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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

EV0555

美国前瞻性队列中的抑郁症状异质性与死因别死亡

PROFILES OF DEPRESSIVE SYMPTOMS AND CAUSE-SPECIFIC MORTALITY IN A PROSPECTIVE U.S. COHORT

PHQ-9总分每增加1分均与全因死亡相关（HR 1.036）；尽管症状层面存在异质性，条目层面的建模并未显著提高区分度。

本研究旨在同一框架下比较PHQ-9总分、情感与躯体症状维度以及九项症状各自与死亡的关联。研究将2007—2018年NHANES数据与截至2019年的死亡登记记录进行匹配；在33,434名符合条件的参与者中，排除基线时患有心血管疾病者（剩余29,736人），再排除患有癌症或体重过低者（剩余26,788人），最终形成包含17,935人的完整数据队列。在累计126,480人年、中位随访时间为7.0年的随访中，共观察到885例死亡（215例死于心脏病，670例死于非心脏原因）。主要结果显示，PHQ-9总分每增加1分，全因死亡的风险比（hazard ratio）为1.036（95%置信区间1.012–1.061；p = 0.003）。死因别分析显示，非心脏原因死亡的风险比为1.041（1.011–1.073），心脏病死亡的风险比为1.019（0.977–1.063），两类死因之间的异质性不显著（p = 0.454）；在同时纳入各维度的模型中，躯体症状维度与全因死亡相关（1.044；1.003–1.087）。在同时纳入九个条目的模型中，与全因死亡相关的条目为快感缺失，风险比为1.20（1.02–1.42）；疲劳，为1.21（1.08–1.36）；死亡／自伤想法，为1.51（1.13–2.04）。经错误发现率（false discovery rate）校正后，快感缺失、疲劳、食欲／体重以及死亡／自伤想法仍具有统计学意义。尽管条目层面的模型在统计学上具有更好的拟合度（ΔAIC = -9.3；似然比检验p = 0.001），但区分度的提升微乎其微（C指数从0.830升至0.831；Δ = 0.001）。未发现非线性关联的证据（所有p ≥ 0.453），多重插补（multiple imputation）所得的总分效应估计与原估计结果非常接近。综上，较高的抑郁症状负担与死亡相关，且症状层面存在异质性，尤其体现在疲劳和死亡／自伤想法上；然而，条目层面的建模并未显著提高预测能力，这些发现仍需独立重复验证。

全部 WCP 2026 摘要