我们使用了线性和二次周的学期变量，然后寻找最新(与covid -19相关)学期的相互作用和主要影响。抑郁、焦虑和久坐时间的增加，超出了通常在一个典型学期中观察到的时间，这被归因于COVID-19大流行。此外，我们没有观察到这三个变量中的任何一个在休息期间回到基线，这与我们之前在学术术语中对同一队列的研究形成鲜明对比。我们确实观察到焦虑和抑郁的减少与期末考试后的典型下降相似，这表明面对COVID-19有一定的弹性;然而，总体价值仍然高于那些在典型的学术休息期间观察到的。这也可能与社会媒体、政策和媒体报道快速变化的调整期相一致[25]。

个人通常在休息期间更活跃;然而，我们观察到久坐行为大幅增加，这可以归因于COVID-19大流行。研究表明，体育活动，特别是有氧运动，可以减少自我报告的抑郁症状，其效果与低剂量抗抑郁药相似[26]。其他研究表明，久坐时间的增加和手机使用的增加与抑郁和焦虑有关[12，27，28]。总的来说，这些发现表明，在居家令期间，个人应该增加身体活动，限制看屏幕的时间，以减轻抑郁症状。

随着COVID-19新闻报道的加剧，我们观察到久坐行为和手机使用时间的增加，以及访问地点数量的减少和手机解锁次数的减少。最初，手机解锁数量与COVID-19新闻呈令人惊讶的负相关;然而，这可能是由于手机解锁时间(即屏幕时间)的增加，否则这将跨越多个手机解锁。访问地点数量的减少与许多政府实施的“待在家里，确保安全”政策相一致;这也与荷兰在大学生社交距离方面的初步工作形成鲜明对比，荷兰在研究期间没有实施社交距离政策[9]。在感知与心理健康联合模型中，在感知模型中加入抑郁和焦虑，焦虑与COVID-19新闻之间存在很强的推理联系，而抑郁则不显著。在组合模型中，解锁次数、睡眠持续时间和旅行距离也不显著。

从推断COVID-19新闻报道比例的模型中得出的主要结论表明，在COVID-19大流行开始期间，学生们更加抑郁和焦虑，使用手机的次数更多，去的地方更少，久坐的时间更长。在这个抑郁和焦虑加剧的关键时刻，我们呼吁公共卫生官员和公民个人提高公众对有氧运动和远离科技产品(减少使用手机)的好处的认识，因为这些都曾被证明对缓解焦虑和抑郁有积极作用。8，26，28，29]。新冠病毒是在学期的第9周到达当地的。到新冠肺炎大流行开始时(学期第10周)，学生的心理健康状况明显恶化，行为发生多种变化，与此同时，学院、地方和国家层面的政策变化也在迅速实施。这些发现表明，COVID-19大流行的影响范围大大扩大，超出了与SARS-CoV-2病原体直接相关的疾病和死亡。

限制与未来方向

目前的研究有各种各样的局限性，尽管大多数研究为未来的研究提供了激励。首先，我们的参与者年龄大致相同，是本科生，他们的智能手机与StudentLife应用程序兼容，并且愿意参与多年的纵向研究;这限制了当前研究结果对一般人群的普遍性。同时，它提供了独特的优势，例如跨行为周期的纵向测量，其中可以将以前的学术术语与受COVID-19影响的术语进行比较。第二个限制是纳入研究的个体数量适中，所有学期共有217名参与者，COVID-19学期共有178名参与者(83%)。尽管样本量适中，但观察到对心理健康和行为的强烈显着影响，表明效果稳健。

虽然智能手机的传感功能相当强大，但对现有数据的解释存在一些限制。当活动能力下降时，比如在居家命令期间，个人可能不会一直带着手机，这可能会导致高估久坐时间。此外，参与者可能会优先使用更大的屏幕(如平板电脑或笔记本电脑);因此，手机使用(通过屏幕解锁持续时间或解锁次数来衡量)可能低估了屏幕总时间。即便如此，我们还是观察到手机使用的增加，尽管可能低估了屏幕总时间的变化。未来的工作还应该确定在这一消费增长时期使用的屏幕类型，并量化新闻、社交媒体和其他消费内容的相对数量。在进一步的工作中，我们还可以使用智能手表来改进对久坐时间等行为的测量，并允许更频繁地采样手机使用情况、位置和其他测量。

虽然这项工作主要集中在COVID-19大流行的最初几天，但未来的工作将非常适合于调查典型的住宿学术术语与由于COVID-19而从住宿转向在线课程的术语之间的心理健康和行为差异。此外，确定大流行、国家、地方和大学层面的政策变化、心理健康和行为之间的因果模式，可以进一步深入了解在面对全球危机时，如何制定旨在减轻心理健康危机的干预措施。这些发现表明，COVID-19大流行的影响范围大大扩大，超出了与SARS-CoV-2病原体直接相关的影响范围。

结论

了解典型学术周期中的行为对于确定日常事件如何影响学生的心理健康和行为是富有成效的。COVID-19大流行等边缘事件为研究心理健康和行为如何偏离基线提供了机会。

这项研究为COVID-19大流行初期的心理健康和相关行为提供了初步见解。随着新冠肺炎疫情席卷大学校园，以及大规模的政策变化，抑郁、焦虑和久坐时间增加了。使用智能手机移动感知和自我报告的心理健康问题的混合线性模型，我们能够推断出与covid -19相关的新闻报道的比例;此外，我们可以验证参与者的心理健康和相关行为随着媒体报道的增加和大流行的临近而同步变化。对于这些大学生来说，大流行的早期正好是时间和抑郁增加的典型时期，我们观察到行为模式的改变和心理健康的下降，超出了典型的学术术语。在面对巨大的全球不利事件时，要了解行为和心理健康是如何变化和相互作用的，还有很多工作要做。