前不久,歌手李玟因抑郁症自杀离世的消息令无数人深感震惊与痛心。其家人在微博中透露,李玟曾长时间与病魔斗争,可惜近日病情急转直下,于7月2日在家中轻生,经3天抢救无效最终离世,年仅48岁。
她这么爱笑,为什么还会抑郁?李玟、乔任梁、张国荣、海子……抑郁症为何能夺走这么多本该鲜活的生命?一时间,人们再次关注起这个熟悉又陌生的话题。
人类第二大杀手
抑郁症是一种伴有思维和行为异常的精神心理障碍疾病,复发率高、致残率高、自杀率高,可谓仅次于癌症的人类第二大杀手。世界卫生组织数据显示,全球约10亿人正在遭受精神障碍困扰,超过3.5亿人患有抑郁症,近十年抑郁症患者的增速约18%,预计到2030年,抑郁症将上升为第一致残诱因。
中国精神卫生调查显示,我国成人抑郁障碍终生患病率为6.8%,其中抑郁症为3.4%,目前我国患抑郁症人数9500万,每年大约有28万人自杀,其中40%患有抑郁症。
在患者画像中,五成抑郁患者为在校学生,41%曾因抑郁休学;女性患病率为男性2倍,四成产后抑郁被漠视;超七成患者出现复发,“变胖”是最难忍受的副作用。
尽管抑郁症的患病人群已为数不少,但在他们之外,还有更为庞大的抑郁风险人群。
《中国国民心理健康发展报告(2021—2022)》指出,心理健康风险已成为全球十大风险之一。不同年龄段的心理健康水平显示,随着年龄增加,人们的心理问题会逐渐增多,直至35岁达到峰值,而后不断下降。“但近几年在新冠疫情、‘内卷’文化的多重压力下,该拐点已延后至40岁。”中国科学院心理研究所副研究员陈祉妍说。
2022年,我国抑郁风险检出率为10.6%,18至24岁的年轻人抑郁风险最高,检出率达24.1%。另外,青少年也需特别关注,该群体抑郁风险检出率已达14.8%,重度抑郁风险达4%。其中,农村地区略高于城市地区,西部地区高于东部地区,中部地区抑郁风险最低。
正如《柳叶刀-世界精神病学协会抑郁症重大报告》主席、澳大利亚国家青年心理健康卓越中心和墨尔本大学教授Helen Herrman所言,“抑郁症是一个全球性健康危机”。
不是简单的“坏心情”
把抑郁症等同于坏心情,把抑郁症患者看作是矫情、想太多,这是公众对抑郁症认知的最大误区。
抑郁症的核心症状是持续的情绪低落和快感缺失。诱发抑郁症的原因不一,本质上是因为抑郁症患者都对自我要求比较苛刻,对个人价值的实现有所怀疑。但由于人与人的性格不同,对生活的处理方式不同,因此患抑郁症的表现也各不相同。“有些人会变得愁苦、易怒,时常抱怨不公平和委屈;但有些人会一如往常地活跃、阳光、积极,实则把痛苦郁积心中,这也是最近常被提及的‘微笑型抑郁症’。”陈祉妍表示,后者由于刻意掩饰自我的真实情绪,即使是亲近的人也很难察觉到他们的异常。
他们不会向家人倾吐,因为增加父母的担心会令他们更加内疚;他们也不会向朋友求助,因为向朋友“吐槽”烦恼在他们看来是给别人增添了心理负担。所以尽管他们有社会支持,人际交往没有障碍,仍然只会选择把痛苦和抑郁的情绪埋在心中。
“人们总以为内向的人更容易患抑郁症,但实际上研究并不支持这一结果。”陈祉妍在实践中发现,越是乐观开朗的人越拒绝承认自己脆弱的一面,越喜欢强撑着。而研究发现,一个人越克制、越否定自己的负面情绪,抑郁的风险越高。
“对于一个‘故作坚强’的抑郁症患者而言,他的内心世界像极了一间没有窗户的房子、一个不断被吹大的气球,压抑、悲伤等负面情绪迟早会将这个气球‘撑爆’。越着急粉饰太平,越遍体鳞伤。”北京回龙观医院临床三科主任李献云说,从临床经验来看,习惯“打碎牙齿往肚里咽”的人更容易患抑郁症。
八九成患者未得到诊治
在日常生活中,公众如何才能及时发现抑郁症的预警信号呢?
陈祉妍分享道,如果察觉到身边的人有以下特征则需警惕:兴趣丧失或减弱、行为变得退缩,无法感受到愉快;食欲减退、体重明显减轻或暴饮暴食;精力减退或疲乏;精神运动性迟滞或激越;自我评价过低、自责或有内疚感;联想困难或自觉思考能力下降;睡眠障碍,如失眠、早醒或睡眠过多。
在抑郁症患病高增长率的背景下,临床中对抑郁症的诊断主要依赖量表筛查和精神科医生问诊,常用的抑郁量表包括汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、贝克自评抑郁量表(BDI)等。为了提高诊断准确性,减少误诊率,影像学、人工智能同时辅助抑郁症诊断。
影像学研究表明,边缘—丘脑—皮层网络等神经环路可能在抑郁症的发生中具有重要作用。抑郁症患者的大脑皮层下结构会出现海马灰质体积显著降低,扣带回、脑岛皮层厚度更薄以及白质纤维分数各向异性值更低等变化。
知识驱动的第一代抑郁症诊断主要依靠机器学习,通过算法对语音信号、面部表情、脑电等信号提取表征抑郁的特征,结合随机森林、朴素贝叶斯、高斯混合模型、支持向量机模型等构建抑郁识别模型进行预测。数据驱动的第二代抑郁症诊断主要使用深度学习网络,将抑郁症数据送入深度网络,例如卷积神经网络、长短时记忆神经网络、深度卷积神经网络、深度残差回归卷积神经网络等进行训练,从而对抑郁症进行预测。
“未来同时利用知识、数据、算法和算力,将会构建出一个更强大、更全面、更准确的第三代人工智能抑郁症诊断系统。”西北大学信息科学与技术学院教授赵健在其论文《基于人工智能的抑郁症辅助诊断方法》中说道。
《柳叶刀-世界精神病学协会抑郁症重大报告》指出,在高收入国家,约一半的抑郁症患者未得到诊断或治疗,而在中低收入国家,这一比例则达到80%~90%。然而,该报告的共同作者、来自美国匹兹堡大学的Dr Charles Reynolds表示:“如果抑郁症患者得到足够的支持和治疗,各个年龄阶段的大多数抑郁症患者都可能康复。”
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