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1 引言

逐年增多的大学生心理危机问题给社会带来巨大的危害，在大学生非正常死亡之中，自杀死亡所占比例最大，为非正常死亡的47.2%（杨振斌、李焰，2015），如何更加高效地预防大学生自杀是亟待解决的问题。

有研究指出，50%～75%的自杀青少年患有情绪障碍，严重的抑郁症是其中最普遍的原因（Marttunen et al.，1991），跟自杀行为高度相关的因素还有绝望感与自杀意念（Dixon et al.，1994）。针对大学生自杀风险评估，有国内学者编制大学生自杀风险评估量表，其中包括自杀意念、绝望感、自杀准备、生命认同和自杀认同五个因素（杨雪龙、童辉杰，2010）。

此外，有研究者通过长达12年的纵向追踪研究发现，以自杀未遂为指标，6种与自杀密切相关的变量（抑郁、绝望、冲动、攻击、冲动和易激惹），仅有抑郁症状的变化和个体自杀未遂的风险变化相一致（Melhem et al.，2019）。此外，Melhem等人还发现年龄较小、终身抑郁症史、终身双相障碍史、童年虐待是自杀未遂的预测指标。

以往的大量研究均表明自杀既往史、自杀倾向以及自杀态度等相关因素是相较于其他预测因素而言，对于个体的自杀风险预测最直接和有效的因素。如有统计表明，30%～60%的自杀成功者具有既往自杀企图（即曾经自杀未遂），10%～14%的自杀未遂者最终自杀身亡；与一般人群相比，具有既往自杀企图个体的自杀危险性超过其100倍（安宝富等，2006）。由于大学生所处心理发展阶段正是自我认同的探索与建立时期，自我认同的发展水平也是大学生群体自杀风险的可能预测因素之一，且已有研究表明自我认同与自伤、自杀行为具有一定的相关（Chandler and Marcia，2003；Kim，2011）。

我国对自杀现象的研究起步相对较晚，早期对于自杀的评估大多采用症状自评量表（SCL-90）、贝克抑郁量表（BDI）等关于自杀态度、自杀意念和抑郁的部分条目进行，对自杀预测能力十分有限。虽然有一部分学者开始从生物、心理、社会等多因素进行综合评估，但总体上缺乏良好的本土化自杀评估工具（尹敏、李小麟，2013）。

到目前为止，我国大陆地区绝大多数高校都已开展对大学生心理健康的筛查，旨在尽早全面发现学生中潜在的心理危机情况并及时提供干预。筛查工具主要包括症状自评量表（SCL-90）、中国大学生心理健康量表（CCSMHS）、大学生人格量表（UPI）、卡特尔十六种人格因素量表（16PF），以及艾森克人格量表（EPQ）等（方晓义等，2018）。但总体来看，这些心理筛查工具还存在以下几方面局限。

（1）量表的人群适用性方面。由于目前我国常用的大学生心理健康筛查工具主要是从20世纪八九十年代外国直接引进或修订的，是否适合我国当代大学生人群以及这些量表在我国大学生心理健康筛查方面的信效度方面存在争议（王建中、吴瑞林，2007）。

（2）症状表现的解释方面。近年来越来越多临床个案出现了无法用已有理论经验良好解释的症状与表现，现有筛查工具无法提供合理的解释。

（3）提供信息方面。已有筛查工具可能无法提供足够的信息来全面了解学生情况，对新生访谈提供的帮助有限，无法及时发现对学生当前情绪影响较小的长期危险因素。

（4）量表使用目的的适应性方面。这些量表旨在对学生的人格特点进行探查或识别测评当下短期内的心理症状或心理健康状态，但是无法对学生长期潜在心理危机风险情况进行预测和筛查，无法满足高校心理健康特别是心理危机预测筛查与高危个案的预防性干预需要。

针对以上问题，我们发展了高校心理危机快速筛查系统，在编制大学生心理危机筛查系列量表的过程中做了以下创新性工作。

（1）量表编制基于徐凯文博士团队的多年临床研究，一改以往筛查对于即时的症状本身的评估，将测查重点放在对于过往家庭背景、成长经历、个人观念等对于人格形成压力应对模式等有影响的因素，以此提出心理危机的“树理论”和空心病理论模型。

（2）量表编制研究对象聚焦我国当代高校学生，研发团队基于与高校学生工作的临床经验对测评量表进行开发，多数题目表述来源于高校危机学生个案的自我报告和表达。

（3）量表测评目的旨在识别发现可能在近期及未来发生心理危机的学生并对其进行重点关注，在高校心理健康工作量荷载范围内尽可能准确预测筛查出潜在危机学生，及时及早提供心理支持和帮助。

（4）量表粗筛的结果配合对筛查出需要重点关注学生的面对面访谈，可以识别存在近期心理危机和长期心理危机风险较高的学生。阳性测评题目可直接作为访谈提纲进行进一步具体评估，辅助高效进行新生访谈。

（5）量表包含学生既往成长经历、环境、社会支持、应对等多方面信息，全方位多角度纵深了解学生心理成长发展的各方面信息，为后续的评估和干预的迅速收集提供信息和支持。

2 对象和方法

2.1 对象

2.1.1 心理危机长期风险预测量表（以下简称长期风险量表）

本研究选取某大学2016—2019年的新生入学心理测评数据，将缺失数据删除后，得到某大学的有效样本38319份。另外，本研究还选取了一部分同学进行重测效度检验，被试为某大学2015级学生432名，这部分学生在2015年9月新生入学时参与第一次测量，并在六个月后进行了重测。

2.1.2 心理危机近期风险预测量表（以下简称近期风险量表）

本研究被试选取了某大学2019级学生9550名，这部分学生在2019年9月新生入学时参与第一次测量，其中480名学生在两个月后进行了重测。

2.1.3 空心病量表

本研究选取某大学2016—2017两年的新生入学心理测评数据，将缺失数据和胡乱作答的数据删除后，得到有效样本17513份。

2.2 测量工具

2.2.1 长期风险量表

传统的心理危机评估方法，大多数都是基于对症状的评估，比如焦虑症状、抑郁症状。这些症状虽然能比较好地预测评估当下的情绪心理状态，但是根据人的心理特点和心理测量的原理，只能评估反映最近1～2周的情况。作者基于对数百位出现严重心理危机与极端事件的个案进行解剖和回溯性研究后，发现他们具有一些显著的童年创伤经历、亲密关系、既往病史等高危因素，同时结合国内外的相关文献，通过评估比情绪更加稳定和具有长期潜在风险预测作用的因素。有一部分是人格特点，更多的是一些高危的特征性的经历和家庭特征以及其他高危因素，以此来预测被测者的长期风险。

采用自编的25条目量表，测量了被试在父母婚姻状况、依恋关系、家庭功能、童年创伤、应对方式等方面稳定的既往经历。大多数条目均是类别问题（即只存在是、否的回答），对每个条目的答案进行编码求得量表总分，总分越高表示被试的既往经历越高危，存在心理健康问题和自杀风险的概率越大。

2.2.2 近期风险量表

采用自编的42条目量表，目标是快速筛查出近期有抑郁状况和自杀风险的学生。量表评估了学生抑郁症症状情况、绝望状况、自杀态度以及自杀风险。量表均以是否回答：是，得1分；否，得0分。

2.2.3 空心量表

“空心病”这一概念最早是由徐凯文博士根据他近年来的临床实践提出的（徐凯文，2016）。空心病的主要心境症状与抑郁症十分相似，往往表现为情绪低落、兴趣减退。但突出的特点是感到生活没有价值和意义，不知道自己想要什么或是想成为什么样的人，自我厌恶，甚至因此产生自杀的想法和行为。其主要表现有：（1）从症状上来讲可能符合抑郁症诊断；（2）强烈的孤独感和无意义感、追求外部认同；（3）通常人际关系是良好的；（4）对他人评价敏感甚至恐惧；（5）自我否定和厌恶；（6）有强烈的自杀意念甚至行为；（7）病程较长；（8）对生物治疗不敏感，甚至无效，传统心理治疗疗效不佳。

总的来说，以上几种症状可以划分为三个维度。其一，无自我价值和意义感，即意义感维度（其中在大学生群体中一个典型体现是有学习无意义感体验）；其二，过分在意他人的评价与看法，不清楚自己是谁，不明白自己想要的是什么，即自我认同维度；其三，存在自杀意念甚至自杀企图，即自杀倾向维度。从这三个维度也可以看出，空心病与抑郁症之间，有一定的重叠，但同时也存在明显区别。区别主要体现在空心病除了存在抑郁症经典的“三低”症状之外，还存在自我认同问题和意义感问题，即空心病患者有着“找不到自己，认为自己总是在为了他人而活”“觉得人生完全没有意义”“不清楚自己活着的价值”等体验。

对具有空心病临床表现的来访者进行临床咨询访谈，从他们访谈的自我描述中摘取出25个条目，组成了空心病自编量表。条目内容可大致分为意义感（8个条目）、抑郁（5个条目）、自我认同（8个条目）和自杀态度倾向（4个条目）四个方面。每个条目采用0～4的5点计分，0分表示完全符合该条目表述，4分表示完全不符合该条目表述（存在反向计分），量表总分越高表示被试的空心病症状程度越重。

2.2.4 贝克抑郁量表

采用贝克抑郁量表第2版（Beck Depression Inventory-II，BDI-II）的中文版。该量表是由贝克等于1996年在第1版量表（1961）的基础上进行修订得到的，用于评估每种抑郁症状的严重程度。该量表共有21个条目，包括2个维度，即“躯体化—情感维度”（13个条目）和“认知维度”（8个条目）。每个条目采用0～3级计分，0分表示在没有这一条目上的症状，3分则表示这一条目上症状明显，总分越高表示被试的抑郁程度越重（总分0～13分为无抑郁，14～20分为轻度抑郁，21～63分为中重度抑郁）。在本研究中，BDI作为效标。

2.2.5 高校心理危机快速筛查系统

高校心理危机快速筛查系统由心理危机长期风险预测量表、心理危机近期风险预测量表、空心病量表组成，共计79道题目。依照专家标准以及对数万名大学生测评结果的分析，综合本套测评方案中各量表的得分及重点板机题目的答题结果，直接得出该同学的危机风险等级，共分为警戒（心理健康状况非常不稳定，很可能存在自杀倾向，需要立即接受心理中心评估，或者接受精神科专科医师的评估诊断，通过评估来确定其是否确实存在心理危机，如自杀或攻击他人风险或严重精神疾病等）、高危（目前心理健康状况不稳定，有高度危险的倾向，需要即时接受心理中心评估，或者接受精神科专科医师的评估诊断）、追踪（目前存在一些比较严重的心理困扰，有必要定期接受心理评估）、关注（可能最近遇到了些困难或此前经历过一些痛苦，也可能对生活有一些迷茫，可能正在自我认同、生命或学习的价值意义等方面进行探索）、关心（目前无严重心理危机或者情绪困扰）五个级别，危机风险程度依次降低。

2.3 自杀危机个案的标定

根据某大学心理咨询中心2016年9月至2018年4月的危机干预记录，将被试划分为自杀危机组和无危机组。其中，自杀危机组包括自杀倾向个案、自残倾向个案（可能发展为自杀倾向）以及攻击倾向个案（可能将攻击转向自己）。

2.4 统计方法

使用SPSS 26.0软件进行描述性统计，内部一致性检验，重测信度检验，相关分析，探索性因素分析，t检验和ROC曲线绘制。采用AMOS软件对探索性因素分析得到的模型进行验证性因素分析，判断模型的拟合程度。

3 量表的信度与效度

3.1 长期风险量表的信效度检验

3.1.1 样本的描述性统计结果

样本的描述性统计结果如表1所示。

表1 被试的危机分布情况与对应长期风险量表的总分均值和标准差

Table 1 Sample distribution and the mean and standard deviation of the Long-Term Risk Scale

3.1.2 长期风险量表的信度

长期风险量表的Cronbach α系数为0.601，长期风险量表的重测相关系数为0.727（p<0.01）。

3.1.3 长期风险量表的校标效度

长期风险量表与BDI量表总分的相关为0.423（p<0.01）。

3.2 近期风险量表的信效度检验

3.2.1 样本的描述性统计结果

样本的描述性统计结果如表2所示。

表2 被试的危机分布情况与对应近期风险量表的总分均值和标准差

Table 2 Sample distribution and the mean and standard deviation of the Short-Term Risk Scale

3.2.2 近期风险量表的信度

近期风险量表的Cronbach α系数为0.822，各分量表信度如下：抑郁症评估分量表的Cronbach α系数为0.815；绝望分量表的Cronbach α系数为0.517；自杀态度分量表的Cronbach α系数为0.684；自杀风险得分的Cronbach α系数为0.502。

近期风险量表的重测相关系数为0.632（p<0.01）。抑郁症评估分量表得分重测相关系数为0.522（p<0.01）；绝望分量表得分重测相关系数为0.443（p<0.01）；自杀态度分量表得分重测相关系数为0.715（p<0.01）；自杀风险得分重测相关系数为0.509（p<0.01）。

3.2.3 近期风险量表的校标效度

近期风险因素与BDI量表总分的相关为0.661（p<0.01）。

3.2.4 探索性因素分析

适用性检验结果显示KMO检验值为0.907，球形Bartlett检验x=78761.821（p<0.001），说明条目间有共同因子存在，可以进一步进行因子分析。采用主成分分析法和直接oblimin斜交旋转法对新编抑郁量表进行探索性因子分析。

按载荷>0.3的标准，删除了条目4“我没有刻意减肥，但体重明显下降很多”；条目3“我近来胃口不好，什么东西都不想吃”；条目5“虽然我不想要但我睡得很多，每天在床上的时间超过小时”；条目6“我睡眠不好，或者睡不着或者醒得太早”；条目15“我对性不再感兴趣”；条目18“我遇到困难时，会有人能理解和帮助我”；条目28“人们不应该对自杀死亡者评头论足”；条目29“我对那些反复自杀者很反感，因为他们常常将自杀作为一种控制别人的手段”；条目30“自杀者的家属在不同程度上都负有一定的责任”；条目36“我曾经被诊断为抑郁症或其他精神障碍”；条目42“我和我父母关系很好，时常（至少每周一次）联系”。删减后量表累积方差贡献率为40.548%（各因子载荷见表3）。

删除条目后，新近期风险量表的Cronbach α系数为0.829，重测相关系数为0.629（p<0.01），与BDI量表总分的相关为0.652（p<0.01）。

表3 近期风险量表各条目的因子载荷

Table 3 Factor loadings of the Short-Term Risk Scale

3.3 空心病量表的信效度检验

3.3.1 空心病量表样本的描述性统计结果

空心病量表样本的描述性统计结果如表4所示。

表4 被试的危机分布情况与对应空心病量表的总分均值和标准差

Table 4 Sample distribution and the mean and standard deviation of the Exinanition Illness Scale

3.3.2 空心病量表的信效度检验

（1）探索性因素分析

适用性检验结果显示KMO检验值为0.932，球形Bartlett检验x=94403.591（p<0.001），说明条目间有共同因子存在，可以进一步进行因子分析。采用主成分分析法和直接oblimin斜交旋转法对空心病量表进行探索性因子分析，按载荷>0.4的标准，删除了条目9“我感觉到自己情绪低落已经超过一个月了”和条目14“我感到很孤独，没有人能真正理解我”，共提取出4个公因子，其累积方差贡献率为55.317%。

其中，第1个因子为意义感因子，包含意义感、目标、价值感、希望、兴趣减退、人际关系等11个条目；第2个因子为学习消极态度因子，包含厌恶学习、逃避学习、对学习感到烦恼、无意义、一直在为别人学习等5个条目；第3个因子为自我认同因子，包含“我在努力使得别人觉得我是一个好学生”“学习成绩好使得我有成就感”“对自己特别不满足，总是觉得要各方面做得更好”3个条目；第4个因子为自杀倾向与态度因子，包含自杀尝试、自杀意念、自杀态度等4个条目（各因子载荷见表5）。

删除条目后，新空心病量表的Cronbach α系数为0.872，重测相关系数为0.644（p<0.01），与BDI量表总分的相关为0.578（p<0.01）。各分量表信度如下：意义感分量表的Cronbach α系数为0.905；学习消极态度分量表的Cronbach α系数为0.828；自我认同分量表的Cronbach α系数为0.482；自杀倾向与态度分量表的Cronbach α系数为0.758。

表5 空心病量表各条目的因子载荷

Table 5 Factor loadings of the Exinanition Illness Scale

（2）验证性因素分析

探索性因素分析（EFA）说明了空心病量表可能具有4因素的结构模型，分别为意义感维度、学习消极态度维度、自我认同维度、自杀倾向与态度维度。对该4因素模型进行验证性因素分析得到其结构方程模型的拟合指数如下表6，路径图如图1。

表6 4因素模型的SEM拟合指数

Table 6 SEM fit indices of the four-factor model

图1 4因素模型

Figure 1 The four-factor model

3.4 自杀长期风险预测量表、自杀近期风险预测量表、空心病量表各维度在自杀风险预测效果上的比较

ROC曲线是在以量表的每一个得分为划分标准时的预测“1-特异度”为横坐标，预测灵敏度为纵坐标绘制出的一条曲线。该曲线距离对角线越远，即曲线下面积与0.5相比越大，表示预测的效果越好。绘制自杀长期风险预测量表、自杀近期风险预测量表空心病量表和BDI在自杀风险预测上的ROC曲线，并计算出对应的曲线下面积，得到图2和表8。

表7 被试的危机分布情况与对应量表的总分均值和标准差

Table 7 Sample distribution and the mean and standard deviation of each scale

注：对角段由绑定值生成。

图2 长期风险量表、近期风险量表、空心病量表和BDI对于危机个案预测的ROC曲线

Figure 2 ROC curve for crisis case prediction

表8 对于危机个案预测的ROC曲线下面积

Table 8 The area under the ROC curve predicted for crisis cases

以量表的一个标准差、两个标准差和三个标准差为划分标准，分别计算自杀长期风险预测量表、自杀近期风险预测量表、空心病量表和BDI量表的命中人数，比较各个量表是否能够在BDI预测基础上，提供出其特异性的预测贡献（一共14名危机个案）。

结果总结：

（1）长期风险量表

一个标准差时，长期风险量表能够正确预测出9人，在BDI、空心病量表、近期风险量表的预测基础上还能够额外正确预测出1名个案；两个标准差时，长期风险量表能够正确预测出3人，在BDI、空心病量表、近期风险量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机个案。三个标准差时，长期风险量表能够正确预测出2人，在BDI、空心病量表、近期风险量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机个案。

表9 长期风险量表预测情况

Table 9 Projections of the Long-Term Risk Scale

（2）近期风险量表

一个标准差时，近期风险量表能够正确预测出9人，在BDI、空心病量表、长期风险量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机个案；两个标准差时，近期风险量表能够正确预测出8人，在BDI、空心病量表、长期风险量表的预测基础上还能够额外正确预测出1名个案。三个标准差时，近期风险量表能够正确预测出5人，在BDI、空心病量表、长期风险量表的预测基础上还能够额外正确预测出1名个案。

表10 近期风险量表预测情况

Table 10 Projections of the Short-Term Risk Scale

（3）空心病量表

一个标准差时，空心病量表能够正确预测出8人，在BDI、近期风险量表、长期风险量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机案；两个标准差时，空心病量表能够正确预测出6人，在BDI、近期风险量表、长期风险量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机个案。三个标准差时，近期风险量表能够正确预测出5人，在BDI、近期风险量表、长期风险量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机个案。

表11 空心病量表预测情况

Table 11 Projections of the Exinanition Illness Scale

（4）BDI量表

一个标准差时，BDI量表能够正确预测出9人，在近期风险量表、长期风险量表、空心病量表的预测基础上不能再额外正确预测出危机个案；两个标准差时，BDI量表能够正确预测出5人，在近期风险量表、长期风险量表、空心病量表的预测基础上还能够额外正确预测出1名个案。三个标准差时，BDI量表能够正确预测出3人，在近期风险量表、长期风险量表、空心病量表的预测基础不能再额外预测出危机个案。

（5）心理危机快速筛查系统警戒等级危机预测

通过心理危机快速筛查系统，在9700人中筛查出关注、追踪、警戒与高危等级学生共4761名，在14名危机个案中，正确预测出13人，预测准确率92.9%。其中，共筛查出警戒等级学生165人，正确预测出5人，预测准确率为35.7%；以BDI量表得分大于等于21为异常，在9700人中共筛查出有异常的学生153人，其中正确预测出3人，预测准确率为21.4%。

表12 心理危机快速筛查系统与BDI预测情况

Table 12 Projections of the mental health crisis rapid screening system and BDI

4 讨论

中国大学生心理问题日益严重，研究与预防大学生自杀具有重大意义和价值。目前国内关于大学生自杀风险因素的研究，较多是从单一方面进行研究，很少从短期风险、长期风险与价值观风险等多方面进行讨论。此外，大量关于大学生自杀风险因素的研究目的是预测大学生自杀意向或自杀态度，而非自杀行为。目前关于自杀风险评估的研究尚未成熟，缺乏被广泛采用的大学生自杀风险测量工具。

作者在前人研究基础上，一改以往筛查对于即时的症状本身的评估，在对自杀近期风险因素测量的同时，将测查重点放在对于过往家庭背景、成长经历、个人观念等因素纳入评估，旨在快速识别发现可能在近期及未来发生心理危机的学生并对其进行重点关注。本研究通过预测高危个案来证明效度，可靠性相对更高。由于加入了自杀长期风险因素和价值观，相比于关注近期心理问题的常规筛查，本研究的心理危机筛查系统有相对较高的预测准确率。

本研究编制的三个量表具有良好的信度与效度，ROC曲线表示三个量表对高危个案有着一定的预测效果。在14名高危个案中，以各量表平均值1/2/3个标准差为标准，相较于BDI量表，心理危机长期风险预测量表能够额外预测出2/2/2名个案，心理危机近期风险预测量表能够额外预测出1/4/2名个案，空心病量表能够额外预测出1/3/3名个案；心理危机快速筛查系统对危机个案的预测率为92.9%。长期风险量表和空心病量表可以在BDI量表的预测基础之上预测出额外的目标，这表明自杀长期风险量表与空心病量表对于大学生自杀风险的预测效果良好，且能够做出独特性的自杀预测贡献，对于当前没有严重抑郁症状或自杀意向的群体拥有更好的自杀风险预测效果。

通过探索性因素分析，我们发现与近期自杀风险有关的4个因素：抑郁症症状情况、绝望状况、自杀态度以及自杀风险。

本研究通过探索性因子分析提取出空心病量表的4个因子，验证了空心病量表的编制构想——第1个因子主要反映个体的意义、目标、价值、希望感，命名为意义感维度；第2个因子主要反映个体对于学习的消极情绪体验和态度，命名为学习消极态度维度；第3个因子主要反映个体对于自我的看法以及与他人对自我看法相关的行为，命名为自我认同维度；第4个因子主要反映个体对于自杀的看法和当下的体验，命名为自杀倾向与态度维度。

在对大学生自杀风险的预测上，空心病量表具有较好的预测效果，而这一结果也存在一些既往的研究基础——奥地利心理学家Frankl早在1985年就根据他对大屠杀期间集中营受害者的观察，给出了生命意义感对绝望和自杀行为具有保护性作用的早期描述（Frankl，1985）。这一假设也得到了后续研究的证实，如Orbach等人2003年发现心理痛苦对于意义感和自杀行为具有中介作用，即对意义感的感知缺乏会导致心理痛苦体验，继而引发自杀行为（Orbach et al.，2003）。在此基础上，鉴于学业是大学生的生活重心之一，对学习的意义感体会缺失甚至厌恶对大学生的自杀风险进行预测能够得到一定的解释。

本研究尚存不足之处，由于自杀属于小概率事件，对于严重非均衡数据，ROC曲线结果也并不能说明本系统能有效预测自杀行为，未来研究应扩大样本量来保证结果的可靠性与适用性。本研究测评准确性取决于自我报告，可能会受施策条件影响，根据以往多所高校运用经验，相对于学生在宿舍完成测试，集体施策效果更好，未来研究应争取减少诸如此类的系统性误差。此外，近年来由于疫情等因素，学生所处环境常有较大变化，应考虑相关因素对学生心理健康与适应校园生活的影响，未来还需更多研究以贴近事实情况。

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