COVID-19大流行早期大学生的心理健康和行为:纵向智能手机和生态瞬时评估研究

简介

冠状病毒病

2019年12月，中国武汉首次报告了导致冠状病毒疾病(COVID-19，也称为2019- ncov)的严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)疫情，并于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，全球新冠肺炎已造成20多万人死亡，300万确诊病例[1］．新冠肺炎不仅是一个严重的公共卫生问题;它还带来严重的政治、经济、教育和社会后果。COVID-19每天继续影响全球数百万人。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，对于为当前的公共政策提供信息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与行为

对中国COVID-19疫情心理影响的初步调查研究表明，对普通人群中的大多数受访者来说，心理健康影响中等至严重，参与者认为疫情加剧了焦虑、抑郁和压力[2］．在初步调查COVID-19疫情对中国大学生影响的研究中，观察到焦虑和抑郁水平的增加，以及参与社会隔离的意愿[3.，4］．这些研究的局限性在于它们使用的是横断面数据;如果我们要了解心理健康如何在大流行的不同阶段(如最初的报告、第一次全国感染和就地隔离)发生变化，更好地了解焦虑和抑郁症状的发作时间线是至关重要的。

一些研究采用了生态瞬间评估(ema)来更频繁地、近实时地评估抑郁和焦虑[5-8］．EMA调查问卷在参与者日常生活中以预定频率发送到他们的手机上。这种方法使收集密集的纵向数据与最小的参与者的努力相对于亲自研究。在一项初步研究中，来自80名本科生的EMAs被用来调查COVID-19对心理健康和社会交往的影响，发现心理健康问题增加了，但社会交往没有变化[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)的假期。据观察，在典型的学术术语中，自我报告的心理健康状况有所不同[8，10］．在2020年冬季学期，达特茅斯学院开始实施应对COVID-19的新政策(表1)．从2月4日开始，从中国返回校园的个人被要求在返回校园后进行14天的自我隔离。3月2日，在附近的达特茅斯-希区柯克医疗中心确诊了当地首例COVID-19病例。3月10日，在期末考试期间，学院要求所有计划离校放春假的学生在期末考试结束后离校，并进一步要求计划留校放春假的学生在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，或者在线参加期末考试。3月11日，世界卫生组织正式宣布COVID-19为大流行，当时所有大学赞助的体育比赛都被取消了。仅仅一天后，3月12日，美国政府实施了限制往返欧洲国家的政策。第二天，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，该学院取消了所有50人以上的团体聚会。 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)．创伤性事件后，焦虑和抑郁的情况经常会增加[11-14］．

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目标

目前的工作试图回答以下问题。首先，大学生的心理健康是如何以及何时受到COVID-19流行病的影响的，抑郁和焦虑的变化在统计学上是否与以前同一学生群体的变化不同?其次，COVID-19媒体报道对日常行为(通过智能手机感知衡量)以及抑郁和焦虑的变化有何影响?

方法

研究设计

当前研究中的所有数据均来自于StudentLife研究的第二次迭代[11]，这是一项纵向多模态研究，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。研究组件包括通过StudentLife应用程序的智能手机移动感知[6]， EMAs和关注各种大学经历组成部分的调查，以及功能性神经成像[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应用程序不兼容而被移除，另一名参与者在开始研究的一周内退出了研究。这两个受试者的数据被排除在进一步的分析之外。在剩余的217名参与者中，147名(67.8%)为女性，所有参与者在注册时的年龄范围为18至22岁。这项研究的招募于2017年8月开始，2018年11月结束。这项研究得到了达特茅斯人体保护委员会的批准。

学术方面

在达特茅斯学院，学术日历由一个灵活的全年日历组成，大约分为四个学期或季度。每个学期包括10周，通常接下来是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，从美国第一例确诊病例(表1)到确认COVID-19为全球大流行;这些事件导致了大学、地方和国家层面的政策和监管变化。2020年冬季学期之前的学术学期，包括随后的2周假期，被列为对照学期。

移动传感和EMAs

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应用程序从手机的多个传感器收集数据，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，StudentLife应用程序中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］．StudentLife应用程序每周都会提示学生完成一些简短的调查，这些调查被称为EMAs [5］．这些ema包括患者健康问卷-4 (PHQ-4)，这是对抑郁和焦虑症状的简单测量[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 (ad -2)。在整个研究期间，位置的数据覆盖率为19.7/24小时，所有其他指数的数据覆盖率为22.3/24小时，EMA响应的数据覆盖率为80.1%。

久坐不动的时间

久坐时间或静止时间的计算是为了衡量学生的活跃程度，或者更准确地说，是为了衡量他们缺乏活动的程度。应用程序使用Android活动识别应用程序编程接口连续推断身体活动[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、屏幕打开/关闭)的组合来推断的。通过这种方法，计算出3个特征:睡眠开始时间、醒来时间和睡眠持续时间。这些睡眠测量方法已被证明在30分钟内的总睡眠时间内是准确的。6］．

位置

基于密度的带噪声应用的空间聚类[17]用于聚类GPS坐标，以确定在给定时间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)在半径为30米的范围内进行位置检测。距离是以一天中所有地点之间的米为单位计算的。

电话的使用

解锁时长是指手机解锁后屏幕显示的时间;它是从用户解锁手机的时间开始计算，直到用户手动重新锁定手机或由于不用而自动锁定手机(iOS的默认时间是30秒，而Android的默认时间因制造商而异;用户也可以通过更改手机设置来改变这一点)。通知和系统服务不影响解锁时间的测量。虽然解锁时间不是手机使用的绝对度量，但它是StudentLife中实现的最接近的度量。从2017年9月研究开始到2018年9月，通过每10分钟远程触发手机来测量解锁时间，每10分钟采样1分钟(至少10%的时间覆盖率)。如果在1分钟的采样周期内检测到对话，则采样延长到3分钟，最大时间覆盖率为30%。2018年9月后，手机每3分钟远程触发一次，后续采样1分钟。该分钟内的锁定/解锁行为被实时记录，而其余2分钟的锁定/解锁行为则在下一次远程触发时被记录。

COVID-19新闻报道

为获得对COVID-19媒体曝光率的无偏倚衡量标准，使用该术语发表的新闻文章数量冠状病毒以及整个研究期间(2017年8月至2020年冬季学期结束后2周)所有新闻文章的数量。文章来自美国多家新闻媒体，包括报纸和网络资源，被撤至Media Cloud网站[18］．文章提及率冠状病毒计算文章总数的比例，以创建一个变量索引，反映媒体领域对COVID-19的报道数量，并与学术学期的重要时间点一起呈现(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中格式化和开发[20.］．建模在lme4中实现[21]和lmerTest [22)包。使用ggplot2 [23］．结果表是使用stargazer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期的趋势，感兴趣的变量的平均值以学期的周为单位绘制;除2020年冬季学期外，所有学期的所有研究参与者的数据都被合并在一起，该学期被绘制为一条单独的线。标准误差被标为围绕平均值的阴影带。久坐时间和自我报告抑郁和焦虑的视觉表征可以在图2．比较对数似然拟合的线性混合模型，以确定这些值在久坐时间、焦虑和抑郁方面是否确实与先前的值不同。每个模型中的术语都包含一个二元因素“COVIDTerm”，以标记该术语是否受到COVID-19的影响。术语周被建模为线性和二次因子，以及后续模型中COVIDTerm因子与术语周变量(即COVIDTerm×Term week(线性))之间的相互作用。在所有模型中，每个受试者都设置随机截取。术语周变量被缩放以帮助模型收敛。

每个兴趣变量(久坐时间、抑郁和焦虑)分别用COVIDTerm、学期周(线性)和每个受试者的随机截取进行建模。下一个模型在COVIDTerm和term week(线性)之间添加了一个交互项。第三个模型增加了术语周(二次)变量，第四个模型增加了COVIDTerm和术语周(二次)之间的相互作用。对于每个感兴趣的变量，使用r中的基本统计包中的方差函数分析这四个模型进行比较。对于每个变量，选择偏差最小的模型。P值使用Satterthwaite方法计算，该方法在lmerModLmerTest中实现，作为lmerTest包的一部分。

为获得反映可能接触到covid -19相关新闻内容的每日变量，请使用a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下载和缩放。通过结合智能手机的传感功能和学期的一周，首次对COVID-19新闻进行建模。每个特征在提交到模型之前都进行了缩放。除COVIDTerm因素和主题外，每个变量都进行了缩放，以帮助模型收敛，并考虑可以比较相对重要性的回归系数。根据解锁时间、解锁次数、久坐时间、睡眠时间、访问地点数量、学期周(线性和二次变量)等固定效应，以及对每个受试者的随机拦截，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面的日常模型中。考虑到个体参与者只在每周的基础上回答心理健康EMAs，后续模型包含的时间点比上面仅智能手机感知的模型少得多;同样，这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

与其他所有学术学期相比，我们观察到2020年冬季学期的第9周和第12周在行为和心理健康方面的差异，这与上课的最后一周、期末考试的一周和为期两周的春假相对应。在2020年冬季和之前的学期中，直到第11周(休息的第一周)，久坐的时间似乎非常相似，与典型学期相比，人们每天久坐的时间多了一个多小时;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周显著增加，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周是达特茅斯学院附近确诊的第一例COVID-19病例后的一周，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，也是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，抑郁和焦虑都持续高于其他学期的水平;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(具体细节参见方法部分)。对于这些变量中的每一个，用最复杂的模型观察到更优的拟合(由最低偏差测量)。该模型包括新冠肺炎术语、线性术语和二次术语周趋势，以及新冠肺炎术语与各术语周趋势的相互作用;该模型还允许对每个参与者的数据进行随机拦截(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术语与三个变量的二次项周回归函数的相互作用(P<.001)，并且还观察到COVID-19期限与久坐时间和抑郁的线性期限周回归量之间的显著相互作用(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年冬季学期和以前学期在久坐时间、抑郁和焦虑方面的广泛差异后，下一个目标是确定这些行为是否以更细的方式发生变化，特别是反映了有关COVID-19的相关新闻报道。包含该术语的新故事的比例冠状病毒维持在基线水平至1月初，但在3月初出现大幅上升，这并不令人意外(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变化，我们纳入了手机使用(解锁时长和解锁次数)、久坐时间、睡眠时长、访问地点数量以及线性和二次学术学期周回归量的固定效应。模型中包括每个受试者的随机截取。对每个变量进行缩放，以帮助限制性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。除了睡眠时间和旅行距离外，所有变量都与COVID-19新闻报道的比例显著相关(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。访问地点数量的负标准化系数最大。

在COVID-19新闻比率的第二个模型中，我们再次尝试用移动感知特征加上自我报告的焦虑和抑郁得分进行推断。当焦虑和抑郁被添加到之前使用的感知模型中时，我们观察到焦虑的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(解锁数)在第一种型号中显著，但在第二种型号中不显著。由于标准化beta权重在所有其他变量中相对稳定，焦虑似乎吸收了第一个模型中与解锁号码相关的一些方差;但是，由于第二个模型的数据子集不同，我们不能直接进行比较。我们再次观察到手机使用增加(解锁时长)，久坐时间增加，访问地点减少，两种模型的标准化beta权重稳定。线性和二次项周均与新冠肺炎新闻比率呈正相关。

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讨论

主要研究结果

在大流行暴发期间，主要关注病原体及其对身体健康的影响。心理健康和行为变化通常被认为是次要的问题。在本研究中，我们利用217名大学生的纵向数据，证明了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，久坐的时间增加了，焦虑和抑郁的症状也增加了。随后的分析检查了COVID-19新闻报道增加与行为(从移动传感数据推断)与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，去的地方更少(从GPS跟踪推断)，焦虑和抑郁也有所增加。这些分析确定了智能手机感知带来的行为变化，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”政策的情况一致。

在2020年冬季学期期间，观察到抑郁、焦虑和久坐时间增加，这表明对心理健康和行为的巨大影响超出了SARS-CoV-2病原体的实际影响。期末考试前几周对学生来说压力特别大。10］．我们通常发现，在这段时间内，参与者报告的抑郁和焦虑得分相对较高;然而，这些分数在休息期间会恢复到基线。8］．在一个典型的学期内，大学生心理健康的周期性为我们的研究提供了一种独特的控制方式，否则，在美国各地大学进行期末考试的3月份，压力和焦虑的周期性起伏可能很难解开。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检查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术术语变量，然后寻找最近(与covid -19相关)术语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水平，这归因于COVID-19大流行。此外，我们没有观察到这3个变量中的任何一个在休息期间回归基线，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，这表明在面对COVID-19时具有一定的弹性;然而，总体数值仍然高于一般课间休息期间观察到的数值。这也可能与快速变化的社交媒体、政策和媒体报道的调整期相一致[25］．

人们通常在休息期间更加活跃;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，特别是有氧活动，可以减轻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，久坐不动的时间和使用手机的时间增加与抑郁和焦虑有关。12，27，28］．总的来说，这些研究结果表明，在居家令期间，人们应该增加身体活动，限制屏幕时间，以减轻抑郁症状。

随着COVID-19新闻报道的增多，我们观察到久坐行为和手机使用时间的增加，访问地点的数量减少，手机解锁次数减少。最初，手机解锁次数与COVID-19新闻成反比，这有点令人惊讶;然而，这可能是由于手机解锁时间(即屏幕时间)增加，否则将跨越多个手机解锁。探访地点数量的减少与许多政府实施的“待在家里，保持安全”政策是一致的;这也与荷兰大学生保持社交距离的初步工作形成了对比，在研究期间，荷兰没有实施社交距离政策[9］．在感知和心理健康联合模型中，在感知模型中添加抑郁和焦虑，显示焦虑和COVID-19新闻之间存在很强的推理联系，而抑郁则略显着。在联合模型中，解锁次数、睡眠持续时间和旅行距离同样不显著。

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，学生更加抑郁和焦虑，使用手机的时间更多，去的地方更少，久坐的时间更多。在这个抑郁和焦虑增加的关键时刻，我们向公共卫生官员和公民个人发出呼吁，以提高公众对有氧运动和远离科技产品(调节手机使用)的益处的认识，因为这些都已被证明对缓解焦虑和抑郁有积极作用[[8，26，28，29］．新冠病毒在本学期的第9周抵达当地。到COVID-19大流行开始时(学期第10周)，观察到心理健康的显著恶化和多种行为变化，这与大学、地方和国家层面快速政策变化的实施同步。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。

局限性和未来发展方向

目前的研究有各种各样的局限性，尽管大多数都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，是本科大学生，智能手机与StudentLife应用程序兼容，并愿意参与多年的纵向研究;这限制了目前研究结果对一般人群的普遍性。同时，它具有独特的优势，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。第二个限制是研究中纳入的个体数量适中，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有很强的显著影响，表明效果强劲。

虽然智能手机的传感功能相当强大，但对现有数据的解释仍有一些局限性。当活动能力下降时，比如在居家命令期间，人们可能不会一直带着手机，这可能会导致高估久坐的时间。此外，参与者可能优先访问更大的屏幕(如平板电脑或笔记本电脑);因此，手机的使用(通过屏幕解锁时间或解锁次数来衡量)可能低估了屏幕的总时间。即便如此，尽管屏幕总时间的变化可能被低估了，我们还是观察到手机使用的增加。未来的工作还应确定在消费增加期间使用的屏幕类型，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善对久坐时间等行为的测量，并允许更频繁地对手机使用情况、位置和其他测量进行采样。

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课程和由于COVID-19而从住宿课程转移到在线课程的课程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临全球危机时，旨在缓解心理健康危机的干预措施的最佳发展。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大流行初期阶段的心理健康和相关行为提供了初步的见解。随着COVID-19大流行在大学校园蔓延，以及大规模的政策变化，抑郁、焦虑和久坐的时间增加了。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，我们可以证实，随着媒体报道的增加和大流行的临近，参与者的心理健康和相关行为发生了同步变化。对于这些大学生来说，大流行的早期与通常情况下时间和抑郁增加的时期相吻合，我们观察到行为模式的改变和心理健康状况的下降超过了典型的学术术语。还有很多工作要做，以了解行为和心理健康在面对重大不利的全球事件时如何变化和相互作用。