《BMC Public Health》：Patterns of health-risk behaviors among Chinese adolescents during the COVID-19 pandemic: a latent class analysis
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为探究中国青少年在新冠疫情期间健康风险行为模式及影响因素，研究人员开展调查，识别出 4 种潜在类别，为干预提供线索。
在青春这段充满活力与变化的时光里，青少年却面临着诸多健康风险行为的挑战。像校园里偶尔出现的霸凌现象，生活中部分青少年抽烟、喝酒的不良习惯，以及网络普及后沉迷网络的问题，都让家长和社会忧心不已。而新冠疫情的到来，更是打破了原有的生活节奏，线下学习被迫转为线上，青少年的生活发生了巨大改变。这种变化是否会让他们的健康风险行为增多？这些行为之间又有怎样的关联？以往研究在探索青少年健康风险行为时，要么简单地将各类行为合并计算，要么单独研究各个行为，忽略了行为之间的共同发生情况和差异，难以全面了解青少年健康风险行为的真实状况。基于这些问题，为了更深入地了解青少年健康风险行为，来自湖北医药学院护理学院、太和医院烧伤整形外科、郑州大学公共卫生学院等机构的研究人员开展了一项研究，相关成果发表在《BMC Public Health》杂志上。
研究人员采用分层整群随机抽样的方法，在 2021 年 5 - 6 月从中国商丘市的 4 所高中选取了 1607 名青少年作为研究对象。在研究过程中，使用了多种量表来测量相关变量，比如用 8 项中文版简明感觉寻求量表（BSSS - C）测量感觉寻求，用 15 项改编自全国青年调查的题目评估同伴偏差交往，用 8 项父母监控量表衡量父母监控情况等。通过潜在类别分析（LCA）来识别健康风险行为模式，再利用多项逻辑回归探究潜在类别成员的风险和保护因素。
研究结果主要有以下几个方面：
描述性统计 ：参与研究的青少年平均年龄为 16.3 岁，男性占 53.1%，50.0% 来自农村，多数（93.0%）来自完整家庭，27.8% 的学生童年经历过家庭功能失调。在过去 6 个月里，问题性网络使用（23.9%）最为常见，而破坏公物（1.9%）和性行为（2.4%）的发生率较低。青少年健康风险行为模式 ：通过模型拟合指标综合判断，确定 4 类潜在类别为最优模型。“低风险” 类占比 81.6%，这类青少年参与各项健康风险行为的概率都很低；“问题性网络使用” 类占 7.8%，其中青少年出现问题性网络使用的概率高达 89.7% ，其他健康风险行为概率相对较低；“饮酒” 类占 8.5%，饮酒概率为 80.9% ，其他行为概率较低；“高风险” 类占 2.1%，该类青少年参与 10 种健康风险行为中 7 种的概率都超过 50%，携带武器、破坏公物和性行为的概率高于其他类别。潜在类别成员的风险和保护因素 ：以 “低风险” 类为参照，感觉寻求水平高、同伴偏差交往多、童年受虐待的青少年更易被归为 “问题性网络使用” 类；而父母监控严格、学校联结程度高的青少年则不太可能属于此类。同样，感觉寻求水平高、同伴偏差交往多、父母监控少、学校联结程度低的青少年更可能被归为 “饮酒” 类。此外，男性属于 “饮酒” 和 “高风险” 类别的可能性更大。“高风险” 类青少年相比 “低风险” 类，感觉寻求、同伴偏差交往和童年虐待水平更高，父母监控和学校联结程度更低。
研究结论和讨论部分表明，该研究通过 LCA 分析，识别出中国青少年健康风险行为的 4 种潜在类别，发现个体、同伴、家庭和学校因素对这些类别有显著影响。这不仅丰富了人们对青少年多种风险行为类型及影响因素的认识，为后续研究和干预措施的制定提供了实践基础。研究还发现，问题性网络使用在青少年中较为突出，提示要加强对青少年网络使用的引导和监管。此外，家庭层面的童年虐待和父母监控、学校层面的学校联结都与青少年健康风险行为密切相关，这强调了减少童年虐待、加强父母监控以及营造良好学校环境的重要性。不过，该研究也存在一些局限性，如样本来自单一城市且规模较小、存在社会期望偏差、无法进行因果推断、存在选择偏差以及受疫情影响结果具有局限性等。未来研究可以采用纵向设计，扩大样本范围，综合多方面数据，以更好地研究青少年健康风险行为。
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