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心理所研究顯示分裂型特質與包括孤獨特質在內的多種亞臨床特質存在顯著關聯
作者: 中国科学院心理健康重点实验室 陈楚侨研究组 ║ 日期: 2019/08/24 

  最近大樣本的研究發現精神分裂症與孤獨症、強迫症、抑郁症及雙相情感障礙等多種精神疾病在基因水平上存在顯著相關。這些研究結果提示精神分裂症也許與其它精神疾病有著共享的基因和病理基礎。然而,在疾病的表型水平,尚不清楚精神分裂症譜系障礙如何與其它精神疾病相互聯系、相互作用。 

  另一方面,如今精神疾病被認爲是由健康人群、高危人群及臨床患者組成的連續譜系。在臨床人群中觀測到的疾病之間基因與表型的關聯,或許在亞臨床人群中已有相應的體現。分裂型特質是一種能夠幫助理解精神分裂症的人格結構,分裂型特質人群是精神分裂症譜系中高危人群的一類。對分裂型特質進行研究,探討其與其它亞臨床人格特質的關系,能夠在排除抗精神病藥物和疾病病程影響的情況下,幫助我們進一步了解精神分裂症與其它精神疾病的關系。 

  爲彌補這一研究領域的空白,中國科學院心理研究所陳楚僑研究員帶領的神經心理學與應用認知神經科學實驗室團隊開展了兩項獨立的研究,探討分裂型特質與其它亞臨床特質之間的關系。 

  第一項研究采用網絡分析的方法,通過構建包括分裂型特質、孤獨特質、強迫特質、抑郁症狀和焦慮症狀的網絡結構,探討分裂型特質與其共存特質之間的關系。共有2204名大學生參與了此項研究。他們完成了測量以上特質或症狀的問卷,其中816名大學生在三個月後再次填寫了問卷。研究結果發現,分裂型特質的人際維度是連接分裂型特質和孤獨特質的主要節點,而分裂型特質的認知-知覺維度與紊亂維度是連接分裂型特質與強迫特質的節點。抑郁症狀與分裂型特質的三個維度均存在相關,焦慮症狀僅與人際維度存在相關。該網絡結構得到了三個月後網絡結構的驗證,表現出了較高的穩定性。兩個時間點的網絡均表現出較高的預測性。 

  第二項研究則重點關注分裂型特質和孤獨特質的關系。研究首先采用元分析的方法,定量總結了孤獨特質與分裂型特質的三個維度(認知-知覺、人際、紊亂)之間的關系,結果發現人際維度與孤獨特質的正向相關性最強,其次是紊亂維度和認知-知覺維度。隨後,他們對2649名大學生的自評問卷數據進行網絡分析,進一步探討兩類人格特質的關聯。其結果驗證了元分析顯示的孤獨特質與分裂特質的人際維度之間存在強相關性。但是,在控制了其他混淆因素後,分裂特質的認知-知覺維度與孤獨特質呈現負相關關系。 

  綜上所述,研究結果表明不同精神疾病之間的相似表現不僅局限于臨床水平,而且在亞臨床階段就已有所表現,並且亞臨床特質之間的相關關系具有跨時間點的穩定性。上述研究結果挑戰了傳統診斷系統中“疾病之間存在明確分界線”的基本假設,且跨診斷的症狀重疊已延伸到嚴重程度較輕的亞臨床階段。 

  以上兩項研究受國家重點研究發展規劃項目、國家自然科學基金、北京市科學與技術基金、北京市科學與技術領軍人才項目、中國科學院心理研究所心理健康重點實驗室以及國家博士後科學基金的資助。 

  文章已在線發表于Asian Journal of Psychiatry (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1876201819305295) Schizophrenia Research (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0920996419303305) 

    

  Zhang, R. T., Zhou, H. Y., Wang, Y. M., Yang, Z. Y., Wang, Y., So, S. H., Chiu, C. D., Leung, P. W. L., Cheung, E. F C., Chan, R. C. K.* (2019). Network analysis of schizotypal personality traits and their association with other subclinical psychiatric features. 44, 209-216. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2019.08.005 

  Zhou, H. Y., Yang, H. X., Gong, J. B., Cheung, E. F. C., Gooding, D. C., Park, S., Chan, R. C. K.* (in press). Revisiting the overlap between autistic and schizotypal traits in the non-clinical population using meta-analysis and network analysis. Schizophrenia Research, https://doi.org/10.1016/j.schres.2019.07.050  

    

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