孟加拉国育龄已婚女性焦虑、抑郁症状及其共病的空间分布格局及影响因素分析

《Cambridge Prisms: Global Mental Health》：Spatial patterns and determinants of anxiety, depressive symptoms and their co-occurrence among currently married women of reproductive age in Bangladesh

本研究针对孟加拉国育龄已婚女性面临严峻心理健康问题但缺乏地理分布研究的现状，利用BDHS 2022数据，通过空间自相关分析和多变量逻辑回归模型，揭示了焦虑症状(4.1%)、抑郁症状(4.8%)及其共病(CAD, 2.2%)存在显著地理聚集性，热点区域集中在Rangpur、Sylhet和Chittagong地区。研究发现社会经济地位、亲密伴侣暴力(IPV)、教育水平、性活跃度及丈夫就业状况是重要影响因素，为制定区域特异性心理健康干预策略提供了关键证据。

　　

在全球范围内，心理健康问题，特别是焦虑和抑郁症状，已成为一个紧迫的公共卫生挑战，对育龄女性的整体疾病负担和生活质量构成显著威胁。据估计，全球近十分之一的人受到某种精神疾病的困扰。在孟加拉国这样一个南亚中低收入国家，女性报告焦虑和抑郁的比例（18.8%）显著高于男性（12.5%）。然而，此前的研究多聚焦于特定人群（如制衣工人、大学生），缺乏对全国范围内育龄已婚女性这一关键群体心理健康状况的地理分布模式及影响因素的深入探究。理解心理健康问题的空间异质性对于合理分配有限资源和制定针对性干预措施至关重要。在此背景下，研究人员利用具有全国代表性的最新调查数据，首次对孟加拉国育龄已婚女性的焦虑、抑郁症状及其共病进行了空间流行病学分析，旨在揭示其地理分布规律并识别关键风险因素。

为了回答上述问题，本研究采用了横断面研究设计，数据来源于2022年孟加拉国人口与健康调查（BDHS），该调查采用两阶段分层整群抽样方法，确保了样本的全国代表性。研究最终纳入了13,372名（加权后）15至49岁的当前已婚女性。研究的核心结局变量是中度至重度焦虑症状（采用GAD-7量表评估，得分≥10分）和抑郁症状（采用PHQ-9量表评估，得分≥10分），以及两者的共病（CAD）。解释变量涵盖地理区域、社会经济因素（如财富指数、教育水平）、健康与生殖因素（如身体质量指数BMI、性活跃度、妊娠终止史、生育子女数）以及伴侣相关因素（如丈夫就业状况、亲密伴侣暴力IPV）。统计分析采用STATA 17.0，包括加权患病率计算、卡方检验和多变量逻辑回归分析（以确定相关因素）。空间分析使用ArcGIS 10.8软件，包括全局空间自相关（Global Moran's I）以检验空间聚集性，以及热点分析（Getis-Ord Gi*统计量）以识别高患病率聚集区（热点）和低患病率聚集区（冷点）。

焦虑、抑郁症状及其共病的患病率

研究发现，孟加拉国当前已婚育龄女性中，中度至重度焦虑症状的加权患病率为4.1%（95% CI: 3.8%, 4.5%），抑郁症状为4.8%（95% CI: 4.7%, 5.4%），焦虑抑郁共病（CAD）症状为2.2%（95% CI: 2.1%, 2.6%）。某些亚组的患病率更高，例如，居住在Rangpur地区、经历高程度IPV、年龄≥45岁、教育水平低于高中、从事体力劳动、性不活跃、有妊娠终止史、生育子女数≥5的女性，其焦虑症状患病率较高。类似的风险模式也见于抑郁症状和CAD症状的分析中。

焦虑症状的相关因素

多变量逻辑回归分析显示，与Mymensingh地区相比，居住在Khulna（AOR: 2.41）、Rangpur（AOR: 2.19）、Sylhet（AOR: 2.19）和Barishal（AOR: 1.84）地区的女性经历焦虑症状的几率显著更高。年龄在25-34岁的女性比15-24岁的女性焦虑风险更高（AOR: 1.73）。从事体力劳动的女性（AOR: 1.63）以及性不活跃的女性（AOR: 1.54）也更可能经历焦虑。有妊娠终止史（AOR: 1.30）和生育子女数≥5（AOR: 1.63）也与焦虑症状风险增加相关。丈夫年龄<40岁是保护因素（AOR: 0.51）。

抑郁症状的相关因素

对于抑郁症状，居住在Barishal（AOR: 2.04）、Khulna（AOR: 2.96）和Rangpur（AOR: 2.35）地区的女性风险显著升高。经历高IPV（AOR: 1.69）、年龄在25-34岁（AOR: 2.19）和35-44岁（AOR: 2.08）、体重过轻（AOR: 1.69）、性不活跃（AOR: 2.16）以及丈夫失业（AOR: 2.99）是抑郁症状的显著危险因素。

焦虑抑郁共病（CAD）症状的相关因素

CAD症状的相关因素分析显示，地区差异依然显著，Khulna（AOR: 4.14）、Sylhet（AOR: 3.98）、Rangpur（AOR: 2.81）和Barishal（AOR: 2.68）是高风险地区。与最富裕阶层相比，较富裕阶层（AOR: 1.99）的女性CAD风险更高。高IPV（AOR: 1.47）、教育水平低于高中（AOR: 2.49）或仅为高中（AOR: 2.42）、性不活跃（AOR: 1.69）以及丈夫失业（AOR: 2.40）均显著增加CAD风险。

空间分布与热点分析

全局空间自相关分析表明，焦虑症状（Moran's I = 0.063, p<0.001）、抑郁症状（Moran's I = 0.091, p<0.001）和CAD症状（Moran's I = 0.082, p<0.001）在孟加拉国的分布均非随机，而是呈现显著的空间聚集性。热点分析进一步 pinpoint 了高患病率区域：焦虑症状的热点集中在Rangpur、Sylhet和Chittagong地区；抑郁症状的热点位于Rangpur和Sylhet；CAD症状的热点则出现在Sylhet和Chittagong。相反，Mymensingh和Rajshahi地区普遍被识别为冷点区域，即低患病率聚集区。

本研究得出结论，孟加拉国育龄已婚女性中存在不容忽视的焦虑、抑郁及其共病负担，且存在明显的地区差异。Rangpur、Sylhet和Chittagong被确定为需要优先干预的热点区域。较高的财富指数（但与最富裕阶层相比，较富裕阶层风险反而增加）、经历亲密伴侣暴力、较低的教育水平、性不活跃以及丈夫失业是影响女性心理健康的关键因素。这些发现强调了心理健康问题在社会经济和地理维度上的不平等。

讨论部分深入剖析了这些发现的意义。地区差异可能与自然灾害（如北部Rangpur的洪水和干旱）、贫困（如Mymensingh和Rangpur的高贫困率）、女性识字率较低以及就业机会缺乏有关。IPV作为强烈的心理应激源，其影响得到了文献支持。教育水平的保护作用可能与获取知识、增强应对能力和自主性有关。性不活跃可能反映了婚姻关系中的情感疏离，在重视婚姻亲密关系的社会文化背景下，会加剧女性的心理困扰。丈夫失业导致的经济不安全感直接增加了家庭压力和心理脆弱性。

研究的优势在于使用了全国代表性的大样本数据，并首次结合了空间分析技术，为理解心理健康问题的地理分布提供了新视角。然而，研究也存在局限性，包括横断面设计无法推断因果关系、自我报告数据可能存在偏倚、排除了离婚/丧偶女性可能低估总体患病率，以及未能控制一些潜在的混杂因素（如精神疾病史、共病、灾害暴露等）。

总之，这项发表在《Cambridge Prisms: Global Mental Health》上的研究为孟加拉国制定有针对性的心理健康政策提供了强有力的科学依据。研究者建议在已识别的热点区域（如Sylhet、Chittagong、Rangpur）扩大和加强现有服务（如一站式危机中心），开展社区层面的心理健康宣传和同伴支持项目，以破除污名化，并考虑利用数字健康技术提高偏远地区的服务可及性。未来的研究应采用纵向设计探讨因果关系，并评估这些针对性干预措施的有效性，以最终减轻孟加拉国育龄已婚女性的心理健康负担，促进健康公平。