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尽管有多项行动制定预防自杀，但从2011年起，现役军人和退伍军人的自杀率逐年上升。其中，现役陆军自杀率(36.3/10万)高于其他部门，也高于民间人口(14.0/10万)。退伍军人自杀率(31.7/10万)也高于现役军人和民间人口。因此，研究现役军人和退伍军人中什么因素维系自杀念头，有利于制定更针对性的预防措施。
近年来，精神病学研究取得以下进展:短期内收集数据比较有利于预测自杀倾向;精神疾病症状之间的相互影响，而不是单一疾病因素影响所有症状。
这篇研究采用新方法研究现役军人和退伍军人自杀念头的症状网络，识别关键症状及其变化规律。
作者于2020年1月至2022年10月在全美范围内募集有自杀意念或尝试的军人样本。样本包含标准包括18-65岁，英语水平，近期有自杀意念或尝试，服役经历。最终纳入99名受试者进行基线调查，样本人口学特征见下表:
表 1.当前样本的社会人口学特征
随后作者采集经验采样数据，每天随机四次进行自填问卷，内容包括心理社会状态量表项目。采用卡尔曼滤波对缺失数据进行插值。
网络模型方法上，作者采用mlVAR软件包建立组级网络模型。首先建立每个变量的多层模型，实现组内时间网络和人员网络。随后采用残差分析获得组内同步网络。时间网络中心度采用输入和输出预测程度;同步和人员网络采用预测程度。
表 2.所有网络节点的描述性统计信息
从结果来看，通过同期网络分析发现，在7项症状中，自觉无效感的预期影响力最大。其次是焦虑症状。
表 3.评估研究变量的初始 EMA 项目
图 1.所有网络变量的直方图
在个体间网络中，发现焦虑症状的预期影响力最大。这表明焦虑可能是个体间常见的核心症状。
图2.时间、同期和主体间网络
时间网络结果上，自觉无效感是时间网络中影响力最大的症状。它能够正向预测其他症状，如不近人情、羞耻等的产生。其次是不近人情，它能够正向预测自觉无效感和无望感的产生。在时间网络中，焦虑和被动自杀倾向的导致影响也较大。它们能够导致羞耻感、抑郁等其他症状的产生。
图3.时间、同期和主题间预期影响
总的来说，本研究可能是首次利用每日多次的EMA数据构建临床症状的时间网络模型。它通过考察不同时间点的数据，解析出症状在时间和空间上的影响关系。这种方法提供了新的视角理解临床症状的动态机制。
文献出处：
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