平坦的心理健康曲线:COVID-19居家令与美国心理健康搜索行为的变化有关

简介

2019年新型冠状病毒病(COVID-19)是一种通过人际飞沫或直接接触传播的具有广泛症状的疾病，已被世界卫生组织宣布为国际危机[1，2］．COVID-19快速且基本不受控制的传播影响了美国生活的方方面面，要求近3.27亿人的社会和职业行为发生巨大转变。

在疫情暴发的早期阶段，减少人群中个体之间的物理距离和相互作用是阻止或限制疾病传播的有效方法[3.］．2020年2月初，美国疾病控制和预防中心建议在全美范围内保持社交距离，以防止COVID-19的迅速传播和随后的医疗保健系统负担过重[4］．尽管采取了这些措施和其他措施，COVID-19仍呈指数级传播。在此期间，模拟模型表明，只有最严格的社会距离干预措施才能有效减少传播[5］．在没有联邦指导的情况下，各个州已经颁布了不同程度的这些建议。这种立法体现在关闭学校和非必要企业，以及最近几个州发布的居家隔离通知和居家令(以下简称居家令)。居家令是最具破坏性的措施，导致大规模隔离，除必要旅行外，个人被限制在居住地。截至2020年3月23日，以下11个州发布了这些命令:加利福尼亚州、康涅狄格州、特拉华州、伊利诺伊州、路易斯安那州、马萨诸塞州、密歇根州、新泽西州、纽约州、俄亥俄州和西弗吉尼亚州。在因新冠肺炎疫情宣布居家令的11个州中，加利福尼亚州、新泽西州、纽约州、伊利诺伊州和华盛顿州的居家令已于3月23日生效。

尽管保持社交距离措施对保护身体健康是必要的，但这种措施对心理健康的影响尚不清楚。对隔离的心理影响进行的快速审查发现，这些措施与高度的心理痛苦有关，包括创伤后应激症状、困惑和愤怒，以及情绪低落和易怒的高患病率[6］．作者指出，政府与公民之间缺乏明确的沟通可能会增加不确定性，这可能是造成痛苦的关键因素。这表明，明确的政府行动可能会减少心理困扰。然而，快速综述中没有一项纳入的研究对隔离实施前后的心理困扰进行了评估。因此，需要关于实施居家令前后心理健康症状潜在变化的纵向数据。

迄今为止，世界各地的许多研究都利用互联网搜索趋势来研究心理健康的流行病学变化[7-14］．几乎所有这些发表的研究都发现了互联网搜索行为和现实世界的心理健康数据之间的联系，尽管这种影响的程度在不同的研究中有所不同。具体来说，研究发现自杀搜索查询与完成自杀率之间存在密切联系[7，10，12]在使用“自杀”一词的搜索量与观察到的自杀率之间具有极高的等级间信度(类内相关系数[ICC]=0.98) [15］．其中许多研究还发现，心理健康搜索数据与观察到的生活压力因素(如离婚和失业)之间存在联系[7，10，12］．这些发现为使用心理健康查询作为现实世界心理健康结果的有效代理提供了支持。它们实际上在互联网搜索趋势和流行病学数据之间“搭起了桥梁”，使重要的公共卫生应用能够应用于这一大量现成和易于获取的数据。

本文评估了2020年3月16日至23日期间居家令对心理健康搜索查询的影响。这项工作使用谷歌趋势来量化美国50个州以及哥伦比亚特区(华盛顿特区)的搜索行为变化，目的是更好地了解COVID-19期间居家令对心理健康的严重影响。具体来说，我们试图确定居家令是否与长期社会隔离的潜在影响相关的理论所暗示的情感症状增加有关，或者，相反，政府的明确行动是否可能改善心理健康，而不是继续生活在政府不作为造成的不确定状态中[16，17］．我们调查了以下研究问题:

1. 与尚未颁布居家令的州相比，居家令是否会显著改变美国2020年3月16日至23日期间心理健康搜索查询的轨迹?
2. 居家令对搜索查询的影响是孤立于特定症状领域(如焦虑、抑郁、自杀)，还是在各个症状领域一致?
3. 居家令的结果会独特地影响与心理健康症状相关的搜索查询，还是与身体健康症状(与COVID-19相关或不相关)的搜索查询一致?

方法

谷歌趋势

谷歌是领先的搜索引擎，在美国和世界范围内的所有搜索流量中保持着主导地位。谷歌Trends使用大规模搜索量，允许用户下载给定时间和地点的搜索量信息。谷歌趋势是公开发布的，数据可直接通过谷歌的网站门户或免费软件下载[18］．谷歌Trends对每个搜索区域(在本例中为每个州)的搜索数据进行规范化。标准化使用以下过程:每个数据点除以它所代表的地理和时间范围的总搜索量，以比较相对流行度;然后，根据一个主题在所有主题的所有搜索中的比例，结果在0-100的范围内进行缩放。这种常态化有控制互联网使用总量的效果。我们使用这些标准化值作为结果;给定搜索词的正上升轨迹意味着该词相对于其他词的频率增加。数据是美国东部时间2020年3月16日晚上11点至2020年3月23日晚上10点之间的每小时数据。选择这一时间段是因为我们想调查发布和执行居家令前后的即时时间趋势。在此期间宣布并执行了11个州的命令。我们没有检查3月16日之前的数据，因为谷歌Trends只报告最多7天前的每小时数据。 See图1而且表1这是一个学习时间表。

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搜索条件

心理健康

我们使用以下搜索词来检查常见的心理健康症状:“焦虑”、“抑郁”、“强迫症”、“绝望”、“愤怒”、“害怕”、“冷漠”、“无用”、“担心”、“不安”、“易怒”、“紧张”、“分散”、“疲劳”、“逃避”、“拖延”、“失眠”、“自杀”和“自杀”。这些心理健康术语已通过先前使用谷歌Trends对心理健康进行的研究得到验证[20.］．我们还采用了其他衡量《精神障碍诊断与统计手册》的术语，第5版情感障碍症状，基于之前评估快速情感症状变化的研究，包括评估焦虑的单项项目(包括主观想法，包括恐惧，紧张和不安，以及逃避行为，包括逃避和拖延)，消极想法(绝望，担心)，易怒(愤怒，易怒)，疲劳(疲劳)，快感缺乏(冷漠)，思考或集中注意力能力下降(分散)，睡眠紊乱(失眠)，自杀意念(自杀，自杀)[21，22］．

与已知COVID-19症状无关的身体健康术语

为了确定搜索趋势的变化是否仅限于与心理健康相关的搜索，我们将心理健康症状与目前已知与COVID-19无关的身体健康症状进行了对比。身体健康搜索包括:“擦伤”、“过敏”、“心绞痛”、“呼吸暂停”、“出血”、“水泡”、“瘀伤”、“结膜炎”、“便秘”、“分泌物”、“耳痛”、“胀气”、“骨折”、“出血”、“大小便失禁”、“炎症”、“瘙痒”、“病变”、“皮疹”、“痉挛”、“肿胀”和“晕厥”。这些术语被用作预先指定的证伪假设，以提供有用的控制条件，以进一步确保得出的结论不仅仅是方法论的人为产物[23］．

与已知COVID-19症状相关的身体健康术语

我们还检查了关于COVID-19身体健康症状的搜索查询，以确定与居家令相关的心理健康症状的变化是否与COVID-19身体健康症状的变化不同。因此，我们还在已知的COVID-19症状中对身体健康术语进行了搜索，包括“腹胀”、“模糊”、“充血”、“咳嗽”、“咳嗽”、“臀部”、“腹泻”、“头晕”、“昏厥”、“发烧”、“疼痛”、“打喷嚏”、“链球菌”、“闷”和“呕吐”。

分析

目前分析的目标是调查搜索趋势随时间的变化。因此，重要的是要考虑到潜在的非线性趋势，并考虑到观测结果的相互依赖性。因此，目前的分析使用广义加性混合模型(GAMMs)。gamm结合了模型的特征，这些特征允许预测因子与结果具有高度灵活的关系，只要这种关系具有平滑的函数形式(即连续且可微)，例如通过薄板回归样条和多层模型来实现，这些模型解释了在不同时间内对同一单位进行的观察中缺乏统计独立性(见[24)。使用gamm中的样条曲线，因为它们允许数据采取任何平滑函数形式，但模型只允许预测器-结果关系中的非线性，如果非线性将提供与数据的最佳拟合。我们选择这些方法而不是更流行但不太灵活的方法(例如，高阶多项式变换)，因为薄板回归样条可以更好地解决结的数量和位置问题。特别地，我们使用了薄板回归样条，它使用特征值分解来选择可以解释最大方差的基系数。这是有利的，因为它不需要研究人员选择结的位置，从而减少了建模的主观性，否则有最佳的基础[25]，并能更好地容纳更多的预测因子[26］．值得注意的是，薄板回归样条已被证明不会像其他样条方法那样过度拟合数据[27］．

我们对每个结果使用了以下模型:

结果_我,我~年代₁(时间_我,我) + s₂(TimeSincePolicy_我,我) *留在国内政策_我,我+u _{1, 我}+年代 _{3. 我}(时间_我,我）(1）

结果表示状态的每个搜索词我在时间j；时间表示自2020年3月16日晚上11点以来的小时数;TimeSincePolicy表示观察到的时间与开始实施居家政策之间的时间差变量(如果政策尚未制定，则定义为0);StayAtHomePolicy表示一个虚拟变量，表示策略不到位时为0，策略到位时为1。这些术语表示一条平滑的薄板回归样条，其中允许术语与结果有线性或非线性关系。然而，非线性是不利的，只有在模型拟合更大的情况下，数据才会变成非线性。注意u₁和s_3.用u表示随机效果₁表示状态和s的随机截距向量_3.表示每个状态的时间趋势的随机平滑斜率向量(因此允许非线性随机效应来解释每个状态的变化)。默认的k(10)mgcv为所有分析选择值，以平衡平滑拟合与计算时间(因为为每个随机效应允许平滑样条在计算上是昂贵的)[28］．后者试图估计在没有实施居家政策的情况下，该州可能发生的搜索轨迹趋势。因此，主要的兴趣项是s₂该研究估计，居家政策干预的效果偏离了各州特有的反事实趋势，如果没有发布居家令，这种趋势就会出现。

道德

这篇论文不被认为是人类受试者研究，因为它使用了公开的数据，因此免除了人类受试者的批准。

结果

全美心理健康搜索查询量

我们估计了与心理健康相关的搜索查询总量，方法是比较和使用某一天美国谷歌Trends趋势术语中的搜索词的报告值，乘以每个心理健康术语的标准化值，然后除以在美国各地注意到的已知绝对增加值的比较词。基于这种方法，从2020年3月18日到3月23日，关于精神健康的总搜索量共计9,717,876次(我们只计算了3月18日而不是3月16日开始的总搜索量，因为我们直到3月25日才知道报告的绝对搜索量术语;谷歌Trends报道的每小时测量数据总共只追溯到7天)。看到图2查看每个搜索词的搜索次数。根据3月18日至23日期间每天的平均搜索次数，我们估计在3月16日至23日期间进行了大约1300万次精神健康搜索查询。

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精神健康症状搜索和居家令

我们发现，涉及14个(共计19个)心理健康搜索词的查询与执行居家令之间存在显著关联(见“居家令”)表2作为总结)。我们的结果显示，随着时间的推移，与宣布居家令相关的12种心理健康症状发生了非线性变化。特别是，“害怕”、“焦虑”、“冷漠”、“逃避”、“绝望”、“失眠”、“易怒”、“拖延”、“不安”、“自杀”、“自杀倾向”和“毫无价值”这些词在“居家政策”正式颁布前几天的搜索量迅速上升图3而且4，附图A1-A3多媒体附件1)．此外，这些术语都与“居家政策”实施前约2天(即大约与“居家政策”宣布的时间相同)的平稳效应有关。对于这12种症状中的所有症状(即“逃避”)，在数据收集的最后一天保持稳定。请注意，在这些趋势中与最强变化相关的术语是“恐惧”、“自杀”、“焦虑”和“自杀”图2)．

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非covid -19身体健康症状搜索和居家令

与心理健康术语相反(19个症状中有14个与居家令相关，其中12个与显著稳定相关)，22个不相关的身体健康症状中只有7个与居家令时间相关(见附录A1)多媒体附件2)．在这7种症状中，只有2种症状表现出平稳效应(即胀气和分泌物)。此外，与精神健康症状相比，这些症状的影响明显较晚且不那么极端(见附录A4和A5)多媒体附件1)．综上所述，这表明与心理健康症状相关的极端平稳并未在非covid -19身体健康症状中复制。

COVID-19身体健康症状搜索和居家令

同样，与精神健康症状相比，15种COVID-19症状中只有6种与居家令显著相关(见附录A2)多媒体附件2)．在这6种症状中，只有2种症状(发烧和疼痛)在实施居家令前有所加重，在正式实施居家令后趋于平稳(见附录A6和A7)多媒体附件1)．请注意，对COVID-19身体健康症状的研究结果继续表明，与COVID-19相关的身体健康相比，居家令似乎对心理健康的影响更明显。

讨论

本文调查了为防止COVID-19传播而采取的居家政策对心理健康症状搜索变化的影响。该分析基于美国1000多万次心理健康谷歌搜索。结果表明，在2020年3月16日至23日期间，与居家令相关的心理健康症状搜索发生了很大变化。特别是，结果表明，与焦虑(即恐惧、焦虑、逃避、不安、拖延)、对自己和未来的消极想法(即绝望和毫无价值)、睡眠障碍(即失眠)和自杀意念(即自杀)相关的话题，在宣布居家令之前都有显著增加，在此期间则有相当大的稳定。几乎与“居家令”宣布和颁布的时间一致。

值得注意的是，除了少数例外，这些模式对于心理健康搜索行为来说是相对独特的，而不是更广泛的其他身体健康状况的特征，因此提供了证据表明，在这么短的时间内，最大的变化与心理健康症状有关，而不是与COVID-19症状有关。这些发现的一致性及其在心理健康领域的适用性突出表明，它们可能不是研究方法的人工产物，而是反映了居家政策公告和实施导致的搜索行为差异。

自杀倾向是受居家令影响最大的症状之一。重要的是，之前的研究发现，本地谷歌自杀搜索查询与完成自杀率之间存在强大的关联[7，12]，在自杀搜索量与观察到的自杀率之间具有极高的评分间信度(ICC=0.98) [15］．此外，早期观察到的“自杀”搜索量的增加证实了媒体的报道，即在美国COVID-19爆发期间，自杀电话一直在增加[29］．因此，目前的研究结果可能指向新出现的证据，即居家令可能立即(至少暂时)降低了自杀风险。虽然这项研究可能会指出居家令和实际自杀率之间的潜在关系，但在得出任何结论之前，应该对观察到的自杀率进行研究，以确定这些模式在检查实际自杀率时是否成立。

目前观察到，在宣布居家令之前，焦虑症状搜索量迅速上升，这反映了中国COVID-19疫情期间广泛性焦虑症高患病率的趋势[30.］．然而，焦虑症状搜索量的下降表明，宣布和颁布“居家令”可能对改变这一上升趋势产生了直接影响，鉴于已知的政府行动，防止了进一步的恐惧和动荡。值得注意的是，观察到的趋势证实了之前在中国的研究，该研究表明，对COVID-19预防措施的更明确和行动有助于更好地平静和降低焦虑水平[16］．这突出了减少不确定性以促进灾害后心理健康的重要性[24］．反过来，政府干预在缓解COVID-19大流行期间焦虑加剧方面的社会影响也得到了证实。

值得注意的是，尽管这些居家令可能有助于平抑居家令颁布前心理健康症状搜索量的惊人曲线增长，但这些症状并没有显著减少。相反，在居家令生效的头几天里，搜索率保持相对稳定。当然，还需要更多的研究来检验这些居家令的长期影响，尤其是考虑到在之前的研究中，较长的隔离令与创伤后应激症状的增加有关[31］．

这项研究有很多优点。首先，这项研究是已知的第一项调查大流行期间居家措施对心理健康的直接影响的研究。第二，在一周内分析了超过1000万个与心理健康相关的搜索查询，研究方法在研究心理健康方面的范围是前所未有的。第三，我们能够将这些居家令的前后变化与同一国家的其他州进行对比，以显示与一般模式的偏差。第四，通过将搜索量与与covid -19无关的和与covid -19相关的身体症状的变化进行比较，我们分离出这些心理健康术语在同一时间跨度内的心理健康轨迹中是独一无二的。

尽管这项研究有很多优点，但它也提出了一些悬而未决的问题。也许最大的问题是，心理健康症状搜索量激增的放缓是否只是短暂的，或者长期的居家令是否会导致这些症状的持续减弱。因此，需要更多的研究来扩展这些发现，以研究COVID-19和政府应对COVID-19在这一前所未有的时期的影响。