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《集训期野战部队新兵心理弹性,心理健康与心理应激关系的交叉滞后分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、中华行为医学与脑科学杂志2012年1月第21卷第1期 ChinJBehavMed&BrainSci,January2012,Vol.21,No.1·59··卫生预防·集训期野战部队新兵心理弹性、心理健康与心理应激关系的交叉滞后分析缪毅李敏兰勇张宇培陈波【摘要】目的了解集训期间新兵心理弹性及心理健康状况,考察心理弹性与心理健康、军人心理应激水平相互之间的预测作用。为部队新兵的心理选拔和心理健康教育提供科学依据。方法2011年1月新兵到达某部队开始进行集训前(前测)及集训2个月后(后测),采用ConnorDavidson回弹力问卷
2、(CDRISC)、症状自评量表(SCL90)、军人心理应激自评问卷(PSET)、生活满意度量表(SWLS)、积极情感消极情感量表(PANAS)对来自不同地区的650名新兵进行调查。结果①中国新兵心理弹性状况较好,2次测验的CD总分分别为(61.60±14.36)分和(61.41±14.55)分;②2次测试野战部队新兵心理健康(SCL90)状况良好。③交叉滞后相关分析表明,在同步相关一致的前提下,心理弹性(前测)能显著正向预测心理健康(后测)(β=0.070,P<0.05),心理健康(前测)对心理弹性(后测)无显著的预测意义
3、(β=-0.015,P>0.05)。心理弹性(前测)能显著正向预测军人心理应激水平(后测)(β=0.075,P<0.05),军人心理应激水平(前测)对心理弹性(后测)无显著的预测意义(β=-0.017,P>0.05)。④与高心理弹性组相比,低心理弹性组新兵有更高的SCL90总分和心理应激总分,更少的正性情绪、更多的负性情绪和更低的生活满意度。结论集训期间野战部队新兵心理弹性状况较好。新兵心理弹性对其集训期间心理健康、心理应激具有较好的预测作用。【关键词】集训;新兵;心理弹性;心理健康;交叉滞后回归分析Acrosslagged
4、regressionanalysisbetweenresilience,mentalhealthandpsychologicalstressofrecruitsduringtrainingMIAOYi,LIMin,LANYong,ZHANGYupei,CHENBo.DepartmentofPsychology,NursingCollege,ThirdMilitaryMedicalUniversity,Chongqing400038,China【Abstract】ObjectiveToexploretheresiliencea
5、ndmentalhealthofrecruitsduringtraining,andtoinvestigatemutualpredictionofresiliencebetweenmentalhealthandpsychologicalstresstoprovidethescientificevidenceforthementalhealthtrainingandpsychologicalselectionofrecruits.MethodsConnorDavidsonresiliencequestionnaire(CD
6、RISC),symptomchecklist(SCL90),psychologicalstressselfevaluationtest(PSET),satisfactionwithlifescale(SWLS),positiveandnegativeaffectscale(PANAS)wereappliedto650recruitsin2011beforestartingtrainingandaftertwomonthsoftraining.Results①Chineserecruitshadgoodresilience,
7、andtheCDscoresofpreandposttestwere(61.60±14.36)and(61.41±14.55)respectively.②Mentalhealth(SCL90)oftwotestsweregoodinrecruits.③Correlationanalysisshowedthatthesamepremiseofphasecorrelation,resilience(pretest)couldsignificantlypredictmentalhealth(posttest)(β=0.07
8、0,P<0.05),mentalhealth(pretest)couldnotpredictresilience(posttest)(β=0.015,P>0.05).Resilience(pretest)couldsignificantlypredictp
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