网络成瘾与大一新生失眠的关联：情绪调节和焦虑的链式中介作用及性别差异的调节效应

《BMC Psychiatry》：Association between internet addiction and insomnia among college freshmen: the chain mediation effect of emotion regulation and anxiety and the moderating role of gender

编辑推荐：针对大学生网络成瘾(IA)与失眠的关联问题，长江大学团队通过7353名大一新生的横断面研究，发现IA通过损害情绪调节(ER)和加剧焦虑间接导致失眠，且性别差异显著：男性IA对失眠的直接效应更强(β=0.048)，女性则通过ER-焦虑链式路径影响更显著(间接效应β=0.041)。该研究为针对性干预提供新靶点，发表于《BMC Psychiatry》。

　　在数字化浪潮席卷全球的今天，大学生群体正面临前所未有的睡眠危机与网络依赖双重挑战。据统计，全球66.2%人口使用互联网，而中国大学生中失眠率高达26.4%，网络成瘾(Internet Addiction, IA)与失眠的共病现象尤为突出。大一新生作为特殊过渡群体，既要适应新环境又面临社交支持断裂，其IA发生率显著高于高年级学生。既往研究发现，中度IA者失眠率竟达86.8%，但背后的心理机制和性别差异仍不明确。长江大学心理健康中心Ye Yu等研究者敏锐捕捉到这一关键问题，通过大规模调查揭示了IA通过情绪调节(Emotion Regulation, ER)和焦虑的链式通路影响失眠的神经心理学机制，并首次发现性别特异性调节效应。这项发表于《BMC Psychiatry》的研究不仅为理解数字时代睡眠障碍提供了新视角，更为精准化干预方案的制定提供了科学依据。

研究采用多阶段标准化测量工具：通过网络成瘾测试(IAT)评估IA程度，情绪调节子量表(ER)来自大学生心理健康量表(MHS-CS)，广泛性焦虑量表(GAD-7)筛查焦虑症状，失眠严重指数(ISI)量化睡眠问题。对湖北荆州某高校7353名大一新生进行横断面调查，使用SPSS 21.0和PROCESS 4.1进行链式中介和调节效应分析，通过Bootstrap法验证效应显著性。

结果部分呈现三个关键发现。首先，在"IA与失眠"关系中，IA显著正向预测失眠严重程度(β=0.119, p<0.001)，证实假设H1。其次，"ER和焦虑的链式中介"分析显示，IA通过三条路径影响失眠：直接路径(β=0.038)、ER单独中介(β=0.013)和ER→焦虑链式中介(β=0.039)，总间接效应占比达67.23%，完美验证假设H2。最引人注目的是"性别调节效应"，男性IA对失眠的直接效应更强(β=0.048 vs女性0.026)，而女性通过ER-焦虑路径的间接效应更显著(β=0.041 vs男性0.037)。交互作用分析进一步显示，IA×性别对ER(β=-0.014)和失眠(β=-0.022)的负向预测均达显著水平。

讨论部分深入阐释了这些发现的科学价值。从神经机制看，IA可能通过改变自主神经系统反应性（类似物质成瘾）增强交感神经活动，进而加剧焦虑；而ER能力下降会削弱前额叶对杏仁核的调控，形成"成瘾-情绪失调-睡眠障碍"恶性循环。性别差异的发现尤为精彩：男性因对蓝光更敏感，IA直接导致昼夜节律紊乱；女性则因社交媒介依赖倾向和更强的早期情绪反应性，更易受ER-焦虑通路影响。这些发现为临床干预指明方向：对男生应侧重行为管理（如屏幕时间控制），对女生则需加强认知重评训练。

该研究的创新性体现在三方面：首次在大一新生群体中建立IA-ER-焦虑-失眠的完整通路模型；揭示性别特异性作用模式，突破既往研究忽视群体异质性的局限；所用MHS-CS量表本土化效度高，结论对中国学生更具指导意义。当然，横断面设计难以确定因果关系，未来需通过追踪研究验证。正如作者所言，这些发现"为构建低成瘾环境提供了理论基石"，从课程设置到宿舍管理都可据此优化，堪称数字时代大学生心理健康研究的典范之作。