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过去大流行的证据表明,大规模公共卫生危机期间的恐惧、不确定性和失控可能导致大流行相关信息的寻求增加,特别是在有高度焦虑倾向的人群中。在这些群体中,更多地使用与COVID-19大流行有关的信息可能会增加焦虑。
在这项研究中,我们研究了美国网络活动与广泛性焦虑障碍7 (GAD-7)得分之间的关系。
我们通过谷歌、Facebook和Reddit等各种平台上的广告招募参与者进行在线调查。共有406名中重度(≥10)GAD-7评分的美国成年参与者符合纳入标准并完成了调查。使用GAD-7量表测量的焦虑水平形成了我们的主要结果。我们的关键自变量是过去14天内平均每日在线时间和平均每日在线搜索COVID-19的时间。我们使用关键自变量与GAD-7评分之间关系的潜在混杂因素作为对照,即睡眠质量、COVID-19恐惧量表、酗酒、药物使用、处方药滥用和社会人口统计学属性。
线性多元回归分析显示,每天在网上搜索COVID-19信息4小时的人GAD-7得分更高(系数为1.29,
这项研究的结果表明,限制大流行相关的在线信息搜索可能有助于我们研究人群的焦虑管理。
COVID-19大流行影响了世界各地日常生活的多个方面。在创纪录的失业率和国会前所未有的3万亿美元救济和经济刺激计划出台之前,美国各州政府强制采取了包括居家令和关闭非必要企业在内的社会距离措施[
社会隔离、环境压力加剧以及资源的潜在损失(包括获得卫生保健的机会)的共同作用,引发了人们对当前大流行期间精神卫生结果的相关性进行研究的呼吁[
流行病的初始阶段总是伴随着普遍的焦虑[
中国是第一个受新冠肺炎大流行影响的国家,对其心理健康影响的研究发现,焦虑与在线接触有关COVID-19的新闻和信息之间存在正相关[
在COVID-19大流行期间,在线研究正日益成为开展卫生研究的流行手段[
本研究对美国406名中度至重度焦虑的在线调查参与者进行横断面调查,研究了GAD-7得分与在线搜索COVID-19信息的时间之间的关系。据我们所知,这是第一项在美国样本中研究与COVID-19有关的在线活动与GAD-7得分之间关系的研究,可能有助于加深我们对当前大流行心理健康后果的理解。
我们通过Facebook上的在线广告、谷歌广告和Reddit等在线论坛招募了研究参与者。点击在线广告的潜在参与者将被引导到Qualtrics调查,使用我们针对COVID-19修改的GAD-7筛查工具对他们进行资格筛查(有关详细修改的GAD-7仪器,请参阅中第一个表)
那些不符合纳入名单上所有项目的人没有资格参加这项研究。符合条件的参与者在网上提供了他们的同意,并在我们的研究Facebook页面上点赞或发送消息后,他们被邀请完成我们的研究调查,调查完成后他们会收到15美元的亚马逊礼品卡。鉴于存在焦虑症的人在流行病期间对在线信息搜索的暴露程度和脆弱性有所不同,我们选择了患有中度至重度焦虑症的人(即GAD-7评分≥10)[
该调查于2020年3月15日至4月8日进行。加州大学欧文分校的机构审查委员会(IRB)认为这项研究是IRB豁免的。我们的分析样本由406名符合纳入标准的受访者组成,并对调查中的所有项目做出了回应。
对于因变量,我们使用GAD-7量表来测量焦虑水平[
关键自变量包括上网时间(6类:无、1分钟至2小时、2-4小时、4-6小时、6-8小时、>8小时)和网上搜索COVID-19的时间(6类:无、1分钟至2小时、2-4小时、4-6小时、6-8小时、>8小时)。为了解释清楚,我们将在线搜索COVID-19的时间从分类转换为二进制(每天≤4小时或每天>4小时)(很少有参与者报告每天搜索COVID-19的时间小于2小时)。
如前所述,流行病与睡眠质量下降、对流行病的恐惧增加和药物使用增加相对应[
我们使用普通最小二乘多元回归分析来检验GAD-7评分与独立控制变量之间的关系。我们指定了稳健标准误差来解释异方差。回归系数为
研究纳入变量的描述性统计(N=406)。
变量 | 参与者 | |
GAD-7一个平均分数(SD) | 17.2 (3.2) | |
金属氧化物半导体b睡眠量表得分,平均值(SD) | 2.2 (0.9) | |
COVID-19恐惧量表得分,平均值(SD) | 4.2 (0.5) | |
年龄(年),平均值(SD) | 38.9 (12.7) | |
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没有一个 | 0 (0.0) |
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1分钟~ 2小时 | 6 (1.5) |
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2 - 4小时 | 62 (15.27) |
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4到6个小时 | 103 (25.37) |
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6 - 8小时 | 107 (26.35) |
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> 8小时 | 128 (31.53) |
在过去14天内,每天在线搜索/阅读有关COVID-19的信息/观看视频(例如,COVID-19的原因、症状、对社会的影响/股市/就业问题、相关新闻报道)的时间超过4小时,n (%) | 336 (82.8) | |
过去14天内任意一天酗酒,n (%) | 98 (24.1) | |
在过去14天内使用任何毒品,包括大麻、可卡因或快克、海洛因、冰毒、致幻剂、摇头丸/MDMA, n (%) | 69 (17) | |
使用任何处方药只是为了感觉,超过处方,或没有处方(如奥施康定,维柯丁,羟考酮,美沙酮,阿普唑仑,安定,氯硝西泮,阿得拉或利他林),n (%) | 20 (4.9) | |
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非西班牙裔白人 | 307 (75.6) |
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非西班牙裔黑人 | 28日(6.9) |
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拉美裔 | 41 (10.1) |
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亚洲 | 14 (3.45) |
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其他 | 16 (3.94) |
高于或等于高中/GED水平c教育程度,n (%) | 394 (97) | |
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女 | 332 (81.8) |
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男性 | 74 (18.2) |
一个广泛性焦虑障碍
b医学结果研究。
c普通教育发展。
多元线性回归结果预测广泛性焦虑障碍7分作为关键协变量的函数。
协变量 | 系数(95% CI) |
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2 - 4小时 | -0.59(-2.54到1.36) | 55 |
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4到6个小时 | -0.05(-1.95至1.85) | .96点 |
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6 - 8小时 | -0.55(-2.45到1.35) | .57 |
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> 8小时 | -0.03(-1.92到1.87) | .98点 |
每天在线搜索/阅读信息/观看COVID-19相关视频超过4小时 | 1.29(0.47至2.11) | .002 | |
每天饮酒超过5杯(过去14天内) | 0.31(-0.32到0.93) | 点 | |
在过去14天内使用过任何毒品,包括大麻、可卡因或快克、海洛因、冰毒、致幻剂、摇头丸/MDMA | -0.18(-0.94到0.57) | .64点 | |
使用处方药只是为了感觉,超过规定,或没有规定(例如,阿片类药物,治疗焦虑,睡眠,多动症的药物一个) | 1.12(0.30至1.93) | .007 | |
金属氧化物半导体b睡眠量表得分 | -1.02(-1.35到-0.69) | <措施 | |
COVID-19恐惧量表评分 | 1.47(0.76至2.17) | <措施 | |
年龄 | 0.00(-0.03至0.02) | 点 | |
女性(参考:男性) | 0.66(-0.12到1.45) | .10 | |
高于或等于高中/GED水平c教育 | -2.77(-4.10到-1.44) | <措施 | |
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非西班牙裔黑人 | 1.24(-0.89到1.12) | 总共花掉 |
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拉美裔 | 1.43(-0.72到1.22) | 收 |
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亚洲 | 1.49(-0.33到2.60) | 13。 |
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其他 | -1.25(-2.55至0.05) | 06 |
样本量(N) | 406 | N/Ad | |
调整R2 | 0.221 | N/A |
一个注意力缺陷多动症:注意力缺陷/多动障碍。
b医学结果研究。
c普通教育发展。
dN/A:不适用。
我们发现,在我们对406名中度至重度焦虑的美国成年人的横断面样本中,平均每天花4个小时或更长时间在线搜索COVID-19与更大的焦虑(使用GAD-7得分衡量)有关。与那些花在大流行相关在线搜索上的时间不到4小时的人相比,那些花在covid -19相关在线活动上的时间超过4小时的人的GAD-7得分高出1.3个单位。我们的分析控制了个人社会人口学属性、总体上网时间、药物使用、酗酒、睡眠质量和COVID-19恐惧量表。我们的研究结果与之前的研究一致,并强调了在COVID-19大流行背景下,在线信息搜索与焦虑症状恶化之间的关系[
局限性包括我们研究设计的横断面性质,这限制了因果推断和概括性。我们还注意到,虽然GAD-7评分可用于协助广泛性焦虑障碍的精神病学诊断,但本研究使用它们来近似焦虑水平(仅在调查前2周内),而不是作为临床诊断。根据《精神疾病诊断与统计手册》第5版标准,广泛性焦虑障碍的临床诊断通常需要持续观察6个月以上[
我们鼓励未来的研究,以研究(正如我们的研究结果所表明的那样)限制接触covid -19相关信息等相对简单的措施是否有助于在大流行期间管理焦虑。我们的研究可能有助于未来的研究,以检查大流行期间错误信息的影响,因为从统计学上讲,接触更多covid -19相关信息的人也可能接触更多错误信息(由于接触的大量信息)。高度焦虑和对不确定性高度不耐受的人,在接触到庸医疗法和错误信息时,可能更有可能采取可能致命的“预防”措施。
似乎高度焦虑的人
在这项横断面研究中,我们观察到在线搜索COVID-19信息的时间与GAD-7评分之间存在正相关。我们的分析可能有助于理解当前COVID-19大流行期间心理健康结果的相关性。
补充材料。
广泛性焦虑障碍7
院校检讨委员会
医疗结果研究
我们要感谢John Liu对焦虑测试GAD-7的反馈。
SDY是健康技术创业公司的顾问,因在PriMed大会上发言而获得报酬,并获得了Facebook和英特尔的捐赠资金。