突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知的潛在剖面分析

章瑤，孫宏玉，陶靜蕊，徐歡，董超群

1.溫州醫(yī)科大學(xué) 護(hù)理學(xué)院，浙江 溫州 325035；2.北京大學(xué) 護(hù)理學(xué)院，北京 100871

風(fēng)險(xiǎn)感知是個(gè)體針對風(fēng)險(xiǎn)特征及嚴(yán)重性做出的主觀判斷[1]。在面對突發(fā)公共事件時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)對公眾行為產(chǎn)生較大影響[2]。不良風(fēng)險(xiǎn)感知可能會(huì)導(dǎo)致公眾出現(xiàn)嚴(yán)重認(rèn)知及心理情緒問題，誘發(fā)公眾出現(xiàn)非適應(yīng)性行為，如謠言滋生、物資哄搶等，進(jìn)而阻礙突發(fā)公共事件防控及應(yīng)對[3]。新型冠狀病毒肺炎疫情（簡稱“新冠疫情”）是我國建國以來發(fā)生的傳播最快、防控難度最大的突發(fā)公共事件[4]，關(guān)注公眾風(fēng)險(xiǎn)感知的特征及其對心理行為的影響對新冠疫情防控具有重要作用。目前，國內(nèi)外關(guān)于突發(fā)公共衛(wèi)生事件下公眾風(fēng)險(xiǎn)感知的相關(guān)研究在評(píng)估過程中較少考慮個(gè)體差異性[5-6]，導(dǎo)致后期構(gòu)建的干預(yù)方案針對性不足[7]。潛在剖面分析（latent profile analysis, LPA）是一項(xiàng)以個(gè)體為中心，根據(jù)客觀的適配指標(biāo)來判斷個(gè)體類型的方法[8]，目前已廣泛用于識(shí)別人群類別以提供針對性干預(yù)方案的相關(guān)研究[9]。因此，本研究以新冠疫情為例，采用LPA探討突發(fā)公共衛(wèi)生事件下居民風(fēng)險(xiǎn)感知類別，并比較不同類別居民的個(gè)體特征及心理行為差異，以期識(shí)別不同類別風(fēng)險(xiǎn)感知居民，為制定針對性干預(yù)措施提供依據(jù)。

1 對象和方法

1.1 研究對象2022年3月至5月采用橫斷面研究設(shè)計(jì)，在全國30個(gè)省份地區(qū)方便抽取研究對象。研究對象納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡≥18歲；②居住6個(gè)月以上的常住居民；③具備獨(dú)立閱讀及理解能力；④會(huì)使用手機(jī)、電腦等電子設(shè)備；⑤自愿參與本次調(diào)查。排除標(biāo)準(zhǔn)：①有認(rèn)知或視聽功能障礙；②有嚴(yán)重疾病或并發(fā)癥；③不愿意配合完成調(diào)查者。

1.2 調(diào)查工具

1.2.1 一般資料調(diào)查表：由研究者自行設(shè)計(jì)，包括年齡、性別、教育程度、居住地、新冠確診史、隔離史及疫苗接種情況等。

1.2.2 新冠肺炎疫情風(fēng)險(xiǎn)感知量表（COVID-19 risk perception scale, CRPS）：由崔小倩等[10]編制，用于評(píng)估新冠疫情下居民風(fēng)險(xiǎn)感知水平。該量表包括易感性、嚴(yán)重性、可控性3個(gè)維度，每個(gè)維度各3個(gè)條目，共計(jì)9個(gè)條目。該量表采用Likert 5級(jí)評(píng)分法，從“非常不符合”到“非常符合”分別計(jì)1～5 分?？偡衷礁弑砻餍鹿谝咔轱L(fēng)險(xiǎn)感知程度越高。本研究中，該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.87。

1.2.3 簡易應(yīng)對方式問卷（simplified coping style questionnaire, SCSQ）：由解亞寧[11]編制，用于評(píng)估突發(fā)公共事件下個(gè)體應(yīng)對方式。該量表包括積極應(yīng)對（1～12條目）和消極應(yīng)對（13～20條目）2個(gè)維度。采用4級(jí)評(píng)分法，包括“不采用”“偶爾采用”“有時(shí)采用”和“經(jīng)常采用”，分別計(jì)0～3分。本研究中，該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.88。

1.2.4 突發(fā)性公共衛(wèi)生事件心理問卷 （psychological questionnaires for emergent events of public health, PQEEPH）：由高延等[12]編制，用于評(píng)估突發(fā)性公共衛(wèi)生事件下個(gè)體心理健康狀況。問卷包括抑郁、神經(jīng)衰弱、恐懼、強(qiáng)迫-焦慮、疑病5個(gè)維度，共25個(gè)條目。根據(jù)被試者的情緒反應(yīng)發(fā)生程度（沒有、輕度、中度、重度）及頻率（偶爾、有時(shí)、經(jīng)常、總是）分別計(jì)0～3分。本研究 中，該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.96。

1.3 資料收集方法研究者在全國30個(gè)省份招募聯(lián)絡(luò)員，要求學(xué)歷本科以上且具一定科研基礎(chǔ)。由課題組對聯(lián)絡(luò)員進(jìn)行統(tǒng)一視頻培訓(xùn)，內(nèi)容包括研究目的、意義及問卷填寫細(xì)則。采用問卷星平臺(tái)開展問卷調(diào)查，問卷首頁設(shè)置指導(dǎo)語，解釋本研究目的及意義、調(diào)查的自愿性、資料的保密性等，研究對象知情同意后填寫問卷。為了保證問卷填寫完整性，所有問題均被設(shè)置為必填選項(xiàng)。此外，限定答題累計(jì)時(shí)間不少于240 s，每個(gè)IP地址只允許填寫1次，以保證問卷填寫質(zhì)量。問卷回收后，由2名研究生逐份核對問卷填寫情況，剔除回答呈一致性或波浪性等不合格的問卷。本研究共發(fā)放問卷8251份，刪除無效問卷后，回收有效問卷7844份，有效回收率為95.07%。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理方法采用Mplus 8.3軟件建立潛在剖面模型，以CRPS中3個(gè)維度得分進(jìn)行LPA。LPA包含3類擬合檢驗(yàn)指標(biāo)[13]：①信息指標(biāo)包括艾凱克信息標(biāo)準(zhǔn)（Akaike information criterion, AIC）、貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)（Bayesian information criterion,BIC）和樣本校正的貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)（adjusted Bayesian information criterion, aBIC），上述數(shù)值越小代表模型擬合越好；②分類指標(biāo)為熵 （entropy），取值為0～1，熵值＞0.7表明模型的分類準(zhǔn)確度較高；③似然比檢驗(yàn)指標(biāo)包括羅-夢戴爾-魯本校正似然比檢驗(yàn)（Lo-Mendell-Rubin likelihood r atio, LMR）和基于Bootstr ap 的似然比值 （Bootstrap likelihood ratio test, BLRT），LMR、BLRT對應(yīng)的P＜0.05，表明k個(gè)類別模型優(yōu)于k-1個(gè)類別模型。最佳模型的確定需綜合考慮以上指標(biāo)及其分類結(jié)果的實(shí)際意義和可解釋性[14]。采用SPSS25.0 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，服從正態(tài)分布的計(jì)量資料采用±s，非正態(tài)分布的計(jì)量資料用M（P25，P75）表示，計(jì)數(shù)資料采用頻數(shù)和百分比表示；人口學(xué)相關(guān)資料組間比較采用χ2檢驗(yàn)或方差分析，應(yīng)對方式與心理健康狀態(tài)得分組間比較采用Kruskal-Wallis非參數(shù)檢驗(yàn)；采用多重共線性檢驗(yàn)確定自變量是否存在多重共線性；采用無序多分類Logistic回歸分析篩選不同類別居民風(fēng)險(xiǎn)感知的影響因素。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 研究對象一般資料本研究共調(diào)查7844名居民，年齡（30.3±9.8）歲，男1165名，女6679名，4334名已婚，大專及以上學(xué)歷7166名，農(nóng)村4264名，未曾感染新冠肺炎7828名，未曾被隔離7081名，曾參與抗擊疫情相關(guān)活動(dòng)4058名，接種3針新冠疫苗6771名。詳見表1。

表1 一般人口學(xué)資料

2.2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知得分突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知平均得分為（22.90±6.59）分，其中易感性維度平均得分為（6.42±2.62）分，嚴(yán)重性維度平均得分為（8.49± 2.81）分，可控性維度平均得分為（7.98±2.57）分。

2.3 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知的潛在剖面分析結(jié)果基于CRPS中3 個(gè)維度得分進(jìn)行LPA，共建立5個(gè)模型，潛在剖面分析結(jié)果見表2。3類別模型AIC、BIC、aBIC值均小于1、2類別，具有較高的Entropy且LMR和BLRT均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），模型擬合及分類精確性較好；雖然4、5類別模型的Entropy值高于3類別，但這兩個(gè)模型存在潛在類別間的風(fēng)險(xiǎn)感知差異過小的情況，可能導(dǎo)致組內(nèi)顯著特征被分散掩藏。此外，鑒于過度分類不利于社區(qū)醫(yī)務(wù)人員快速識(shí)別判斷居民風(fēng)險(xiǎn)感知所屬類別，進(jìn)而影響后續(xù)干預(yù)實(shí)施的實(shí)際意義。因此，綜合考慮模型和分類結(jié)果的實(shí)際意義和可解釋性，本研究最終確定將社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知?jiǎng)澐譃?個(gè)類別。

表2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知潛在剖面擬合指標(biāo)

2.4 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知潛在類別命名基于3個(gè)類別居民在CRPS中各維度得分進(jìn)行命名。類別1三個(gè)維度得分均為最低，因此命名為“低風(fēng)險(xiǎn)感知組”，共1872例（23.9%）；類別2三個(gè)維度得分均為最高，因此命名為“高風(fēng)險(xiǎn)感知組”，共2299例（29.3%）；類別3在易感性維度中得分較低，而在嚴(yán)重性和可控性維度中均處于較高水平，因此命名為“低易感性-高感知組”，共3673例（46.8%）。見圖1。

圖1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下居民風(fēng)險(xiǎn)感知的潛在剖面分析

2.5 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知潛在類別的單因素分析方差分析和χ2檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，3個(gè)類別居民風(fēng)險(xiǎn)感知在年齡、性別、婚姻狀況、教育程度、居住地、隔離史、是否曾參與抗擊疫情相關(guān)活動(dòng)、疫苗接種次數(shù)上差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見表3。Kruskal-Wallis非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，3組居民在積極應(yīng)對、消極應(yīng)對、抑郁、神經(jīng)衰弱、恐懼、強(qiáng)迫-焦慮、疑病方面差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。見表4。

表3 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知潛在類別的單因素分析

表4 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民應(yīng)對方式及心理健康狀態(tài)得分比較[M（P25，P75）]

2.6 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知潛在類別的無序多分類Logistic回歸分析為確保模型可靠性，對連續(xù)變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，方差膨脹系數(shù)（variance inflation factor, VIF）為1.017～5.850（＜10）。以單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量作為自變量，以居民風(fēng)險(xiǎn)感知類型作為因變量（對照=低風(fēng)險(xiǎn)感知組）進(jìn)行無序多分類Logistic回歸分析，自變量及賦值情況見表5。結(jié)果顯示：與低風(fēng)險(xiǎn)感知組相比，年齡越大（OR=1.021，P＜0.001）、女性（OR=1.283，P=0.008）、居住地農(nóng)村（OR=1.198，P= 0.014）、曾被隔離（OR=1.277，P=0.031）、疫苗接種≤1次（OR=1.614，P=0.036）、消極應(yīng)對得分越高（OR=1.420，P＜0.001）、抑郁得分越高（OR=1.324，P=0.001）、恐懼得分越高（OR=2.579，P＜0.001）、疑病得分越高（OR=1.421，P＜0.001）的居民傾向于為高風(fēng)險(xiǎn)感知組，而中專/高中學(xué)歷（OR=0.733，P= 0.045）、積極應(yīng)對得分越高（OR=0.662，P＜0.001）、強(qiáng)迫-焦慮得分越高（OR=0.786，P=0.043）的居民更不可能是高風(fēng)險(xiǎn)感知組；與低風(fēng)險(xiǎn)感知組相比，女性（OR=1.382，P＜0.001）、居住地農(nóng)村（OR=1.297，P＜0.001）、消極應(yīng)對得分越高（OR=1.202，P＜0.001）、神經(jīng)衰弱得分越高（OR=1.189，P=0.023）、恐懼得分越高（OR=2.458，P＜0.001）的居民傾向于為低易感性-高感知組，而已婚（OR=0.798，P=0.013）、曾參與抗擊疫情相關(guān)活動(dòng)（OR=0.862，P=0.015）、積極應(yīng)對得分越高（OR=0.750，P＜0.001）、強(qiáng)迫-焦慮得分越高（OR=0.653，P＜0.001）的居民更不可能是低易感性-高感知組。見表6。

表5 自變量賦值表

表6 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民疫情風(fēng)險(xiǎn)感知3個(gè)潛在類別的無序多分類Logistic回歸分析結(jié)果

3 討論

3.1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知總體處于中等水平，且存在異質(zhì)性本研究中，突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知平均得分為（22.90±6.59）分，與朱平等[15]所得結(jié)果相似，總體處于中等水平。此外，基于LPA識(shí)別出突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知存在異質(zhì)性，可分為3類別，根據(jù)其特征命名為低風(fēng)險(xiǎn)感知組、高風(fēng)險(xiǎn)感知組、低易感性-高感知組，分別占比23.9%、29.3%、46.8%。三組居民具有各自獨(dú)特的風(fēng)險(xiǎn)感知特征，社區(qū)醫(yī)務(wù)人員應(yīng)及時(shí)識(shí)別居民風(fēng)險(xiǎn)感知類別以開展針對性干預(yù)。本研究中低風(fēng)險(xiǎn)感知組風(fēng)險(xiǎn)感知各個(gè)維度得分均較低，認(rèn)為疫情嚴(yán)重性較弱、可控性較好，自身感染可能性較小。風(fēng)險(xiǎn)感知較低的居民心理素質(zhì)較好，能以較為樂觀的態(tài)度看待突發(fā)公共衛(wèi)生事件，但過低的風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)影響個(gè)體對危險(xiǎn)的主觀判斷，低估危險(xiǎn)影響力，導(dǎo)致相應(yīng)防護(hù)行為的缺失[16]。因此，對于低風(fēng)險(xiǎn)感知組居民，社區(qū)醫(yī)務(wù)人員可以通過普及科學(xué)防疫知識(shí)進(jìn)行干預(yù)，避免風(fēng)險(xiǎn)感知過低導(dǎo)致防范意識(shí)不足，進(jìn)而影響公眾健康。高風(fēng)險(xiǎn)感知組風(fēng)險(xiǎn)感知較高，認(rèn)為自身易感性、疫情嚴(yán)重性較高且較難控制。鑒于風(fēng)險(xiǎn)感知過高會(huì)使個(gè)體面對危險(xiǎn)時(shí)難以保持良好的心態(tài)，不利于個(gè)體心理健康，且個(gè)體對控制風(fēng)險(xiǎn)事件的信心越低，恐慌等不良情緒越嚴(yán)重[17]。因此，社區(qū)醫(yī)務(wù)人員可將提高居民對控制疫情的信心作為切入點(diǎn)，幫助高風(fēng)險(xiǎn)感知組居民降低過高的風(fēng)險(xiǎn)感知。低易感性-高感知組總體風(fēng)險(xiǎn)感知水平較高，對新冠疫情嚴(yán)重性認(rèn)知較高，但認(rèn)為自身不易感染新冠病毒。過度關(guān)注危險(xiǎn)的嚴(yán)重性可能導(dǎo)致個(gè)體情緒失控，使個(gè)體更容易出現(xiàn)恐懼、抑郁等不良情緒[17]。因此，對于低易感性-高感知組居民，社區(qū)護(hù)士可引導(dǎo)其將注意力從疫情嚴(yán)重性轉(zhuǎn)移到自身較低的易感性上，幫助患者客觀評(píng)估突發(fā)公共衛(wèi)生事件對自身的實(shí)際影響，從而建立起恰當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)感知。

3.3 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知類別人口學(xué)及疫情相關(guān)影響因素結(jié)果顯示，與低風(fēng)險(xiǎn)感知組相比，女性、農(nóng)村居民傾向于成為高風(fēng)險(xiǎn)感知組或低易感性-高感知組，與景夢晗等[18]研究結(jié)果相似。研究[19]顯示，女性較男性對嚴(yán)重性認(rèn)知較為敏感可能是其風(fēng)險(xiǎn)感知較高的原因。農(nóng)村較城市比，信息流動(dòng)性相對較低，衛(wèi)生意識(shí)略微薄弱，缺乏科學(xué)的認(rèn)知導(dǎo)致農(nóng)村居民風(fēng)險(xiǎn)感知較高[20]。年齡越大的居民越可能屬于高風(fēng)險(xiǎn)感知組，與謝夢雅等[21]的研究結(jié)果一致。隨著年齡增長，個(gè)體患有基礎(chǔ)疾病的風(fēng)險(xiǎn)增加或更易感知身體素質(zhì)下降，懷疑自身感染可能性較高且較嚴(yán)重[22]。此外，中?；蚋咧袑W(xué)歷的居民更不可能成為高風(fēng)險(xiǎn)感知組，這可能是由于文化程度越低，個(gè)體對信息科學(xué)性評(píng)價(jià)能力相對越弱，越容易受負(fù)面信息影響，使風(fēng)險(xiǎn)感知升高[23]；而隨著學(xué)歷的升高，高學(xué)歷群體則可能因過度關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)信息而增加風(fēng)險(xiǎn)感知[24]。因此，突發(fā)公共衛(wèi)生事件下，社區(qū)醫(yī)務(wù)人員應(yīng)更關(guān)注年齡較大、女性、農(nóng)村居民的風(fēng)險(xiǎn)感知情況，及時(shí)提供科學(xué)有效信息以幫助其樹立科學(xué)觀念，同時(shí)，注意引導(dǎo)學(xué)歷較低居民增強(qiáng)自身對不實(shí)信息的辨識(shí)能力，并為學(xué)歷較高居民提供科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略以改善其風(fēng)險(xiǎn)感知水平。關(guān)于婚姻狀況，本研究中已婚居民更不可能為低易感性-高感知組，已婚居民作為三代人的中堅(jiān)力量，感知到新冠疫情嚴(yán)重性時(shí)，出于更好地保護(hù)家人尤其兒童及老人，可能更積極地采取嚴(yán)格的防護(hù)措施，因而不易表現(xiàn)出易感性與風(fēng)險(xiǎn)感知水平不一致。但此前有研究認(rèn)為婚姻狀況與風(fēng)險(xiǎn)感知之間關(guān)系不顯著[22]。兩者關(guān)系較為復(fù)雜，未來需要開展更多關(guān)于婚姻狀況對居民風(fēng)險(xiǎn)感知影響的相關(guān)研究，以進(jìn)一步闡釋兩者之間的聯(lián)系。

與低風(fēng)險(xiǎn)感知組相比，曾被隔離、疫苗接種≤1次的居民傾向于成為高風(fēng)險(xiǎn)感知組；曾參與抗擊疫情活動(dòng)的居民更不可能成為低易感性-高感知組。新冠肺炎防疫工作的參與情況會(huì)影響居民的風(fēng)險(xiǎn)感知，曾被隔離的居民近距離接觸新冠感染者的可能性更高，可能導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)感知較高，但參與抗擊疫情活動(dòng)的居民對疫情認(rèn)知更為科學(xué)，防疫相關(guān)知識(shí)掌握更好，因而總風(fēng)險(xiǎn)感知傾向于為較低水平，且不容易出現(xiàn)易感性與風(fēng)險(xiǎn)感知水平不一致的現(xiàn) 象[18]。此外，調(diào)查顯示，80%以上居民對新冠疫苗認(rèn)知度良好，疫苗接種次數(shù)≤1次的居民在面對新冠疫情時(shí)自覺缺乏疫苗的保護(hù)，導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)感知水平較高[25]。這提示社區(qū)醫(yī)務(wù)人員需要積極落實(shí)疫情防控相關(guān)工作，引導(dǎo)居民積極參與疫苗接種、自覺采取科學(xué)防疫行為應(yīng)對疫情。同時(shí)，要做好相關(guān)科學(xué)信息的宣傳及心理疏通工作，避免因相關(guān)防控工作的開展導(dǎo)致居民風(fēng)險(xiǎn)感知過高。

3.4 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知與心理健康、應(yīng)對方式的關(guān)系本研究中，相較于低風(fēng)險(xiǎn)感知組，抑郁、恐懼、疑病情緒得分越高的居民傾向于為高風(fēng)險(xiǎn)感知組；神經(jīng)衰弱、恐懼情緒得分越高的居民傾向于為低易感性-高感知組，表明多數(shù)不良心理情緒與居民的高風(fēng)險(xiǎn)感知有關(guān)，這從側(cè)面印證了Fox和Spector的“壓力源-情緒”模型[26]，即個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知作為一種壓力源會(huì)使其不良心理情緒增加，而不良心理情緒則反過來加重個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知。然而，本研究中，強(qiáng)迫-焦慮得分越高的居民更不可能成為高風(fēng)險(xiǎn)感知組或低易感性-高感知組，與此前研究[27]存在差異，這可能由于在強(qiáng)迫-焦慮情緒影響下，居民易反復(fù)確認(rèn)自身防疫措施是否得當(dāng)，盡管增加了其心理負(fù)擔(dān)，但一定程度上有利于避免其風(fēng)險(xiǎn)感知過高。此外，有研究[28]表明，曾為高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的居民與疫情相關(guān)的焦慮情緒較重，疫情對居民的影響存在地區(qū)差異性，因而今后開展類似研究時(shí)需結(jié)合不同地區(qū)流行病實(shí)時(shí)嚴(yán)重程度進(jìn)行分析。

關(guān)于應(yīng)對行為，與低風(fēng)險(xiǎn)感知組相比，消極應(yīng)對得分越高的居民傾向于為高風(fēng)險(xiǎn)感知組或低易感性-高感知組，而積極應(yīng)對得分越高的居民則更不可能屬于高風(fēng)險(xiǎn)感知組或低易感性-高感知組，這與時(shí)勘等[29]的研究結(jié)果相似。究其原因，居民面對疫情時(shí)產(chǎn)生的不良心理情緒會(huì)消耗個(gè)體的認(rèn)知資源，觸發(fā)其采取消極應(yīng)對方式，對積極行為產(chǎn)生負(fù)向影響，進(jìn)而增加其風(fēng)險(xiǎn)感知水平。風(fēng)險(xiǎn)感知過高的居民更可能存在不良心理健康情緒問題，更容易采取輕信謠言、盲目囤積物資等非理性應(yīng)對行 為[30]。因此，社區(qū)醫(yī)務(wù)人員應(yīng)加強(qiáng)對風(fēng)險(xiǎn)感知較高居民的情緒疏導(dǎo)和行為干預(yù)，在糾正居民對突發(fā)公共衛(wèi)生事件及相關(guān)防控工作錯(cuò)誤認(rèn)知的同時(shí)，開展一對一心理幫扶活動(dòng)，調(diào)節(jié)居民不良心理情緒。

4 小結(jié)

突發(fā)公共衛(wèi)生事件中社區(qū)居民風(fēng)險(xiǎn)感知存在異質(zhì)性，可分為低風(fēng)險(xiǎn)感知組、高風(fēng)險(xiǎn)感知組、低易感性-高感知組。不良心理健康狀態(tài)及消極應(yīng)對方式與居民風(fēng)險(xiǎn)感知較高有關(guān)，應(yīng)給予更多關(guān)注。社區(qū)醫(yī)務(wù)人員可根據(jù)人口學(xué)特征識(shí)別不同類別居民的風(fēng)險(xiǎn)感知特點(diǎn)，開展個(gè)性化精準(zhǔn)干預(yù)，及時(shí)引導(dǎo)居民積極應(yīng)對，促進(jìn)其心理健康。然而，本研究雖開展了大樣本的研究，但仍存在一定局限性。本研究調(diào)查的研究對象在學(xué)歷、性別上的分布較為集中，對男性、學(xué)歷程度較低的群體數(shù)據(jù)采集較少可能會(huì)存在一定選擇性偏倚風(fēng)險(xiǎn)。此外，本研究未能全面納入地區(qū)疫情嚴(yán)重程度等其他重要因素，未來研究需要結(jié)合突發(fā)公共事件地域差異大、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)，盡可能全面地對相關(guān)影響因素進(jìn)行調(diào)查分析。最后，本研究作為橫斷面研究，難以明確相關(guān)因素對風(fēng)險(xiǎn)感知的影響機(jī)制，未來需開展相關(guān)縱向研究以進(jìn)一步探索。