研究背景与目的
青春期是睡眠模式发生显著变化的时期，青少年，尤其是亚洲青少年，常表现出就寝时间延迟的现象。睡前拖延（Bedtime Procrastination）作为一种行为模式，指的是个体在没有外部阻碍的情况下，自愿推迟既定就寝时间的行为。这种行为不仅导致睡眠剥夺，还与睡眠质量差、日间疲劳以及心理健康问题（如抑郁）密切相关。抑郁在青少年中具有高流行率，并与多种负面后果相关。传统研究多采用潜变量模型，难以捕捉症状层面的动态相互作用。网络分析（Network Analysis）将心理病理学概念化为一个由症状节点（Nodes）和关联边（Edges）构成的系统，为研究症状间的动态关系提供了新框架。然而，大多数相关网络研究基于横断面设计，无法阐明症状间的时序关系。交叉滞后面板网络模型（Cross-Lagged Panel Network, CLPN）整合了传统交叉滞后分析与网络方法，能够同时估计症状随时间变化的自回归和交叉滞后路径，区分个体内（Within-Person）波动和个体间（Between-Person）差异。此外，青少年抑郁和睡前拖延的动态特征可能存在显著的性别差异（Sex Differences）。本研究旨在利用CLPN模型，在一个大型青少年队列中，探讨睡前拖延与抑郁症状在18个月内的纵向、症状水平关系，区分个体内和个体间效应，并检验潜在的性别特异性模式，以识别关键干预靶点。
研究方法
本研究在中国山东省两所初中和一所高中进行，历时1.5年。基线调查（T1）于2021年11月进行，第三次调查（T3）于2023年5月进行，本研究主要利用T1和T3的数据分析18个月内的长期发展轨迹。最终样本包括3296名学生（1795名女性），平均年龄15.17±1.44岁。研究使用睡前拖延量表（Bedtime Procrastination Scale, BPS）的9个条目和库彻青少年抑郁量表（Kutcher Adolescent Depression Scale, KADS）的11个条目进行评估。每个条目被视为网络中的一个独立节点。统计分析使用R软件进行。网络估计采用高斯图模型（Gaussian Graphical Model, GGM），结合图形最小绝对收缩和选择算子（graphical LASSO）和扩展贝叶斯信息准则（EBIC）进行模型选择。为了明确基线（T1）和随访（T3）评估间的时序关系，本研究采用了CLPN模型。为了突出与研究目标最相关的交叉滞后效应，自回归路径被设为零。中心性指标采用入预期影响（In-Expected-Influence, IEI）和出预期影响（Out-Expected-Influence, OEI）来评估症状在CLPN中的重要性。此外，采用面板图形向量自回归（Panel Graphical Vector Autoregressive, PanelGVAR）模型构建个体间网络，以反映随时间稳定的特质水平差异。使用Bootstrap方法评估网络边权重和中心性指标的准确性及稳定性。对少量缺失数据进行了多重插补处理。
研究结果
参与者特征
共纳入3296名学生（1795名女性；250名来自农村地区）。基线时学生年龄范围为12-19岁。参与者涵盖了7年级至11年级的学生。未参与组与参与组在年龄、性别和是否来自独生子女家庭方面均无显著差异。
个体内时程网络（Within-Person Temporal Network）
时程网络显示了症状间基于时间的定向关联（以箭头表示）。
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男性青少年： 网络中最强的三条交叉滞后边为：睡眠困难（KADS11）→ 无价值感（KADS3；β = 0.40）、无价值感（KADS3）→ 感觉生活无趣（KADS7；β = 0.37）、就寝时间不规律（BPS7）→ 身体担忧感（KADS1；β = 0.32）。中心性分析显示，“未按时就寝”（BPS6）具有最高的出预期影响（OEI）值，表明该症状是预测后续其他症状变化的强有力纵向预测因子。而“身体担忧感”（KADS1）具有最高的入预期影响（IEI）值，表明它最易受到网络中其他症状的影响。
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女性青少年： 网络中最强的三条交叉滞后连接为：睡眠困难（KADS11）→ 无价值感（KADS3；β = 0.45）、就寝时间不规律（BPS7）→ 身体担忧感（KADS1；β = 0.43）、睡眠困难（KADS11）→ 感觉生活无趣（KADS7；β = 0.40）。中心性分析显示，“注意力难以集中”（KADS6）具有显著高于其他症状的出预期影响（OEI）值。与男性类似，“身体担忧感”（KADS1）仍是入预期影响（IEI）最高的症状。边权重差异检验表明上述主要边大多显著强于其他边。时程网络中心性指标显示出中等到高度的稳定性。
个体内同时性网络（Within-Person Contemporaneous Network）
同时性网络显示了同一时间点症状间的无向关联。
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对于男性青少年，强度中心性（Strength Centrality）最高的节点是“担忧感”（KADS4）和“未按时就寝”（BPS6）。
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对于女性青少年，强度中心性最高的节点是“疲劳感”（KADS9）和“担忧感”（KADS4）。
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网络比较检验（Network Comparison Test, NCT）显示，男性和女性青少年在整体网络连接强度（S = 0.10, p = 0.75）和网络结构（M = 0.48, p = 0.09）上均无显著差异。然而，网络中部分边的强度存在性别差异，最显著的差异边出现在“注意力难以集中”（KADS6）与“感觉生活无趣”（KADS7）、“比计划晚睡”（BPS1）与“该睡时仍在做其他事”（BPS4）、以及“感觉生活无趣”（KADS7）与“睡眠困难”（KADS11）之间。
个体间网络（Between-Person Network）
个体间网络反映了不同个体间稳定的特质水平关联。
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男性青少年： “担忧感”（KADS4）与“易怒”（KADS5）显著相关（β = 0.25）。“该睡时仍在做其他事”（BPS4）与“未按时就寝”（BPS6）密切相关（β = 0.33），而“比计划晚睡”（BPS1）则与“即使困倦也易被其他事分心”（BPS5）相关（β = 0.31）。
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女性青少年： “到点不立即关灯睡觉”（BPS3）与“即使不需早起也不早睡”（BPS2；β = 0.38）、“就寝时间不规律”（BPS7；β = 0.34）以及“能轻易停止所做事按时睡”（BPS9；β = 0.31）高度相关。此外，“未按时就寝”（BPS6）与“想按时睡但做不到”（BPS8）高度相关（β = 0.36）。
讨论与结论
本研究首次采用纵向网络方法，在一个大型青少年队列中刻画了睡前拖延与抑郁症状在个体内和个体间水平的动态症状级关系，揭示了性别特异性模式。
研究发现，对于男性青少年，睡眠困难可能引发无价值感，而无价值感进而导致生活乐趣下降；就寝不规律则会预测身体担忧感的出现。“未按时就寝”是男性网络中关键的驱动症状，而“身体担忧感”则是易受影响的症状。这提示男性青少年的干预应重点关注睡眠卫生和焦虑管理。对于女性青少年，除了与男性相似的部分路径外，睡眠困难对生活无趣感的预测作用更强。“注意力难以集中”是女性网络中重要的驱动症状。这表明对女性青少年的干预需侧重认知支持（如改善注意力）和疲劳管理。
在同时性网络中，男性和女性的核心症状有所不同：男性以“担忧”和“未按时就寝”为中心，女性则以“疲劳”和“担忧”为中心。这进一步支持了针对不同性别采取差异化干预策略的必要性。在个体间水平，某些症状间的正向关联是稳定的，例如男性的“担忧”与“易怒”关联，以及睡前拖延相关行为（如该睡时做其他事、晚睡、易分心）之间的紧密联系。这些发现强调了解决持续性症状（如不规律睡眠）对于预防或缓解抑郁症状的重要性。
本研究结果具有重要的理论和实践意义。理论上，它通过网络分析框架深化了对睡前拖延与抑郁复杂相互作用的理解，特别是区分了个体内动态过程和个体间稳定差异。实践上，研究指出干预措施应针对网络中的核心症状和最具影响力的节点，并考虑个体内变化、个体间差异以及性别特异性效应。例如，学校筛查和数字监测有助于早期识别具有高影响症状的青少年，从而实现及时、个性化的干预。
本研究也存在一些局限性，包括使用自评量表可能存在的偏差、样本为非临床青少年群体、未能正式检验跨水平的桥接效应、以及未控制可能影响网络模式的外部变量（如智能手机使用）。未来的研究可在临床样本中验证这些发现，并纳入更多潜在的影响因素。
总之，本研究为理解青少年睡前拖延与抑郁的症状级动态机制提供了新的重要见解，强调了针对特定性别核心症状进行精准干预的重要性。通过结合个体内动态和个体间差异的视角，制定个性化、性别敏感的干预策略，有望更有效地减轻青少年睡前拖延和抑郁的长期负担。
