简介：摘要目的了解新型冠状病毒肺炎（以下简称“新冠肺炎”）疫情下医务人员的心理健康状态及影响因素。方法采用便利抽样法，使用中盛凯新《PEM医务人员心理健康关爱平台》于2020年2月18日—4月3日疫情流行期间发放一般资料调查表、广泛性焦虑量表和抑郁症状群量表、疫情压力指数量表、睡眠质量调查问卷对医务人员进行年龄、性别、婚姻状况、学历、职称等一般资料，心理健康状态和睡眠质量的调查，问卷回收后采用描述性分析、独立样本t检验/卡方检验、相关性分析的方法分析暴露于新冠肺炎疫情下的医务人员心理健康状态及睡眠质量，采用及多元线性回归的方法分析其影响因素。结果共回收来自23个省份的24 845份问卷，有效问卷24 687份，回收有效率99.36%；疫情影响下，有焦虑、抑郁症状的医务人员分别占比50.58%，51.37%，抗压能力较差及很差医务人员占比16.11%，睡眠质量较差及很差医务人员占比71.78%；焦虑与抑郁、抗压能力及睡眠质量均呈正相关（r分别=0.787、0.667、0.486，均P<0.001），抑郁与抗压能力及睡眠质量均呈正相关（r分别=0.709、0.586，均P<0.001），抗压能力与睡眠质量呈正相关（r=0.452，P<0.001）；多元线性回归分析结果显示年龄、性别、婚姻状况、学历、职称、工作岗位、抗击疫情参与状况影响新冠肺炎疫情下医务人员的焦虑水平（P均<0.001）；性别、学历、工作岗位、职称、抗击疫情参与状况的不同影响医务人员的抑郁水平（P<0.001）；性别、婚姻状况、学历、工作岗位、抗击疫情参与状况的不同影响医务人员的抗压能力（P<0.001）；年龄、性别、工作岗位、抗击疫情参与状况、职称的不同影响医务人员的睡眠质量（均P<0.001）。结论新冠肺炎疫情影响下，医务人员心理健康状态和睡眠质量较差，且可受多种因素影响，研究结果有助于辅助医务人员加强自我认知，也可为管理部门提供一定心理疏导数据和理论依据。

简介：摘要目的通过对焦虑障碍高危人群、焦虑障碍患者和健康人群全频域自发脑电信号进行频域分析，探索可用于识别焦虑障碍的特征性频段。方法2019年12月10日至2020年5月7日选取焦虑障碍高危人群(焦虑高危组，n＝19)、焦虑障碍患者(阳性对照组，n＝14)、健康正常人(正常对照组，n＝19)作为研究对象。使用焦虑状态-特质问卷(state-trait anxiety inventory，S-TAI)、军事应激反应性焦虑预测量表(military stress anxiety predictive scale，MSAPS)对所有被试进行评估，并在问卷评估过程进行脑电监测。统计分析使用SPSS20.0统计软件，三组间脑电功率差异分析采用单因素方差分析和两两比较。结果三组在Delta[(2.11±0.66)μV2，(2.52±0.38)μV2，(2.73±0.47)μV2]、Theta[(1.31±0.43)μV2，(1.52±0.28)μV2，(1.67±0.35)μV2]、Alpha[(1.05±0.44)μV2，(1.29±0.25)μV2，(1.45±0.55)μV2]、Beta-1[(0.69±0.16)μV2，(0.86±0.18)μV2，(0.99±0.27)μV2]、Beta-2[(0.55±0.15)μV2，(0.67±0.18)μV2，(0.75±0.20)μV2]、Gamma频段[(0.31±0.09)μV2，(0.40±0.14)μV2，(0.45±0.16)μV2]Cz电极处的脑电功率差异均有统计学意义(F＝3.80～9.21，均P<0.05)。经Bonferroni校正后两两比较，Beta-1频段下，焦虑高危组与正常对照组之间的脑电功率差异有统计学意义(P＝0.03)。结论焦虑障碍高危人群和焦虑障碍患者的脑电信号均在Cz处的Beta-1频段与健康人群有显著差异。这种脑电信号的差异可为焦虑高危人群的识别和焦虑障碍的诊断提供有利的客观支持。