世界卫生组织于2017年2月,在日内瓦发布了一份关于抑郁症的最新全球统计报告。报告显示,从2005年至2015年十年期间,全球受抑郁症影响的人数增加了18%,导致的经济损失超过一万亿美元。从国别来看,抑郁症病例在全国人口占比5.5%以上的国家有美国、澳大利亚、巴西、爱沙尼亚、芬兰、希腊、葡萄牙、俄罗斯等。中国为4.2%。抑郁作为心理健康评价的重要指标,其主要表现为情绪低落、兴趣降低、思维迟缓、缺乏主动性、易悲观、自责自罪、睡眠不好,担心自己患病或感到全身多处不适。抑郁可导致不同程度的身体功能障碍、日常生活能力下降、认知减退等。目前关于社区环境、身体活动与中年人的抑郁症状尚待进一步探讨的议题,主要集中在以下几个方面:(1)不同类型身体活动对于与忧郁症状的关系是否相同;(2)身体活动强度、频率、时间是行为本身的重要参数,它对于忧郁症的预测力何者最重要;(3)患忧郁症状者因身心不适而缺乏动机,是建成环境(社区环境)抑制还是身体活动参与不足引起,抑或是存在交互作用。即身体活动介入对于忧郁影响的可能机制有关身体活动介入对于减缓忧郁症的可能机制还存在争议。环境是多方面与复杂的,行为与环境的互动不断变化且可在不同组织层面表达。一般回归模型很难从社会生态学视角下进行分层构建研究,由于涉及个体和社区两个层次,本研究通过构建阶层线性模型从社区环境、身体活动的社区层面和个人层面进行数据挖掘,分析其脉络关系。并从其影响机制入手分析身体活动作为中介变量如何影响中年人群的抑郁程度,为政府部门进行决策提供参考依据。方法:对其进行二阶层线性分层统计,考虑不同层次的变量信息和随机误差,为使参数估计和假设检验的结果更有效,阶层一变量处理采用随机系数回归模型处理,阶层二变量处理采用截距(平均数)模型处理,交互作用采用完整模型处理,并通过计算不同水平的变异中在总变异的占比,确定各水平对因变量的解释比例,所得结果以平均数、标准差、回归系数、变异数等指标来表示,以P<0.001和P<0.05表示显著性差异程度。结果:本研究采用4种模型对抑郁症状影响机制进行分析,模型1为零模型作为对比模型。模型2为随机系数回归模型,主要在阶层一加入解释变量,研究模式中投入的解释变量有性别、年龄、婚姻状况、居住地、自评健康、睡眠状况、身体活动。其中,年龄和睡眠状况两个解释变量经总平均数集中化转换。根据阶层二变量性质,采用单因子共变数分析模型,设置阶层二的各斜率固定效应,斜率误差项不加以估计。主要用于探究个体层面解释变量是否对中年人群的抑郁症状得分有直接显著的影响效果。模型3为截距平均数模型,主要在阶层二加入社区层面解释变量,研究模式中投入的总体层次有社区类型、人均收入、本地企业、公共设施、健身场所、工业污染及脉络变量平均睡眠状况。其中,人均收入、本地企业、公共设施、健身场所、平均睡眠状况解释变量经总平减转换。模型4为完整模型,该模型分析既包含了阶层一的预测变量,又包含了阶层二的预测变量,可通过理论建构来说明解释Y的总体变异是如何受个体层面和社区层面因素的影响。为确保变量的稳定性,避免多重共线性,以上4种模型均采用稳健性标准误差对HLM模型进行回归统计。随机效应回归系数模型结果显示,性别(P<0.001)、年龄(P<0.001)、身体活动(P<0.001)等均达到非常显著性水平,表示各社区内居民的性别、年龄、身体活动等自变量对居民的抑郁程度均有显著影响效果。尤其表现在身体活动方面,每周不坚持中等强度身体活动的居民要比规律进行身体活动的居民,在抑郁程度得分方面要高出7.67分。另外,年龄和居住地变量的参数估计为正值,说明随着居民年龄的增加,抑郁程度的机率升高。从个体层面看,影响居民抑郁程度的重要因素从大到小依次为:身体活动、自评健康、婚姻状况、性别、睡眠状况、居住地、年龄。结论:从个体层面看,影响居民抑郁程度的重要因素从大到小依次为:身体活动、自评健康、婚姻状况、性别、睡眠状况、居住地、年龄。其中,在身体活动方面,规律进行身体活动的居民在抑郁程度得分方面显著低于每周不坚持中等强度身体活动的居民。从社区层面看,按照居民抑郁程度影响重要性从大到小排序依次为:健身设施种类、社区类型、社区人均收入和本地企业数量。其中,健身场所种类越多,则居民抑郁程度就会越低。个体层面的居民身体活动和社区层面的健身场所种类可以作为中介变量,影响社区环境与居民抑郁症状的关系,而且这种关系是线性的负相关。