1. 引言
在社会历史发展的进程中，重大突发公共事件时有发生，不仅对群众的生命安全构成威胁，还会引发广泛的心理危机。世界卫生组织数据显示，COVID-19的暴发导致全球抑郁和焦虑患病率增加25%，抑郁症状的发生率在14.6%到48.3%之间，甚至对儿童和青少年心理健康都产生了负面影响(赵芷若，曾繁杰，任文静，2021)，各类精神障碍发生率为10%~20% (逯野，杨春江，2012)。重大突发公共事件下影响心理健康的因素有很多，学历、性别、是否为独生子女可以作为预测心理危机的因素(薛艳，朱达清，冯程，贲驰，肖丹，夏明星，2023)，有研究指出中小学生中学段的高低、家庭关系、家庭年收入、身体活动对于重大突发公共事件下的心理健康具有显著影响(黄艳，王亭亭，黄金岩，徐思盈，2021)。这些心理影响对于个体而言，不仅相当严重，而且具有长期性。因此，对突发事件下群体心理健康的影响因素展开系统研究，有助于精确识别高危群体、进而提供科学的干预手段。
2. 文献综述
2.1. 重大突发公共事件对心理健康的影响
重大突发公共事件，通常指的是那些突然发生，对人们的生命、财产、环境或社会秩序等造成或可能造成严重危害，需要采取应急处置措施来应对的紧急事件(张鑫蕊，张海涛，栾宇，张春龙，2023)。重大突发公共事件的发生往往超出人们的常规认知和预期，人们原有的关于世界安全有序的认知被打破。根据费斯汀格(Festinger)的认知失调理论，当新的信息与旧有的认知产生冲突时，个体就会体验到认知失调(Festinger, 1957)。这种失调会引发焦虑、困惑等心理不适，甚至有演变为急性应激障碍、创伤后应激障碍(PTSD)或者抑郁症等心理健康问题的风险，在心理层面造成的损害程度甚至超过身体方面(席居哲，王云汐，鞠康，2022)。除此之外，这类事件还可能致使人们在认知上出现否认、产生不幸感与无力感；在意志力方面呈现出注意力不集中、采取回避态度以及过度依赖他人等情况(杨雨，吴立明，付朝伟，2021)。
2.2. 生活方式与心理健康问题的关系
不同的生活方式因素(如上网时间、饮酒、锻炼)对身体和心理健康的影响获得不少研究的关注，有助于识别何种生活方式容易造成心理危机。有研究显示，社交网络的过度使用，会引发焦虑和信息错失恐惧，增加患抑郁症的风险(丘文福，2020)。过多的时间花在网上，会导致与家人、朋友的面对面交流互动减少，缺少现实的情感支持，从而导致孤独，抑郁等情绪的滋生(王东梅，张立新，张镇，2017)。突发事件发生后，公众会接收到大量的信息，过载的信息会消耗个体有限的认知(汪新建，2021)，带来不确定性和失控感(解晓娜，张跃，郭永玉，2022)，此时，公众常常会出现恐慌、焦虑、抑郁和强迫的心理(王一牛，罗跃嘉，2003)。其次，饮酒对心理健康也会造成多方面的影响，心理层面，饮酒常常是一种逃避机制，让人难以真正地接受和适应事情带来的变化，有研究表明，问题饮酒与心理幸福感存在负相关关系(李赞，戴俊明，吴宁，高俊岭，傅华，2020)，容易导致心理韧性降低。生理层面，长期饮酒会破坏神经认知功能(穆迪，苏中华，2024)，影响心理健康。最后，经常参与体育锻炼的大学生心理健康水平明显好于偶尔参与和从不参与体育锻炼的大学生(王海英，徐其凤，2017)，锻炼有助于改善情绪，可诱发积极的思维和情感(冯蕾，2020)，促使人们在坚持和突破中获得成就感和满足感(陈杰，2024)。
2.3. 家庭环境与心理健康问题的关系
家庭关系对青少年心理健康具有重要影响(吴迪，刘琴，吴文懿，席璇，周源柯，张琴，2024)，健康紧密的家庭关系能够给予个体归属感和安全感并减少焦虑体验(郭佩佩，于海燕，高金敏，2021)，在积极的家庭氛围中，个体更易体验到正面情绪，能够更好地调节情绪，减轻个体的心理负担。还有助于个体形成积极的自我概念。有研究显示，家庭经济地位与大学生的自尊和自信显著正相关，家庭经济地位较高的大学生在积极情绪、生活满意度和心理健康方面明显优于来自较低社会经济地位的学生(王雨婷，范鑫芳，张林，徐强，2022)。阶层的社会认知理论(social cognitive theory of social class)指出，与高阶层群体相比低阶层群体所拥有社会经济资源较少，当外部环境发生变化时常面临更多的心理挑战和压力(李小新，任志洪，胡小勇，郭永玉，2019)，突发事件下，家庭户口所在地也会影响心理健康水平，城市户籍人口的心理健康状况显著优于农村户籍人口，农村户口的抑郁检出率比城镇高2.5%，在控制了家庭相关因素的影响下，不同户口的群体心理健康仍存在差异(傅小兰，张侃，陈雪峰，陈祉妍，2023)。户口所在地的影响主要涉及资源的获取与保障、社会支持、文化观念和心理应对方式(张建琼，石武祥，2012)。例如，农村户口居民和城市户口居民相比在获得社会支持和资源方面面临更大的困难和挑战，容易导致更大的心理压力和心理健康问题(曾智，陈雯，夏英华，Heiko Jahn，Alexander Kraemer，凌莉，2013)。城市户口居民有更好的家庭健康条件和自我效能感，这有助于他们面对突发事件时保持更好的心理健康状态。
3. 研究设计
3.1. 数据来源
本研究的数据来源于某次重大突发公共事件下，通过随机抽样的方法，以问卷的方式随机抽取全国12个省(市)所属的辖区，在被抽中的社区或村委会充分考虑人口结构(性别、户籍性质、文化程度、政治面貌等差异)，此次调查共发放问卷4310份，在剔除填写不完整、重复填写及明显与事实不符的问卷，保留有效问卷4059份，有效问卷的比例94.2%。
3.2. 研究工具
本研究采用由Goldberg编制，李虹等人改编修订的GHQ-20问卷(李虹，梅锦荣，2002)，该问卷分为忧郁量表(6个条目)、焦虑量表(5个条目)、自我肯定量表(9个条目)三个分量表，共20个条目。测量依据所选答案评分，选择“是”评分为“1”分，若选择“否”则评为“2”分。自我肯定量表得分越低则表明心理状况越健康，忧郁、焦虑量表得分越高则表明心理状况越健康。将忧郁、焦虑量表评分进行反向转换与自我肯定量表分合成，形成心理健康总得分，得分越高，心理健康状况越糟糕。
3.3. 变量设定
3.3.1. 因变量
本研究探究重大突发公共事件下心理健康的影响因素。因此，因变量的选取为群体的“心理健康”，使用GHQ-20问卷中自我肯定、忧郁、焦虑三个分量表的测量得分总和来反映心理健康。
3.3.2. 自变量
自变量的设定主要包括个体特征、生活方式、家庭三个维度。第一，个体特征维度层面涉及性别、年龄、婚姻、文化程度、政治面貌；第二，生活方式涉及使用时间、关注突发事件占上网时间比例、饮酒、锻炼四个方面的内容，第三，家庭维度层面选取了户口所在地、家庭年收入、家庭关系三个指标。
3.4. 统计方法
运用SPSS26.0分析突发事件下群体心理健康与个体特征、生活方式、家庭等变量之间描述统计、相关关系、线性回归关系。
4. 结果
4.1. 描述统计
运用SPSS对样本进行简单的描述统计(表1)发现，全样本中，男性所占比例为52.3%，女性所占比例为47.7%；年龄18~25岁年龄段的群体最多，占比82%；受教育程度整体较高，学历为大专本科的占比91.3%；家庭年收入3~10万的占比44.4%。
Table 1. Descriptive statistics of the sample (N = 4059)
表1. 样本描述统计表(N = 4059)
|
|
频率 |
百分比 |
|
|
|
频率 |
百分比 |
性别 |
男 |
2122 |
52.30% |
|
收入 |
3万以下 |
1114 |
27.40% |
|
女 |
1937 |
47.70% |
|
|
3~10万 |
1802 |
44.40% |
年龄 |
18以下 |
142 |
3.50% |
|
|
10~30万 |
915 |
22.50% |
|
18~25 |
3327 |
82% |
|
|
30万以上 |
228 |
5.60% |
|
26~30 |
178 |
4.40% |
|
婚姻 |
未婚 |
3592 |
88.50% |
|
31~40 |
233 |
5.70% |
|
|
已婚 |
467 |
11.50% |
|
41~50 |
147 |
3.60% |
|
文化程度 |
初中以下 |
44 |
1.10% |
|
50以上 |
32 |
0.80% |
|
|
高中 |
163 |
4% |
政治面貌 |
群众 |
717 |
17.70% |
|
|
大学 |
3705 |
91.30% |
|
共青团员 |
3014 |
74.20% |
|
|
硕士 |
147 |
3.60% |
|
中共党员 |
328 |
8.10% |
|
|
|
|
|
总计 |
|
4059 |
100% |
|
|
|
4059 |
100% |
4.2. 群体心理健康现状分析
在探究突发公共事件对群体心理健康状态的影响时，将忧郁、焦虑量表进行反向评分得分与自我肯定得分相加，形成心理健康测评总分。其中，总分为“21~26分”的群体心理状况为“健康”；总分为“27~33分”的群体心理状况为“亚健康”；总分为“34~40分”的群体心理状况为“心理问题”。
4.2.1. 心理健康现状的一般分析
本研究收集的案例数为4059，为了解群体心理健康问题与相关变量之间的关系，呈现群体心理健康现状，将群体心理健康问题等级与被调查的群体的个体特征、生活方式、家庭情况进行分析。分析数据显示(见表2)，心理健康状况被归类为“健康”的个体共计2329人，占总样本量的57.4%。心理健康状况被归类为“亚健康”的个体有1600人，占总样本量的39.4%。心理健康状况被归类为“心理问题”的个体有130人，占总样本量的3.2%。
Table 2. Current status of mental health
表2. 心理健康现状表(曾影，2022)
分级 |
程度 |
结果 |
21~26分 |
健康 |
2329 (57.4%) |
27~33分 |
亚健康 |
1600 (39.4%) |
33~40分 |
心理问题 |
130 (3.2%) |
4.2.2. 个体特征因素与心理健康现状分析
从表3的个体特征因素与心理健康问题交叉表的比例和卡方检验结果得知，在个体特征因素中，除了政治面貌之外，性别、年龄、婚姻状况和文化程度都与群体的心理健康问题有显著的相关性。重大突发公共事件下女性心理状态为“健康”的比例高于男性，达到60%。31~40岁年龄段的群体心理健康的比例高于其他年龄段达64%。已婚群体的心理健康比例度高于未婚群体，健康状态占比67%。初中及以下文化程度的人心理健康程度较低，亚健康占比63.6%，有心理问题的占比4.5%。政治面貌为中共党员的群体心理状态为健康的占比较高，达到61.3%。
Table 3. Crosstabs of individual characteristics and mental health problems
表3. 个体特征与心理健康问题的交叉表
|
|
心理健康问题 |
Chi-Square |
|
|
健康 |
亚健康 |
心理问题 |
性别 |
男 |
55.00% |
42.00% |
3.00% |
34.555* |
女 |
60.00% |
36.60% |
3.50% |
年龄 |
小于18岁 |
57.70% |
38.70% |
3.50% |
140.300** |
28~25岁 |
55.80% |
40.80% |
3.40% |
25~30岁 |
64.00% |
32.60% |
3.40% |
31~40岁 |
69.10% |
30.00% |
0.90% |
41~50岁 |
63.90% |
34.70% |
1.40% |
大于50岁 |
68.80% |
28.10% |
3.10% |
是否结婚 |
已婚 |
67.00% |
31.90% |
1.10% |
50.095*** |
未婚 |
56.10% |
40.40% |
3.50% |
文化程度 |
初中及以下 |
31.80% |
63.60% |
4.50% |
83.307** |
高中 |
58.30% |
38.70% |
3.10% |
大学 |
57.60% |
39.30% |
3.10% |
硕士 |
58.50% |
36.70% |
4.80% |
政治面貌 |
群众 |
58.90% |
37.80% |
3.30% |
32.333 |
共青团员 |
56.60% |
40.30% |
3.10% |
中共党员 |
61.30% |
35.10% |
3.70% |
注：***代表P < 0.001，**代表P < 0.01，*代表P < 0.05 (下同)；P为皮尔逊相关系数显著性。
4.3. 心理健康问题相关性分析
探讨使用网络时间、关注突发事件占上网时间的比例、饮酒、锻炼、家庭年收入、家庭户口性质、家庭关系与心理健康问题之间的相关关系发现(表4)。生活方式中的使用网络时间、饮酒和心理健康问题呈显著正相关。关注突发事件占上网时间的比例与心理健康问题不显著相关，以往的研究中发现，关注突发事件时间与心理健康问题显著相关，关注突发事件信息的时间越多，心理越焦虑。在本研究中，这可能突发事件的影响力有关，重大突发公共事件强大的影响力和破坏力，导致不论关注时间的多或者少，群体都面临巨大的担忧和恐惧。
锻炼和家庭维度里面的所有因素和心理健康问题呈显著负相关。这说明健康的生活方式，以及良好的家庭情况对于缓解突发事件下群体心理健康危机有着正向的作用。具体来看，使用网络事件、锻炼、家庭年收入家庭关系与心理健康危机的相关性较为明显(r = −0.224~0.138)，饮酒和户口所在地与心理健康危机的相关性较弱(r = −0.039~0.048)。
Table 4. Pearson correlation analysis results of group lifestyle, family situation and mental health problems under major public emergencies
表4. 重大突发公共事件下群体生活方式和家庭情况与心理健康问题的Pearson相关分析结果
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
使用网络时间 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
关注突发事件占上网时间 |
0.176** |
1 |
|
|
|
|
|
|
饮酒 |
0.014 |
−0.026 |
1 |
|
|
|
|
|
锻炼 |
−0.126** |
−0.125** |
0.036* |
1 |
|
|
|
|
家庭年收入 |
−0.002 |
0.059** |
0.144** |
0.009 |
1 |
|
|
|
户口性质 |
0.006 |
−0.004 |
0.055** |
0.059** |
0.207** |
1 |
|
|
家庭关系 |
−0.083** |
−0.144** |
0.058** |
0.141** |
0.094** |
0.032* |
1 |
|
心理健康问题 |
0.138** |
0.014 |
0.048** |
−0.165** |
−0.106** |
−0.039* |
−0.224** |
1 |
4.4. 重大突发公共事件下心理健康问题影响因素的线性回归分析
为进一步探究在个体特征、生活方式，家庭三个维度变量相互控制的情况下对因变量——心理健康程度的预测作用。通过线性回归分析建立回归模型(见表5)，进一步展现群体心理健康问题与各因素之间的变化关系。本研究采用控制变量法，在分析过程中先加入个体特征变量，再叠加放入生活方式变量，最后叠加家庭情况的相关变量，构建了表5中的三个回归模型。对三个模型进行方差分析结果显示，模型1中F = 8.868，P = 0.000，模型2中F = 47.330，P = 0.000，模型3中F = 64.163，P = 0.000，表明这三个模型具有统计学意义。
Table 5. Results of regression analysis of group mental health problems
表5. 群体心理健康问题的回归分析结果
|
模型一 |
模型二 |
模型三 |
|
B |
β |
显著性 |
B |
β |
显著性 |
B |
β |
显著性 |
(常量) |
29.037 |
|
0*** |
28.434 |
|
0*** |
30.174 |
|
0*** |
性别 |
−0.238 |
−0.037 |
0.019* |
−0.254 |
−0.039 |
0.015* |
−0.243 |
−0.037 |
0.017* |
年龄 |
0.002 |
0.001 |
0.983 |
0.06 |
0.015 |
0.568 |
0.192 |
0.049 |
0.064 |
婚姻 |
−0.898 |
−0.088 |
0.001** |
−0.936 |
−0.092 |
0.001** |
−0.631 |
−0.062 |
0.019* |
文化程度 |
−0.432 |
−0.046 |
0.004** |
−0.531 |
−0.057 |
0*** |
−0.333 |
−0.036 |
0.024* |
政治面貌 |
−0.072 |
−0.011 |
0.492 |
−0.055 |
−0.008 |
0.596 |
−0.017 |
−0.003 |
0.867 |
使用网络时间 |
|
|
|
0.571 |
0.121 |
0*** |
0.556 |
0.118 |
0*** |
关注突发事件占上网时间 |
|
|
|
−0.098 |
−0.028 |
0.072 |
−0.145 |
−0.042 |
0.007** |
饮酒 |
|
|
|
0.325 |
0.056 |
0.001** |
0.388 |
0.067 |
0*** |
锻炼 |
|
|
|
−0.616 |
−0.155 |
0*** |
−0.52 |
−0.131 |
0*** |
家庭年收入 |
|
|
|
|
|
|
−0.316 |
−0.083 |
0*** |
户口所在地 |
|
|
|
|
|
|
−0.033 |
−0.008 |
0.598 |
家庭关系 |
|
|
|
|
|
|
−0.706 |
−0.195 |
0*** |
F |
8.868 |
26.082 |
36.518 |
R2 |
0.011 |
0.044 |
0.043 |
调整后的R2 |
0.009 |
0.053 |
0.095 |
从个体特征来看，第一，以上三个模型都表明性别对群体心理健康问题的影响都具有显著性的负向预测。从模型一的结果看，以男性为对照组，女性群体心理健康程度比男性高，男性心理健康程度比女性低3.7%。第二，婚姻状况与心理健康问题显著负相关，以未婚为对照，已婚群体的心理健康问题比未婚群体低8.8%。第三，文化程度和心理健康问题呈显著负相关关系，文化程度越高心理健康问题越少，将文化程度分为初中及以下、高中、大专本科、硕士四个维度。以初中及以下学历为对照，文化程度每上升一个层次，心理健康问题下降4.6%。第四，年龄和政治面貌对群体心理健康程度没有显著预测作用。
模型二中，在模型一的基础上加入了生活方式变量，包括使用网络时间、关注突发事件占上网时间的比例、饮酒和锻炼。从表5模型二的结果中可以看到。第一，使用网络时间和心理健康问题呈显著正相关，说明使用网络时间越长，心理健康问题越严重，使用网络时间分为了“小于1小时”“1~2小时”“3~5小时”“6小时以上”四个层级，使用网络时间每上升一个层级，心理健康问题增加12.1%。第二，饮酒和心理健康问题呈显著负相关，饮酒越多，心理健康问题越严重，饮酒分为“从不喝”“有时喝”“每天喝，但一般”“喝得比较多”四个层级，每上升一个层级，心理健康问题增加5.6%。第三，体育锻炼与心理健康问题呈显著负相关，锻炼越多，心理越健康，体育锻炼被分为“从不锻炼”“偶尔煅练”“两天煅炼一次”“每天煅炼”四个层级，锻炼频率每增加一个层级，心理健康问题减少15.5%。第四，关注突发事件占上网时间的比例在模型二中对心理健康程度没有显著预测作用，但在模型三中加入了家庭维度的变量之后，关注突发事件占上网时间对心理健康程度的预测作用变得显著了，模型三中关注突发事件占上网时间的比例被分为“30%以下”“30%~50%”“50%以上至70%”“70%以上”四个层级，关注突发事件时间的比例每上一个层级，心理健康问题减少4.2%。
模型三在模型二的基础上加入了从家庭维度变量，从模型三结果看，第一，家庭收入与心理健康问题呈显著负相关，家庭收入越高，心理健康问题越少，家庭收入被划分为“3万以下”“3万以上至10万”“10万以上至30万”“30万以上”四个层级，家庭收入每上升一个层级，心理健康问题减少8.3%。第二，家庭关系与心理健康问题呈显著负相关，家庭关系越亲密，心理健康问题越少，家庭关系被划分为，“完全没有”“偶尔有”“一般”“经常”“强烈”五个层级，家庭关系每上升一个层级，心理健康问题减少19.5%。第三，家庭户口所在地与心理健康程度没有显著预测作用。
5. 讨论与启示
5.1. 关注个体特征
性别、年龄、受教育程度、婚姻状况，政治面貌这些个体特征因素的不同，在重大突发公共事件中所承担的心理压力和社会压力也各不相同(李昕，张云鹏，李红红，陈泽涛，应立娟，吴水才，2014)。本研究表明，重大突发公共事件下男性心理健康问题比女性更为严重，有更强的焦虑或恐惧体验，这可能与男性承担更多的责任，不擅长表达情感有关，男性通常作为家庭经济支柱，当突发公共事件发生时，责任和压力会加剧他们的心理负担。年龄较高、学历较低的群体可能因认知水平低，易受负面信息影响，更容易焦虑。根据社会认知发展理论，随着年龄的增长，个体的适应能力和应对压力的能力可能下降，同时认知能力的减退也可能导致对信息的处理不够准确，从而增加了焦虑感。未婚群体的心理健康水平差于已婚群体。婚姻状况可能影响个体的社会支持系统(Zhai et al., 2024)，已婚个体可能从伴侣那里获得更多的情感支持和实际帮助，共同面对突发事件带来的困难和挑战，从而缓解个体的心理压力。而未婚个体可能缺乏这种稳定的支持网络，在面对突发事件时，容易感到孤独和无助，心理压力较大。
针对性别差异，可以鼓励男性表达情绪，减少社会对男性表达情绪的偏见和限制。帮助女性提供更多的情绪管理和应对压力的策略，让她们更好地表达和管理情绪。针对年龄差异，对于年长者，可以提供更多的健康信息和心理支持，提升他们应对突发事件的能力。对于年轻人，可以通过教育提高他们的风险意识和应对突发事件的能力。针对受教育程度差异，对于受教育程度较低的群体，可以提供更加直观、易于理解的心理健康信息和教育材料，以及实用的应对策略。针对婚姻状况差异，对于未婚群体，可以提供更多的社会支持和建立社会联系的机会，如社区活动、兴趣小组等，以增强他们的社会支持网络。通过上述方法，可以针对不同个体特征开展更为精准和有效的心理健康教育，以减轻重大突发公共事件对个体心理健康的影响。
5.2. 培养健康的生活方式
积极的生活方式对心理健康具有持久而深远的影响(赵霞，2024)，本研究表明，过度使用网络与心理健康问题显著正相关，这可能是过度使用网络和社交媒体会导致信息过载，使得大脑认知负荷过重，增加焦虑和恐慌。对突发事件的过度关注可能会导致情绪持续紧张，放大事件的影响，尤其是当信息来源不可靠时，这些信息会进一步加剧心理问题。此外，过度使用网络还可能影响个体的自我调节能力，使个体难以控制自己的行为和情绪，导致心理健康问题的恶化。过量的饮酒也会造成心理健康问题越严重，依赖酒精是一种应对压力的不良机制(吴菲，倪照军，高雪娇，孙洪强，2021)，会导致个体形成不良的应对习惯，降低自身的心理韧性和应对能力。长期饮酒还可能对大脑和神经系统造成损害，影响个体的认知功能和情绪调节能力，从而引发或加重心理健康问题。锻炼可作为一种积极的应对策略，增强心理韧性，产生自我效能感，从而提升幸福感。通过体育锻炼，个体能够增强身体素质，增强自信心，从而更好地应对生活中的压力和挑战。
因此，在突发事件下，鼓励个体进行适量的体育锻炼和减少酒精消费是一个重要的健康促进措施。另一方面，引导公众正确地关注信息，减少对负面信息的过度关注是维护心理健康的重要方面，同时，提供准确的信息和公众如何筛选和处理信息也是减少心理影响的关键。
5.3. 强化家庭支持
有研究表明，家庭支持是个体心理健康的重要保护因素，能够显著减轻压力和提升个体的幸福感(陈洁瑶，方亚，曾雁冰，2021)。首先，家庭经济收入对居民心理健康有显著影响，低收入家庭的群体更容易产生心理问题，经济困难会导致家庭成员面临更多的生活压力，如住房、教育、医疗等方面的负担，这些压力会直接影响个体的心理健康。同时，低收入家庭可能缺乏获取心理健康资源的能力，如专业的心理咨询服务、心理健康教育等，使得家庭成员在面对心理健康问题时，难以得到有效的帮助和支持。经济水平越高的家庭，物质条件越好，个体对外界的认知程度更高，容易形成自信、自我接纳等积极的心理品质。其次，和谐的家庭氛围有利于改善和维护心理健康，良好的家庭关系为个体提供了情感支持和安全感，有助于增强心理健康和应对压力的能力(张雨萍，王越，赵蓝希，石微子，郑爱明，2023)，家庭是一个紧密的社会系统，家庭成员之间的相互关系和互动模式对个体的心理健康有着重要的影响。在一个和谐、支持性的家庭环境中，个体能够感受到被爱、被接纳和被理解，这种情感支持能够缓解个体的心理压力，增强其应对生活挑战的能力。相反，紧张和冲突的家庭关系会导致个体出现焦虑、抑郁等心理问题。最后，户口所在地也是影响心理健康的因素之一，农村户口的青少年心理健康水平总体低于城镇户口(傅小兰，张侃，陈雪峰，陈祉妍，2023)。农村地区通常经济发展水平较低，教育资源、医疗资源等相对匮乏，导致农村青少年在心理健康教育和心理支持方面存在不足。此外，农村地区的社会文化环境和生活方式也可能对青少年的心理健康产生一定的影响，传统的观念和习俗可能限制了青少年的自我发展和心理表达，增加了他们的心理压力。
面对不同的家庭情况带来的心理健康问题，对于低收入家庭，可以通过提供经济援助、教育资助等措施，减轻家庭经济压力，同时提供心理健康教育，帮助他们建立积极的自我认知和应对策略。对于家庭关系紧张的群体，可以通过家庭治疗、改善家庭关系，以获得更多的家庭支持。对于农村户口的群体，可以通过增加心理健康教育资源的投入，提供更多的心理健康教育和服务，以减少地区差异带来的心理健康问题。
6. 建议与不足
本研究通过实证分析揭示了重大突发公共事件下群体心理健康的多方面影响因素。基于研究结果，提出以下建议：一是在社会层面，应构建完善的心理健康监测与干预体系，及时发现并援助受影响群体；加大心理健康教育资源投入，提升公众心理健康素养。二是对于个体，应积极调整生活方式，合理控制上网时间，适度锻炼，避免过度饮酒；重视家庭关系的维护，增强家庭凝聚力。
同时，本研究也存在一定不足。研究主要聚焦于个体特征、生活方式和家庭情况三个维度，可能存在其他未探究到的重要影响因素。未来研究可考虑采用多种研究方法相结合，扩大研究范围，进一步深入探究心理健康影响因素，为制定更精准有效的心理健康服务策略提供更坚实依据。