史 康，任 垒，张 良，杨 群，崔龙彪，李逢战，宋 磊，马竹静，谷亚男，刘旭峰，金银川

    (空军军医大学军事医学心理学系，陕西 西安710032)

    2019年末暴发的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019，COVID-19)疫情，是我国成立以来发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件，至今仍在全球范围内蔓延[1]。2020年1月30日，世界卫生组织宣布COVID-19疫情为国际关注的突发公共卫生事件[2-3]。疫情初期，由于其发展的不可控性和不确定性，社会中一部分公众会出现一系列心理问题，如焦虑、抑郁、创伤后应激障碍及睡眠障碍等[2-6]。在这些相关心理问题中，焦虑的发生率最高[4-7]。另外，前期症状如果没有及时得到有效干预，可能会恶化并影响后期人们的心理健康。因此,疫情初期公众的焦虑问题需要特别关注。

    近年来，网络分析法迅速兴起，为精神病理学领域提供了一种新思路并已广泛应用在抑郁症[8-9]、焦虑症[10-11]、创伤后应激障碍[12-13]及精神分裂症[14]等精神疾病病理学的研究中。该方法的理论假设是，精神疾病起源于症状间的直接相互作用[15]。该方法由数据驱动，不依赖于变量间关系的先验假设即可对复杂变量间的关系进行数学分析和可视化表示[16-18]。在症状网络中，节点代表症状，边代表症状与症状之间的关联。此外，网络分析法可通过计算中心性指标来量化网络中每个节点的重要性程度。中心性高的节点具有这样的特征：当它被激活时，很有可能通过连接其他节点的边将激活传播到整个网络[19]。这对理解特定症状的临床意义和实施更精准有效的干预可能会有直接启发，即以中心性高的症状为靶点，可能会更大程度上降低整个症状网络的严重程度[20]。

    本研究以COVID-19疫情初期全国公众为研究对象，探究其焦虑症状网络的特征，尤其关注症状的中心性指标，以期为疫情初期公众焦虑的预防和干预提供一定参考。

    1 对象与方法

    1.1 对象

    2020年1月24日至31日，通过问卷网(www.wjx.cn)制作，微信传播，收集全国各省份共1 107份问卷。调查对象为普通民众，纳入标准：年龄18～85周岁，同一个微信号只能答题一次。排除标准：数据缺失、人口学数据不完整或极端数据 ......