用于理解精神分裂症患者社会比较过程的移动评估工具的开发:两阶段调查研究

简介

精神分裂症目前影响着大约1%的美国人口[1］．现有的药物治疗可治疗阳性症状(如幻觉、妄想)，但对阴性症状(如动机、社交缺陷)效果不佳[2]，与更严重的残疾和损伤有关[3.］．虽然有专门的治疗方法来帮助治疗精神分裂症的社交缺陷，但获得它们的机会仍然有限[4]，了解鼓励社会参与的方法仍然是研究和临床护理的核心优先事项。

在整个医疗保健领域，数字技术有可能增加获得护理的机会并提高护理质量。心理健康问题的数字治疗，比如通过智能手机应用程序提供的治疗，很受欢迎，目前已有超过10,000种治疗方法。5］．然而，基于应用程序的治疗的持续参与度很低:两周后，下载心理健康应用程序的人有96%不再使用它[6］．考虑到精神分裂症等精神疾病的复发、缓解或慢性模式，持续参与对数字化治疗产生最大影响至关重要。促进参与这些治疗的策略包括使用社交网络来促进社会支持[7］．有证据表明，社交网络是目前推动人们持续使用心理健康应用程序的最有效手段，提供社交支持的应用程序比那些不提供社交支持的应用程序有更高的参与率。6］．

除了社会支持等过程之外，社交网络推动参与(以及随之而来的行为改变)的有效性部分取决于社会比较流程。将自己的观点、技能或行为与相关的其他人进行比较，可以让人们评估自己，从而减少这些领域的不确定性。8］．理论和证据表明，人们会做出向上的比较(把自己和境况更好的人比较)或者向下比较(将自己与境况更差的人进行比较)，这些比较可能会对短期影响和长期行为产生一系列后果[9］．比较的效果取决于各种个人层面和环境因素，包括与比较目标的感知相似性[10］．

具体而言，识别/对比模型[11)，这一方法经常应用于慢性疾病人群，它表明，关注自我与向上比较目标(向上的识别)会导致积极的情感反应，比如对自己达到目标状态的能力的信心增加，以及参与相关行为的动机。专注于自我与向上目标(向上的对比)会产生相反的效果，因为它突出了比较者的自卑，可能表明类似的地位是不可能达到的。相反，关注与向下目标的相似性(向下的识别)会导致消极的情感反应，因为这证实了比较者的情况正在或将会变得严重。专注于自我与向下目标(向下的对比)可以缓解焦虑，促进积极影响，因为比较者已经比其他人做得更好了。

此外，有充分证据表明，有精神健康问题(如重度抑郁症、焦虑症)的人对比较的使用和反应可能与没有这些问题的人不同[12,13]，尽管识别和对比过程在多大程度上导致了这些差异尚不清楚。具体来说,within-person可变性与认同和对比相关的情感反应可能有助于解释这些差异。较大(相对较小)的影响变异性与较差的心理健康结果相关，如较低的自尊，更严重的抑郁症状，以及更多的神经质[14]，以及更频繁地饮酒[15］．更好地理解精神分裂症患者对社会比较的情感反应的可变性，将有助于治疗，因为疾病特定需要改善社会结果，一般需要改善数字治疗(如移动应用程序)的参与度，这些治疗具有可扩展和可获得的护理的潜力。社会比较提供了现实世界适用性的理论基础，以推动这一人群参与数字治疗。

虽然向上和向下的比较在癌症等疾病中都很常见[10]，之前的研究表明，精神分裂症患者主要使用向下比较[16]，而向下比较可能会传播妄想状态[17］．然而，这项研究的范围有限，到目前为止，这个话题很少受到关注。此外，尽管社交比较经常被引用为数字健康应用程序的一个功能[18]，人们对此知之甚少如何社交比较推动了应用程序的参与度和结果，特别是针对慢性精神疾病设计的应用程序。理解社交比较在这种情况下的影响至关重要，因为社交比较的负面使用(如向上对比或向下识别)可能会降低应用粘性和健康行为的动机，而积极使用(如向上识别或向下对比)可能会推动持续的粘性和健康行为。然而，目前尚不清楚如何在数字环境中最好地评估患者的识别和对比过程。

有效评估应在生态上有效，并对社会比较过程中已知的环境影响作出反应[19]——具体来说，他们将捕捉同一个人随时间变化的反应，以及随着时间推移更稳定的人与人之间的差异[20.］．这种区别对于检查情感变异性尤其必要，并已被确定为推进精神分裂症临床科学的关键[21,22］．理想情况下，这些评估也应该是简短的，有利于与其他应用功能的整合，使这些功能能够适应即时或长期的变化，以应对社会比较。由于不存在这样的评估工具，本试点研究的目的是区分精神分裂症患者和健康对照者对全球社会比较测量的反应的个体差异和个体内部差异，并检查该测量在精神分裂症患者中的简单、移动版本的表现。指导本研究的研究问题和探索性假设为:

1. 精神分裂症患者对社会比较的自我报告反应与健康对照组相比如何?我们希望在精神分裂症患者中观察到更强的消极反应或更弱的积极反应。
2. 答:在对社会比较的自我报告反应中，个人内部的差异有多大?我们期望在对社会比较的情感反应中观察到有意义的个人内部差异。精神分裂症患者和健康对照组之间的差异性是否存在差异?我们希望观察到精神分裂症患者对社会比较的情感反应存在更大的个体差异。
3. 在精神分裂症患者中，对自我报告的社会比较反应进行简短的移动评估，是否显示出与全量表的收敛效度?我们希望观察到完整版和移动版评分之间的中度到强相关性。

方法

参与者和操作步骤

程序由支持机构的机构审查委员会批准，所有参与者提供书面知情同意。研究人员从美国东北部地区一个大城市的门诊诊所招募了患有精神分裂症的成年人，并通过临床记录来验证诊断。对照组的参与者是通过在线社交媒体帖子招募的，目标是同一城市的大学生。对照组参与者亲自进行评估，如果他们没有根据小型国际神经精神病学访谈筛查出精神疾病阳性，则有资格[23］．两个样本的纳入标准是拥有智能手机和能够在该智能手机上运行研究应用程序，年龄为18岁或以上，以及能够参与知情同意流程。

参与者为39名精神分裂症患者(20/39,51%，男性;平均年龄37.45 [SD 14.86]岁)和38名健康对照组(17/38,45%，男性;平均年龄30.50岁[SD 16.65]岁;表1)．作为更大的临床测试的一部分，所有参与者在临床中完成了完整的识别-对比量表(如下所述)，包括在研究开始时和3个月后的第二次访问。共有59名参与者返回进行为期3个月的随访(n=31例患者，n=28例健康对照组);磨耗率在样品间无差异(χ²₁= 0.05;P= .82)。所有参与者每次访问都获得20美元的亲自评估补偿。

在门诊就诊之间进行的12周移动评估中，为本研究开发的识别-对比量表的移动版本(下文也有描述)每周出现两次，仅在精神分裂症患者中出现。在12周窗口期，共有24名患者完成了移动评估。参与者被要求亲自回答问题。在会议间隙使用该应用程序时，参与者可以自由地忽略任何移动调查，并且不会在完成的基础上获得补偿。

全量(所有参与者)

识别-对比量表[24是一项包含12个项目的测试，测试人们对向上和向下的目标进行比较时的积极和消极反应，从而可以推断出与每个方向目标的识别和对比。该测量方法针对每个方向和类型的响应(向上识别、向上对比、向下识别和向下对比)都有子量表，每个子量表有3个项目。诸如“当我看到或想到其他人比我做得更好时，我很高兴事情会变得更好”等项目的评分标准为1 (一点也不)至5 (强烈)．与每个子量表相关的3个项目的回答被平均，以创建子量表得分;在每个子量表上得分越高，表明对相关目标的认同或对比感越强(向上vs向下)。这项测量在患有慢性疾病(如癌症)的个体中显示出强烈的心理测量特性[25]及创伤性脑损伤[26］．在这项研究中，所有参与者在基线时的内部一致性估计(Cronbach α)在所有分量表中都很高:向上识别为0.84，向上对比为0.78，向下识别为0.83，向下对比为0.85。

流动评估(仅限精神分裂症患者)

识别-对比量表的移动版本旨在最大限度地发挥完整量表的威力，同时限制在自然环境中要完成的项目数量。为了达到这一平衡，在每个量表中选择因素负载最高的项目通过移动应用程序发送[24］．这些都是当我看到或想到别人比我做得更好时，我意识到这是有可能提高的(向上识别);当我看到或想到别人比我做得好时，我对自己的处境感到沮丧(向上对比);当我看到别人做得比我差的时候，我害怕我的未来会和他们一样(向下的识别);而且当我看到别人做得比我差时，我对自己的处境感到宽慰(向下的对比)。我们保留了这些项目的确切措辞，以保持其有效性。然而，在对这些措施的介绍中，参与者被要求用他们最近的(而不是全球或汇总的)经验来回应这些项目;具体来说，他们被要求关注自上次评估以来的经历。

数据分析

完整的识别/对比测量的每个子量表的描述性统计包括每个时间点的每组(精神分裂症患者vs.健康对照组)的均值和SDs。解决第一个研究问题，独立t使用相关Cohen d效应值检验比较各组在每个时间点的得分。关于第二个研究问题，使用限制最大似然估计的2级多水平模型来解释个体内嵌套的评估点(第1级)(第2级)。从空模型计算类内相关系数(ICCs)，以确定可归因于稳定的、人与人之间的差异和人与人之间的差异的方差比例(加上误差;研究问题2A)，组间差异采用模型比较(χ²；研究问题2B)。

第三个研究问题有两种解决方法。首先，研究人员检查了描述性信息，以确定精神分裂症患者完成社会比较反应的移动评估的频率，以及他们的反应在人与人之间和人与人之间有多大的可变性。第二，双变量相关性(r)是在每个参与者的全面分数和简短移动评估的平均值之间计算出来的。鉴于本初步研究的样本量较小，特别是完成移动评估的精神分裂症患者(n=24)，统计学显著性标准设定为P<。10, and effect size estimates were emphasized for interpretation of findings.

伦理批准

贝斯以色列女执事医疗中心的机构审查委员会已经批准了这项研究(机构审查委员会方案编号:2017P000359)。

结果

精神分裂症患者与健康对照组的鉴别与对比

每组按时间点的描述性统计在表2．在时间1，精神分裂症患者报告了更强的向上对比倾向(t₇₆= 2.82,d=0.63)和向下识别(t₇₆= 3.10,d=0.69)比健康对照组(PS <.01)，两种差异均与中等效应大小相关。时间2时，向下识别的组间差异持续存在(t₅₆= 2.66,d= 0.71;P=.01)，出现向下对比的组间差异(即精神分裂症患者报告倾向较弱;t₅₆= -2.35,d= 0.63;P= .02点)。但在第2 (t)时，向上对比的组间差异消失₅₆= 1.54;P= 13)。在这两个时间点上，两组在向上认同方面没有差异(P年代> .57)。因此，在4个子量表中的3个子量表中，与健康对照组相比，精神分裂症患者报告了更强的消极结果比较倾向，而更弱的积极结果比较倾向。

识别和对比的可变性

在不同的时间点和参与者群体中，向上和向下识别的icc分别为0.40和0.41，这表明这些趋势中大约40%的可变性是由于稳定的人与人之间的差异，而60%是由于人与人之间的差异(和错误)。向上和向下对比的稳定性估计值略高(ICCs分别为0.60和0.57)，尽管所有4个量表的个体变异成分具有统计学意义(P< . 01)。此外，精神分裂症患者在4个分量表中的3个分量表上对社会比较的反应比健康对照组表现出更大的变异性(向上对比:χ²₁= 8.20;向下识别:χ²₁= 25.70;向下对比:χ²₁= 8.70;P年代< 03)。例外是向上识别(χ²₁= 1.50;P=.50)，组间差异无统计学意义。

识别与对比简要移动评估

在精神分裂症患者中，在12周评估窗口期间完成的社会比较反应的移动评估数量在人与人之间存在相当大的差异。这些个体完成了1到28次评估，平均每人7.46次(SD 6.47)。ICCs显示，对每个项目的反应的40%-60%的可变性可归因于稳定的人与人之间的差异(表3)，剩下的40%-60%捕捉了评估和错误之间的个人差异。人与人之间，社会比较反应的移动评估的平均分与对相同项目的反应呈正相关，当它们作为完整测量的一部分完成时(即在时间1和2)。这些关联的强度从r=0.17至0.72 (P年代< 10)。移动评估的向下对比显示出最一致的正相关，与r=0.55在时间1和r=0.66时间2 (P年代< .02点)。此外，1项评估的分数与完整测量的子量表分数呈正相关，关联的强度从r=0.24至0.76 (表3)．

讨论

精神分裂症患者在社会整合和感知方面经历了重大缺陷，这可能是数字干预措施的目标，尽管患者对这些干预措施的参与程度有限。进行社会比较的机会可能有助于解决这些问题，尽管这一概念在精神分裂症中很少受到关注。作为第一步，这项研究的结果提供了必要的，如果初步的，洞察这一过程在多个层面。现有的关于精神分裂症患者社会比较的有限研究集中在使用向上与向下比较[16］．因为向上和向下的比较都会有积极和消极的结果[27]，然而，这项研究通过关注反应向上和向下的比较，而不仅仅是它们的发生或频率。

具体而言，本研究捕获了对向上和向下社会比较的情感反应报告(作为识别和对比过程的指标)，这是慢性疾病患者临床结果的更好纵向预测因素，而不是报告的比较方向[26］．我们的研究结果表明，精神分裂症患者比健康对照组更经常报告受到比较的负面影响，而且这种差异持续了3个月以上。如果这些发现在更大的样本中得到证实，临床意义包括:(1)考虑在治疗过程中与患者讨论社会比较作为其症状的潜在触发因素，以及(2)在数字干预中提供指导，以最大限度地减少负面影响。研究的意义包括使用比较来增加对数字健康干预措施的积极参与(例如，智能手机应用程序通知)，并了解社会比较是否可以缓解精神分裂症的负面症状，这取决于环境和社会背景。

此外，尽管大多数关于社会比较的研究都关注于人与人之间的稳定差异[9,10]，目前的研究结果强调了社会比较的动态本质，并提出了重复评估的价值，以揭示比较如何随着时间和不同背景而变化——特别是在患有慢性疾病的个体中，如精神分裂症。精神分裂症患者除了比健康对照组表现出更频繁的负面反应外，还表现出更大的负面反应可变性在三个月的时间里，他们对比较的消极和积极情绪反应。鉴于影响的可变性与糟糕的心理健康结果有关[14,15]，有可能精神分裂症患者对比较反应的影响变异性有助于维持社会缺陷和相关的阴性症状。这一假设需要进一步调查。

重要的是，这项研究的发现也为通过应用程序等数字工具收集社会比较反应实时数据的可行性提供了初步支持，并表明这些数据有可能为精神分裂症的数字干预定制提供信息。例如，尽管在完成的智能手机社交比较评估数量上存在相当大的人与人之间的差异(项目回答也有相当大的差异)，但智能手机评估显示出3个重要特征。这些评估是在整个评估期间自愿完成的;他们捕捉到了人与人之间对比较的情感反应的可变性;对移动项目的反应与原始测量中传统的自我报告相关联。因此，一个简短的、基于智能手机的社会比较反应评估似乎能很好地实现其预期目的，还需要进一步的工作来确认和扩展这些发现。

总的来说，观察到的精神分裂症患者情感反应的可变性表明，有时消极(和积极)情感反应比其他情感反应更强烈。在未来的此类研究中，基于智能手机的评估可能会对社会比较反应的调节因素进行建模，例如比较维度(即，被比较的自我是怎样的)、比较模式(即，面对面vs.通过社交媒体)或比较动机(即，为特定目的从一系列选项中自我选择，或对暴露于单一目标的反应)[19］．这种评估还可以与来自智能手机传感器的被动数据(例如，关于睡眠模式、活动能力、位置)相匹配，以帮助确定患者何时可能对特定类型的比较做出积极或消极的反应，从而确定比较是否可能具有即时效用。总之，这种方法可以实现更个性化的社会比较模型，这些模型是根据每个患者的动态、实时状态量身定制的，因此可以在即时适应性干预中使用更多可操作的决策点[28］．这样的定制很可能通过更有效地响应当前需求来促进对数字干预的参与，因此，定制一个比较机会，在部署时最有可能吸引或帮助那个人。

在当今社会连接数字健康工具的时代，精神分裂症患者的参与率与普通人群相当[29]，有一个新的需要来理解社会比较理论如何能够帮助确保以技术为媒介的社会互动是吸引人的和有益的。此外，增加对数字疗法的参与的需要比精神分裂症的背景更广泛[28］．虽然这项研究的结果为精神分裂症的社会比较过程提供了见解，但所提出的方法应该可以在许多不同的用例中推广。因此，社会比较过程的潜力有助于通过更有意义、更相关、更有益的信息来推动参与，这些信息对当地环境、时间和社会环境做出反应，突出了我们新方法的广泛适用性。

这项研究的优点包括招募了精神分裂症患者和健康对照者，男女比例相等，并使用和比较了传统的自我报告测量方法和为移动评估修改的简要版本。此外，这项研究的重点是在社会比较的一个关键但研究不足的方面(即情感反应)区分人与人之间的可变性，使用适当复杂的统计方法。

然而，由于这是一个形成性的试点研究，有值得注意的局限性。我们的样本量适中，特别是在时间2，参与者主要是白人或亚裔美国人。我们也没有机会纳入临床对照组。鉴于参与者在完成移动评估时具有灵活性，参与者对这些评估的依从性不一致。在精神分裂症和其他严重和持续性精神疾病患者中，对移动评估的适度依从性很常见[30.-33］．为了确保缺失的数据不会对结论产生偏差，未来工作的优先事项将是了解这些和类似人群中缺失的模式和减少缺失的最佳实践。例如，参与者完成评估后没有得到补偿，也无法访问他们的调查数据;添加这些组件可能会增加精神分裂症患者对移动评估的依从性。

此外，尽管与参与者一起审查指导，以指定他们在完成移动版本的识别-对比量表时应用于参考的时间窗口，但精神分裂症参与者对其情感反应的整体印象可能比上下文敏感。在他们的回答中观察到的相当大的个体差异表明，该测量方法对环境很敏感，但未来的研究应该考虑在该测量方法的移动版本中添加更具体的说明。

最后，考虑到社会比较的复杂性和本研究中对一般情感反应的强调，评估也没有捕捉到这一过程中可能与其在日常生活中的作用相关的所有方面。例如，本研究中使用的测量方法没有评估社会比较的个别实例，因此没有捕捉维度或模式[34］．然而，作为这项工作的第一步，这项研究的发现为未来的研究提供了关键证据，这些研究集中在社会比较的移动评估和比较机会的定制，以促进患者参与数字干预。