Anxiety and depressive symptoms among students in higher vocational colleges: application of latent profile analysis and network analysis
इस अध्ययन ने 7,932 चीनी व्यावसायिक कॉलेज के छात्रों पर लेटेंट प्रोफाइल और नेटवर्क विश्लेषण का उपयोग करके चिंता-अवसाद सह-रुग्णता (anxiety-depression comorbidity) के तीन विशिष्ट उपसमूहों की पहचान की और यह प्रकट किया कि कम आत्मसम्मान या बेचैनी जैसे विशिष्ट ब्रिजिंग लक्षणों को लक्षित करना प्रत्येक उपसमूह के लिए व्यक्तिगत हस्तक्षेपों को सूचित कर सकता है।
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आधुनिक मानसिक स्वास्थ्य के भीड़भाड़ वाले परिदृश्य में, चिंता (anxiety) और अवसाद (depression) पर अक्सर इस तरह चर्चा की जाती है जैसे कि वे एकल, एकसमान स्थितियाँ हों जो हर किसी को एक ही तरह से प्रभावित करती हैं। फिर भी, जिसने भी इन भावनाओं से जूझ रहे किसी व्यक्ति से बात की है, वह जानता है कि यह अनुभव व्यक्ति दर व्यक्ति शायद ही कभी एक जैसा होता है। एक व्यक्ति निरंतर भय की भावना से पंगु हो सकता है, जबकि दूसरा भारी, कुचल देने वाली थकान महसूस कर सकता है, भले ही उनके समग्र संकट का स्तर एक मानक परीक्षण पर समान दिखाई दे। दशकों तक, शोधकर्ताओं ने मुख्य रूप से इन समूहों को एक ही समूह के रूप में माना है, और हजारों लोगों में औसत लक्षणों की तलाश की है। यह दृष्टिकोण, हालांकि व्यापक आंकड़ों के लिए उपयोगी है, उन अद्वितीय पैटर्न को अक्सर चूक जाता है जो यह परिभाषित करते हैं कि विभिन्न लोग वास्तव में अपने संघर्षों को कैसे अनुभव करते हैं। सोचने का एक नया तरीका यह सुझाव देता है कि मानसिक स्वास्थ्य संबंधी मुद्दे केवल अलग-अलग समस्याओं का संग्रह नहीं हैं, बल्कि लक्षणों का एक नेटवर्क हैं जो एक-दूसरे से बात करते हैं, जहाँ एक विशिष्ट चिंता एक विशिष्ट उदासी को ट्रिगर कर सकती है, जो बदले में अधिक चिंता को बढ़ावा देती है। इन आंतरिक संबंधों को समझना महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से उन युवा वयस्कों के लिए जो स्कूल से काम के उच्च-दबाव वाले संक्रमण के दौर से गुजर रहे हैं, जहाँ मानसिक कल्याण के लिए दांव बहुत ऊंचे होते हैं।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने चीन के उच्च व्यावसायिक कॉलेजों के छात्रों के बीच इन अदृश्य संबंधों को मैप करने का लक्ष्य रखा, जो तीव्र शैक्षणिक और करियर अनिश्चितताओं का सामना कर रहे हैं। सभी 7,932 सर्वेक्षण किए गए छात्रों को एक ही ब्लॉक के रूप में देखने के बजाय, टीम ने एक ऐसी विधि का उपयोग किया जो लोगों को उनके द्वारा रिपोर्ट किए गए लक्षणों के विशिष्ट मिश्रण के आधार पर अलग-अलग समूहों में विभाजित करती है। उन्होंने छात्रों से पूछा कि पिछले दो हफ्तों में उन्होंने घबराहट, बेचैनी, कम ऊर्जा या बेकार होने जैसी भावनाओं को कितनी बार महसूस किया। उनके जवाबों का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने छात्रों के तीन स्पष्ट क्लस्टर (समूह) की पहचान की। सबसे बड़ा समूह, जो नमूने का लगभग 68 प्रतिशत हिस्सा था, ने बहुत कम लक्षण रिपोर्ट किए। दूसरा समूह, लगभग 25 प्रतिशत छात्र, मध्यम स्तर का संकट दिखा। सबसे छोटा समूह, लगभग 7 प्रतिशत, गंभीर चिंता और अवसाद का भारी बोझ ढो रहा था। यह खोज अकेले इस पुराने विचार को चुनौती देती कि ये छात्र सभी एक जैसे थे; इसने दिखाया कि जबकि कई लोग ठीक हैं, एक महत्वपूर्ण अल्पसंख्यक गहराई से संघर्ष कर रहा है, और वे सभी बिल्कुल एक ही तरह से संघर्ष नहीं कर रहे हैं।
अध्ययन ने इन विभिन्न समूहों के भीतर के मन को देखने के लिए एक कदम आगे बढ़ाया, और यह जांचा कि लक्षण आपस में कैसे जुड़े हुए थे। कल्पना कीजिए कि लक्षण एक कंट्रोल पैनल पर लाइटों की एक श्रृंखला हैं; शोधकर्ता जानना चाहते थे कि कौन सी लाइटें, जब जलती हैं, तो अन्य लाइटों को जलाने की सबसे अधिक संभावना रखती हैं। निम्नतम स्तर के लक्षणों वाले समूह में, सबसे प्रभावशाली संबंध कम आत्मसम्मान की भावना और सामान्य उदासी के बीच था। यह सुझाव देता है कि हल्के संकट वाले छात्रों के लिए, वे स्वयं को कैसे देखते हैं, वही वह केंद्रीय सूत्र है जो उनकी चिंता और अवसाद को एक साथ थामे रखता है। हालाँकि, जैसे-जैसे लक्षणों की गंभीरता बढ़ी, नेटवर्क का केंद्र बदल गया। मध्यम और उच्च स्तर के संकट वाले समूहों में, सबसे शक्तिशाली संयोजक 'बेचैनी' की भावना बन गई। यह विशिष्ट लक्षण एक सेतु के रूप में कार्य करता था, जो चिंता की शारीरिक और मानसिक उत्तेजना को सीधे अवसाद की भारी भावनाओं से जोड़ता था। ऐसा प्रतीत होता है कि जैसे-जैसे मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों का बोझ बढ़ता है, स्थिर न बैठ पाने या आराम न कर पाने की अक्षमता दुख के चक्र को चलाने वाला प्राथमिक इंजन बन जाती है।
शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि क्या इन समूहों के आधार पर लक्षणों की समग्र संरचना बदल जाती है। उन्होंने पाया कि जबकि कनेक्शनों की तीव्रता भिन्न थी, लेकिन लक्षण एक-दूसरे से कैसे संबंधित थे, इसका मूल ढांचा तीनों समूहों में आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत बना रहा। अंतर नेटवर्क के ब्लूप्रिंट में नहीं था, बल्कि इस बात में था कि कनेक्शन कितने तेज और सक्रिय थे। जब शोधकर्ताओं ने पारिवारिक आय, शिक्षा और छात्र इंटरनेट पर कितना समय बिताते हैं जैसे कारकों को ध्यान में रखा, तो इन नेटवर्कों की तीव्रता में दिखने वाले अंतर गायब हो गए। यह इंगित करता है कि लक्षणों की बदलती तीव्रता काफी हद तक छात्रों की जीवन परिस्थितियों से प्रेरित थी, न कि उनके मस्तिष्क के तनाव को वायर करने के एक मौलिक रूप से भिन्न तरीके से। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि जबकि चिंता और अवसाद का समग्र पैटर्न साझा है, लेकिन इन लक्षणों को थामे रखने वाले विशिष्ट लक्षण स्थिति बिगड़ने के साथ बदलते हैं। उन लोगों के लिए जिनके लक्षण हल्के हैं, नकारात्मक आत्म-धारणा को संबोधित करना चक्र को रोकने की कुंजी हो सकता है, जबकि गंभीर संकट वाले लोगों के लिए, बेचैनी की शारीरिक संवेदना को लक्षित करना चक्र को तोड़ने का सबसे प्रभावी तरीका हो सकता है। यह सूक्ष्म दृष्टिकोण अधिक सटीक मदद की ओर एक मार्ग प्रदान करता है, जो सुझाव देता है कि एक ही दृष्टिकोण सभी के लिए उपयुक्त नहीं है, और सही हस्तक्षेप इस बात पर निर्भर करता है कि प्रत्येक व्यक्ति के लिए कौन से विशिष्ट लक्षण डोरियों को खींच रहे हैं।
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