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意義

分析在 COVID-19 大流行期間人格如何影響心理健康惡化很重要，因?yàn)樗梢詫?dǎo)致更個性化的心理或精神治療。利用代表大流行之前和期間英國人口的縱向數(shù)據(jù)集，我們記錄了個性可能是一個重要因素。特別是，隨和性是負(fù)面預(yù)測因素，而開放性和在較低程度上外向性是正面預(yù)測因素；神經(jīng)質(zhì)的效果出奇的微弱。在女性受訪者中，認(rèn)知技能和開放性以及在非英裔白人受訪者中，外向性和開放性是心理健康惡化的特別強(qiáng)的預(yù)測因素。神經(jīng)質(zhì)的影響比預(yù)期的要弱這一事實(shí)代表了一個有趣的謎題。

抽象的

幾項(xiàng)研究致力于確定 COVID-19 大流行對跨性別、年齡和種族的心理健康的影響。然而，人們對 COVID-19 因不同性格的不同影響而受到的關(guān)注卻少得多。我們使用英國家庭縱向研究 (UKHLS) 來做到這一點(diǎn)，這是一項(xiàng)代表英國人口的大規(guī)模小組調(diào)查。UKHLS 允許我們根據(jù)他們的“大五”人格特征和認(rèn)知技能來評估同一受訪者在 COVID-19 之前和期間的心理健康狀況。我們發(fā)現(xiàn)，在 COVID-19 期間，具有更多外向和開放人格特征的人報告的心理健康惡化程度更高，而那些在宜人性方面得分較高的人受到的影響較小。開放的效果特別強(qiáng)：多一個 SD 預(yù)測到 0。在 COVID-19 期間的 12 項(xiàng)一般健康問卷 (GHQ-12) 測試中，還有 23 種心理健康惡化的癥狀。特別是對于女性來說，認(rèn)知技能和開放性是心理健康惡化的有力預(yù)測因素，而對于非英國白人受訪者來說，這些預(yù)測因素是外向性和開放性。神經(jīng)質(zhì)強(qiáng)烈地預(yù)測橫截面的心理健康狀況會惡化，但不會導(dǎo)致大流行期間更嚴(yán)重的惡化。該研究的結(jié)果對于包含潛在的混雜變量是穩(wěn)健的，例如身體健康、家庭收入和工作狀態(tài)（如失業(yè)或休假）的變化。認(rèn)知技能和開放性是心理健康惡化的有力預(yù)測因素，而對于非英國白人受訪者來說，這些預(yù)測因素是外向性和開放性。神經(jīng)質(zhì)強(qiáng)烈地預(yù)測橫截面的心理健康狀況會惡化，但不會導(dǎo)致大流行期間更嚴(yán)重的惡化。該研究的結(jié)果對于包含潛在的混雜變量是穩(wěn)健的，例如身體健康、家庭收入和工作狀態(tài)（如失業(yè)或休假）的變化。認(rèn)知技能和開放性是心理健康惡化的有力預(yù)測因素，而對于非英國白人受訪者來說，這些預(yù)測因素是外向性和開放性。神經(jīng)質(zhì)強(qiáng)烈地預(yù)測橫截面的心理健康狀況會惡化，但不會導(dǎo)致大流行期間更嚴(yán)重的惡化。該研究的結(jié)果對于包含潛在的混雜變量是穩(wěn)健的，例如身體健康、家庭收入和工作狀態(tài)（如失業(yè)或休假）的變化。

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管理警報

COVID-19 是否以不同方式影響不同個體的心理健康的問題是非常開放和令人信服的。有幾項(xiàng)研究致力于確定對不同年齡、性別和種族的影響（例如，參考文獻(xiàn)1-6）。然而，很少有人關(guān)注 COVID-19 根據(jù)個體個性的差異產(chǎn)生的差異效應(yīng)（例外包括參考文獻(xiàn)7-10，我們將在下文中詳細(xì)討論）。

至少出于三個原因，根據(jù)個性分析大流行的不同影響很重要。首先，它可以導(dǎo)致識別高危人群，以及更個性化的心理或精神治療，即使是在 COVID 后時期也是如此。其次，了解不同性格的人對封鎖等極端情況的反應(yīng)可以更清楚地了解性格與心理健康之間的聯(lián)系。第三，它可以更清楚地說明 COVID-19 限制的意外后果并為政策制定提供信息。

COVID-19 時期可以被認(rèn)為是一個自然實(shí)驗(yàn)，自然會引發(fā)一種壓力測試。英國家庭縱向研究 (UKHLS) 為代表英國人口的同一樣本提供縱向數(shù)據(jù)，在 COVID-19 之前和期間監(jiān)測心理健康。此外，UKHLS 數(shù)據(jù)集提供了有關(guān)人格特征和認(rèn)知技能的必要信息，這些信息是當(dāng)前研究中的主要解釋變量。因此，UKHLS 是分析這種流行病對不同性格個體心理健康惡化影響的理想工具。

一些混雜因素可能與我們的研究相關(guān)。我們表明，我們的結(jié)果對于納入控制措施是穩(wěn)健的，例如在 COVID-19 期間身體健康、家庭收入、工作狀態(tài)（如失業(yè)或休假）、婚姻狀況、家庭規(guī)模和地理位置的變化。

基于開放性、盡責(zé)性、外向性、隨和性和神經(jīng)質(zhì)五因素模型或大五（11-14）的人格分類存在廣泛共識。而且，在這種分類之后，有大量文獻(xiàn)分析了人格與心理健康之間的聯(lián)系（例如，參考文獻(xiàn)15-17）。*此外，研究人格如何影響自我報告的主觀幸福感有幾項(xiàng)貢獻(xiàn)（例如，參考文獻(xiàn)20 – 23 ）。我們表明，當(dāng)前研究中使用的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的結(jié)果與這些貢獻(xiàn)一致。在這些文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，我們使用代表全國人口的縱向數(shù)據(jù)展示了外部沖擊如何與人格相互作用以影響心理健康。UKHLS 數(shù)據(jù)集的面板結(jié)構(gòu)（即，在不同時期觀察到的同一個人）使我們能夠分析心理健康相對于 COVID-19 之前基線期的惡化，從而估計不同特征的影響排除由于任何時間不變因素引起的混雜效應(yīng)。

最近的一些貢獻(xiàn)（7 - 10）強(qiáng)調(diào)了人格特質(zhì)如何在大流行期間影響個人心理健康。雖然它們與我們的結(jié)果大體一致，但這些研究是基于非概率抽樣方法和比本研究中使用的樣本更小的樣本，并且它們沒有使用明確的 COVID-19 前數(shù)據(jù)基線來準(zhǔn)確識別心理惡化健康。在討論中，我們將更詳細(xì)地描述這些貢獻(xiàn)。

我們發(fā)現(xiàn)，在 COVID-19 期間，性格更加外向和開放的人報告的心理健康惡化程度更高，而宜人性得分高的人受到的影響較小。開放的影響尤其強(qiáng)烈，而且在整個時期內(nèi)似乎都在增加。

神經(jīng)質(zhì)似乎可以預(yù)測更多的心理健康惡化，但這種影響在估計模型的主要規(guī)范中并不顯著。最后一個結(jié)果揭示了一個重要的謎題，因?yàn)樯窠?jīng)質(zhì)被認(rèn)為是對威脅敏感的指標(biāo)。因此，在 COVID-19 大流行這樣的環(huán)境中，高度神經(jīng)質(zhì)的人應(yīng)該特別受到影響。我們將在討論中詳細(xì)討論這個問題以及其他主要結(jié)果。

材料和方法

數(shù)據(jù)。

我們的主要數(shù)據(jù)來源是來自 UKHLS 或理解社會的 COVID-19 調(diào)查。我們將七波 COVID-19 調(diào)查（2020 年 4 月、5 月、6 月、7 月、9 月、11 月和 2021 年 1 月）與作為 COVID-19 之前的基線的第 9 波主要調(diào)查（2017-2019）相結(jié)合-19 期間（24、25）。這導(dǎo)致了七個小組，每個小組都有一個 COVID-19 期間和之前的時期。每個小組是平衡的（即，每個受訪者包含兩個觀察結(jié)果），每個小組有 11,166 個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

我們應(yīng)用 UKHLS 中提供的縱向抽樣權(quán)重來推斷英國人口。COVID-19 調(diào)查的一個關(guān)鍵特征是它是縱向的，可以在大流行期間追蹤個人。在這個平衡的面板中，有 8,772 個人具有關(guān)于性別、年齡和種族的基本人口統(tǒng)計信息（SI 附錄，表 S1）。我們進(jìn)一步將這些數(shù)據(jù)與第 9 波主要調(diào)查合并，以構(gòu)建 COVID 之前的基線數(shù)據(jù)和第 3 波主要調(diào)查，以包括有關(guān)人格特征和認(rèn)知技能的信息。在這個過程結(jié)束時，我們總共有 5,583 個人，流失率約為 36%，其中約 21%（即由 8,772 和 6,928 之間的差異確定）是由于與差異相關(guān)的外生調(diào)查抽樣因素在不同波次的受訪者中，剩下的 16%（即由 6,928 和 5,583 之間的差異決定）是由于數(shù)據(jù)缺失造成的。

雖然這個流失率可以被認(rèn)為是可觀的，但它與使用相同數(shù)據(jù)的先前研究（3、6）相比具有積極意義。正如我們從SI 附錄表 S1中注意到的那樣，這種減員不會在人格、特征、性別或教育方面顯著偏向小組，第 5 列。我們對減員的主要關(guān)注是，具有某些人格特征的受訪者會系統(tǒng)地退出樣本，從而導(dǎo)致人格特征方面的抽樣偏差。第 5 列和第 6 列中的比較表明情況并非如此，這為我們的研究設(shè)計提供了支持。然而，最終樣本比最初的樣本大 3.7 年。一個主要原因是，自第 3 波主要調(diào)查以來，增加了年輕人，而老年人則退出了調(diào)查。在最后一個小組中，年齡范圍是 24 到 93 歲，而在最初平衡的 COVID-19 研究小組中，這是 16 到 96 歲；因此，在我們認(rèn)為該樣本代表英國 24 至 93 歲人口的范圍內(nèi)，外源性減員不應(yīng)對我們樣本的代表性構(gòu)成威脅。

考慮到這一點(diǎn)，我們從第 6 列（測量因缺失數(shù)據(jù)導(dǎo)致的減員的影響）中注意到，心理健康指標(biāo)（12 項(xiàng)一般健康問卷 [GHQ-12]）和幾乎所有的心理健康指標(biāo)沒有顯著差異。社會經(jīng)濟(jì)因素。年齡差異顯著減少到不到 1 歲，因此，5% 水平上的唯一顯著差異現(xiàn)在是退休的份額（約小 0.02）。所有這些都支持樣本選擇偏差在我們的分析中幾乎沒有作用，并且對樣本的代表性幾乎沒有或沒有威脅（在某種程度上，我們認(rèn)為樣本代表了 24 至 93 歲的成年人）。回歸中包含的所有變量及其統(tǒng)計描述都列在SI 附錄表 S2中.

精神健康。

我們使用的心理健康指數(shù)是 GHQ-12 ( 26 )。GHQ-12 是一種眾所周知的用于評估輕微精神疾病的自我報告工具，這可能預(yù)示著嚴(yán)重疾病的開始，受訪者必須報告在過去幾周內(nèi)出現(xiàn) 12 種精神健康惡化癥狀的程度在李克特量表上；我們考慮從 0 到 12 范圍內(nèi)的“病例數(shù)”公式，它表示感覺“比平常多”或“比平常多得多”的癥狀數(shù)量（我們在SI 附錄第 1 節(jié)中展示了問卷）。我們更喜歡這個“分?jǐn)?shù)”公式——它是從 1 到 4 的每個單個答案的總和——因?yàn)楹笳呤前Y狀強(qiáng)度的累積量度，可以說它不太客觀，因此在個體之間的可比性較低。我們將在下面看到，當(dāng)我們使用分?jǐn)?shù)公式時，結(jié)果在質(zhì)量上是相似的——如果有的話，會更強(qiáng)。

大五人格特質(zhì)。

我們使用基于五因素模型的人格分類，這是最常見的分類（11-13 ）。這些“大五”人格特征是：神經(jīng)質(zhì)（或情緒穩(wěn)定性）、外向性、盡責(zé)性、隨和性和開放性，通常通過基于所謂的 NEO 五因素量表的自我報告來衡量（參見例如參考文獻(xiàn)14），有 60 項(xiàng)（每個域 12 項(xiàng)）。然而，規(guī)模發(fā)展研究表明，可以用較少的項(xiàng)目可靠地評估大五特征（例如，參考文獻(xiàn)27和28) 可用于大規(guī)模調(diào)查。當(dāng)前數(shù)據(jù)是通過一份簡短的 15 項(xiàng)調(diào)查問卷來衡量的（每個大五特征各 3 個）。問題的詳細(xì)描述見SI 附錄第 1 節(jié)。此信息在 UKHLS 主要調(diào)查的第 3 波（2011-2013 年）中測量。參考。29認(rèn)為，對于 18 至 65 歲的人來說，性格特征變化不大。鑒于已在 2011-2013 年測量了特征和認(rèn)知技能，我們將檢查從分析中排除 60 歲以上和 27 歲以下的參與者是否會顯著改變我們的結(jié)果。?在SI 附錄中，表 S3，我們提出了人格特質(zhì)、認(rèn)知技能和性別之間的相關(guān)矩陣。正如通常所觀察到的那樣，神經(jīng)質(zhì)與所有其他彼此呈正相關(guān)的特征呈負(fù)相關(guān)。通常情況下，開放性和認(rèn)知技能之間的相關(guān)性是積極的并且相當(dāng)重要（有關(guān)此內(nèi)容的更多詳細(xì)信息，請參見討論）。

控制變量。

我們使用認(rèn)知技能的測量作為控制變量。它們也在 UKHLS 的 Wave 3 主要調(diào)查（2011-2013 年）中進(jìn)行了測量。我們使用1時間_主要 UKHLS 數(shù)據(jù)集中提供的所有度量的主要組成部分，除了自評記憶（問題在SI 附錄第 1 節(jié)中提出；詳見參考文獻(xiàn)31）。此外，我們引入工作狀態(tài)、家庭收入（對數(shù)）、缺失收入（虛擬）、任何長期健康狀況、訪談月份（虛擬）、年齡、地區(qū)、婚姻狀況、家庭規(guī)模和存在作為控制變量家中的孩子。所有變量的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)列在SI 附錄表 S2中。

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。

我們有一系列平衡的小組，每個小組有兩個時期，因此每個受訪者都記錄了兩次：一次在 COVID-19 之前的浪潮中（即第 9 波主要調(diào)查，與 2017-2019 年期間相關(guān)），一次在每個受訪者中。 COVID-19 期間（2020 年 4 月、5 月、6 月、7 月、9 月和 11 月以及 2021 年 1 月）內(nèi)的浪潮。使用此數(shù)據(jù)集，我們?yōu)槊總€兩期面板估計以下模型：

高_(dá)問我, t= tθ一世Γ +是的我, tΔ +r一世+ε我, t;

[1]

在哪里一世代表個人，t = 0表示 Wave 9 主要調(diào)查的時期，并且t = 1表示 COVID-19 大流行期間七波的每個周期。高_(dá)問我, t是心理健康指標(biāo)；θ一世是不隨時間變化的個體特征的向量，包括人格特征——我們感興趣的變量——認(rèn)知技能和性別；是的我, t是每個受訪者的時變控制變量（例如，收入）；和r一世是個體特定的固定效應(yīng)。時不變特征的向量為：

θ一世= (?一世,乙一世,C一世,一種一世,○一世, C小號一世, SeX一世, 1 ) ;

在哪里? =神經(jīng)質(zhì)，乙 =外向性，C =盡職盡責(zé)，一種 =宜人性，○ =開放性，C小號 =認(rèn)知能力，小號e x =女性，一個是常數(shù)項(xiàng)。術(shù)語噸θ一世Γ表示人格特質(zhì)和其他不隨時間變化的個體特征的相互作用噸，在 COVID-19 期間等于 1，否則為零。因此，向量的一些分量Γ代表我們感興趣的主要系數(shù)。ε我, t是一個異質(zhì)性錯誤，像往常一樣假定與回歸量不相關(guān)。在回歸估計方程。如圖1所示，我們在個體層面對SE進(jìn)行聚類（即，我們做出標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)，給定上述具有個體固定效應(yīng)的模型規(guī)范，即誤差在個體之間不相關(guān)，但在個體內(nèi)部相關(guān)）。

結(jié)果

在SI 附錄第 2 節(jié)中，我們報告了對數(shù)據(jù)的完整性檢查。我們表明，結(jié)果（SI 附錄，表 S4-S7）在很大程度上與分析人格如何影響心理健康的文獻(xiàn)中的發(fā)現(xiàn)一致（例如，參考文獻(xiàn)18和19），也與文獻(xiàn)一致關(guān)于主觀幸福感（例如，參考文獻(xiàn)20 – 23），具有強(qiáng)烈的神經(jīng)質(zhì)負(fù)面影響以及較小的責(zé)任心和外向性的積極影響。

圖 1，左上顯示了平均心理健康惡化的演變，通過 COVID-19 期間每一波與基線（2017-2019 年）之間 GHQ-12 病例（或癥狀）的增加來衡量，所有選定的受訪者來自2020 年 4 月至 2021 年 1 月。

圖。1。

COVID-19 期間的總體心理健康惡化以及具有不同性格特征的個體之間的心理健康惡化。GHQ-12 的變化代表了 COVID-19 之前的浪潮和每一波浪潮之間的心理健康惡化。左上圖中的黑線代表總體平均值，而其他面板報告了每個人格特征的頂部（紅線）和底部（藍(lán)線）得分為 25% 的受試者的平均值。GHQ-12 指數(shù)是癥狀的數(shù)量（最多 12 個），表明某種形式的精神障礙。* P < 0.1；** P < 0.05（兩條線之間差異的統(tǒng)計顯著性）。在查看器中打開

我們注意到英國政府采取的重大 COVID-19 限制政策的時間表。2020 年 3 月 23 日，英國首相 (PM) 宣布在英國范圍內(nèi)實(shí)行封鎖；5月10日，“待在家里”變成“保持警惕”，總理制定了解除封鎖的計劃；7 月 4 日，英格蘭取消了大部分限制。10 月 31 日，英國首相宣布英格蘭再次處于全國封鎖狀態(tài)。12月2日，英格蘭的全國封鎖結(jié)束，取而代之的是加強(qiáng)的三層系統(tǒng)。2021 年 1 月 4 日，首相宣布對英格蘭進(jìn)行第三次全國封鎖。

在圖 1中，我們觀察到從 2020 年 4 月到 2021 年 1 月心理健康惡化的 V 形路徑。圖 1顯示 4 月 GHQ-12 急劇上升約一個單位（即每個人多一種癥狀），然后在春末夏初下降，然后在 2020 年秋季和 2021 年 1 月再次增加。這條路徑大致反映了感染和限制的演變。從 2020 年 4 月到 2021 年 1 月的整個期間，平均心理健康惡化（即平均 GHQ-12 變化）約為 0.66 個癥狀（即，三分之二的受訪者平均多經(jīng)歷一種癥狀）。

圖 1中上、右上、下呈現(xiàn)每個人格特征得分高和低的個體的 GHQ-12 演變（更準(zhǔn)確地說，屬于每個人格得分的最高和最低 25%）。對五個面板的目視檢查顯示，在所有五個特征的頂端和底端，受訪者的心理健康惡化存在明顯差異。特別是，與其他極端情況下的同行相比，開放性高、宜人性低的人似乎經(jīng)歷了更嚴(yán)重的心理健康惡化。神經(jīng)質(zhì)似乎會以自然的方式影響個體；即，神經(jīng)質(zhì)得分高的受訪者比得分低的受訪者經(jīng)歷了更嚴(yán)重的心理健康惡化。在此期間開始時，外向性似乎對受訪者的影響更大，而在下半年，盡責(zé)性受到了更大的影響。

圖 1中提供的證據(jù)首次表明 COVID-19 時期對心理健康的不同影響。然而，在分析期間，人格與心理健康惡化之間的關(guān)系存在一些潛在的混雜因素。例如，性格會影響在 COVID-19 期間失業(yè)或?qū)е鹿べY降低的可能性（例如，參考文獻(xiàn)23和29），反過來，這兩個因素都會影響心理健康。因此，我們繼續(xù)估計模型 1，它控制了這些混雜因素，以評估圖 1中建議的關(guān)系。

模型 1 的估計結(jié)果如圖 2和SI 附錄表 S9所示。圖 2繪制了主要關(guān)注系數(shù)，以可視化大流行期間（2020 年 4 月、5 月、6 月、7 月、9 月、11 月和 2021 年 1 月）每個月 COVID-19 對不同人格特征的心理健康的不同影響，與 COVID-19 之前的基線期（即 Wave 9 主要調(diào)查，2017-2019 年）進(jìn)行比較。為了比較，不包括控制變量的規(guī)范結(jié)果顯示在SI 附錄、表 S8 和圖 S1中。

圖 2。

COVID-19 對人格特征的心理健康影響的系數(shù) (coef.) 圖。該圖繪制了主要關(guān)注系數(shù)，使用模型 1 對 COVID-19 期間和 COVID-19 前基線期間的每一對時期進(jìn)行估計。因變量是 GHQ-12。對于每個 COVID-19 波，每個點(diǎn)代表特定性狀與 COVID-19 時期之間的交互項(xiàng)系數(shù)。尖峰圖指的是 90% CI。在查看器中打開

我們注意到，一些人格特征顯著預(yù)測更多的心理健康惡化，其幅度不可忽略。有個概念，大約 0.15 的系數(shù)意味著人格增加一個 SD 會導(dǎo)致 GHQ-12 測量中出現(xiàn) 0.15 個癥狀——即，七分之一的受訪者在 COVID-19 期間報告了一種癥狀——我們記得COVID-19 期間的平均心理健康惡化約多出 0.66 個癥狀。

特別是，宜人性得分低而開放性得分高的人預(yù)示著在 COVID-19 期間會有更多的心理健康惡化。開放性的影響似乎在整個期間都在增加，并且在 2021 年 1 月非常高，開放性每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，預(yù)測平均會增加 0.23 個癥狀。在第二個時期與外向性的相互作用是微弱的，但如果我們考慮 GHQ-12 量表（范圍 0 到 36）而不是（SI 附錄，表 S10)，這在第二個時期在 5% 的水平上變得非常顯著，在第一和第三時期在 10% 的水平上變得略微顯著。在第四波中，與盡責(zé)性的交互作用較弱。在本說明書中，神經(jīng)質(zhì)令人驚訝地微不足道。?我們還測試了神經(jīng)質(zhì)在預(yù)測心理健康惡化方面是否與其他人格特征顯著相互作用，但我們沒有發(fā)現(xiàn)支持這一點(diǎn)的證據(jù)（SI 附錄，表 S12）。

為了確保我們不會因?yàn)椴煌娜烁裉卣鞫l(fā)現(xiàn)不同的趨勢或時間效應(yīng)，我們進(jìn)一步進(jìn)行了安慰劑測試，主要調(diào)查中的第 9 波作為干預(yù)期，第 8 波作為基線期。感興趣的系數(shù)繪制在圖 3中。在這項(xiàng)測試中，我們無法檢測到由于這兩個浪潮中的人格特征而產(chǎn)生的任何顯著差異效應(yīng)，這支持了這樣一種觀點(diǎn)，即不同人格特征水平的心理健康的不同趨勢是特定于 COVID-19 時期的。SI 附錄表 S13中提供了該測試的更多詳細(xì)信息. 我們還檢查了對可能與人格特質(zhì)相關(guān)的其他心理因素的穩(wěn)健性，包括樂觀、風(fēng)險態(tài)度和控制點(diǎn)（SI 附錄，表 S14）。如果我們省略抽樣權(quán)重（SI 附錄，表 S15）或應(yīng)用逆概率加權(quán)來解決損耗問題（SI 附錄，表 S16 和圖 S2），排除 60 歲以上和 27 歲以下的人（SI 附錄，表 S17），或考慮模型 1 的不同規(guī)格（SI 附錄，表 S18 和 S19）。

圖 3。

安慰劑干預(yù)對心理健康的影響的系數(shù)（coef.）圖（按人格特征）。該圖繪制了主要關(guān)注系數(shù)，使用模型 1 對安慰劑干預(yù)期間（第 9 波主要調(diào)查）和基線（第 8 波主要調(diào)查）期間的每一對時期進(jìn)行估計。因變量是 GHQ-12。每個點(diǎn)代表一個系數(shù)，尖峰繪制 90% CI。每個圖代表“干預(yù)期間”與人格特征之間交互項(xiàng)的系數(shù)和 CI。在查看器中打開

我們進(jìn)一步探討了人口統(tǒng)計維度的異質(zhì)性。在表 1中，我們分別報告了模型 1 對男性和女性的估計結(jié)果。§首先，我們在表 1（和SI 附錄，表 S9）中觀察到，與現(xiàn)有證據(jù)一致，在 COVID- 19期間，女性受訪者報告的心理健康惡化癥狀比男性多（1、3-6）. 即使與圖 2（以及SI 附錄，表 S9中的估計）相比，某些系數(shù)失去了顯著性），鑒于該測試的功效較低，我們注意到開放性和認(rèn)知技能（當(dāng)我們一起考慮時，這并不顯著）是女性受訪者心理健康惡化的特別強(qiáng)的預(yù)測因子。

表格1。

男性和女性在 COVID-19 期間的人格和心理健康惡化

2019 年和 2020 年 5 月2019 年和 2020 年 7 月2019 年和 2021 年 1 月

女性男性女性男性女性男性

在 COVID-19 期間1.656*** (0.391)0.863 (0.530)?0.121 (0.444)0.672 (0.480)1.198** (0.505)0.259 (0.471)

宜人性×期間?0.182* (0.103)?0.199** (0.090)?0.101 (0.126)?0.028 (0.092)?0.134 (0.101)?0.149 (0.107)

認(rèn)真的×期間?0.056 (0.099)?0.135 (0.116)?0.152 (0.119)?0.118 (0.096)?0.008 (0.096)?0.051 (0.105)

外向性×期間0.187* (0.100)0.082 (0.100)0.102 (0.099)?0.056 (0.086)?0.152 (0.103)0.063 (0.097)

神經(jīng)質(zhì)×期間?0.019 (0.089)?0.080 (0.101)?0.030 (0.087)?0.040 (0.093)0.013 (0.093)?0.022 (0.102)

開放性×期間0.132 (0.094)0.158 (0.115)0.050 (0.096)0.129 (0.111)0.284*** (0.091)0.162 (0.126)

認(rèn)知能力×期間0.198** (0.084)?0.130 (0.158)0.233*** (0.084)?0.171 (0.152)0.136 (0.085)?0.074 (0.135)

N8,8067,9438,8067,9438,8067,943

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因變量是 GHQ-12（范圍 0-12）。人格和認(rèn)知技能變量是標(biāo)準(zhǔn)化的。所有模型都控制了個人固定效應(yīng)、工作狀況、家庭收入、任何長期狀況、訪談月份、年齡、地區(qū)、婚姻狀況、家庭規(guī)模和是否有孩子。括號中是單個級別的集群 SE。* P < 0.1；* * P < 0.05；* * * P < 0.01。

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我們還通過進(jìn)一步包括種族/年齡、人格特征和 COVID-19 時期指標(biāo)的交互項(xiàng)來探索種族和年齡組的差異模式（SI 附錄，表 S22 和 S23）。SI 附錄表 S22中的結(jié)果表明，與非 BAME 對應(yīng)者相比，具有高外向性或高開放性的 BAME（黑人、亞洲和少數(shù)民族）受訪者遭受的心理健康惡化甚至更多。

就年齡組的異質(zhì)性而言，SI 附錄表 S23顯示，對于年長的受訪者（65 歲以上），與年輕的受訪者（對他們來說，開放性是積極的預(yù)測因素）相比，開放性是心理健康惡化的顯著負(fù)面預(yù)測因素，并且在大流行的大部分時間里，盡責(zé)性是一個顯著的負(fù)面預(yù)測因素（對于年輕的同行來說，這變得微不足道）。雖然這很有趣，但應(yīng)該謹(jǐn)慎對待這些結(jié)果，因?yàn)槿缜八觯瑢τ谀觊L的受訪者來說，人格特征和認(rèn)知技能可能不是完全可靠的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

總結(jié)我們的實(shí)證研究結(jié)果，我們可以說，在 COVID-19 期間，宜人性是心理健康惡化的負(fù)面預(yù)測因素，而開放性和在較低程度上外向性是正面預(yù)測因素；神經(jīng)質(zhì)在模型的所有規(guī)格中都令人驚訝地微不足道。在女性受訪者中，認(rèn)知技能和開放性——以及在 BAME 受訪者中的開放性和外向性——是心理健康惡化的特別強(qiáng)的預(yù)測因素。

討論

有廣泛的證據(jù)表明，心理健康已受到 COVID-19 大流行的嚴(yán)重影響（例如，參考文獻(xiàn) 1、3、32和 33），這也可能是后COVID時期的一個主要問題（34） . 因此，確定在心理健康方面受到更大影響的個體至關(guān)重要，更普遍的是，更多地闡明人格與心理健康之間的聯(lián)系。我們相信這項(xiàng)研究在這些方向上提供了相關(guān)的貢獻(xiàn)。

我們的研究結(jié)果表明，開放性是大流行期間心理健康惡化的有力預(yù)測因素。開放性是反映對探索和新體驗(yàn)的偏好的特征（35、36）；事實(shí)上，這種特質(zhì)通常被稱為“開放體驗(yàn)”。大流行時期的特點(diǎn)是有幾個限制因素限制了創(chuàng)造新體驗(yàn)或?qū)で笮赂杏X的能力，而開放與心理健康惡化呈正相關(guān)的事實(shí)反映了這一觀點(diǎn)。此外，開放性是與智力更一致的正相關(guān)的大五特征（正如我們可以在SI 附錄表 S2中觀察到的那樣）也用于我們的數(shù)據(jù)）；事實(shí)上，開放有時被稱為“智力”。像流體智力和工作記憶這樣的認(rèn)知技能似乎主要與可以被描述為智力的開放性/智力方面相關(guān)，這可以通過表征開放性方面的藝術(shù)和沉思特征分開（35、37））。在我們的主要分析中，我們將認(rèn)知技能作為回歸量與開放性一起引入；因此，我們可以分別分析開放性和智力兩個方面。開放性是女性和 BAME 社區(qū)成員心理健康惡化的一個特別強(qiáng)烈的負(fù)面預(yù)測因素。有趣的是，認(rèn)知技能是女性心理健康惡化的特別強(qiáng)烈的負(fù)面預(yù)測因素，而對男性沒有顯著影響。

隨和性反映了維護(hù)社會穩(wěn)定的傾向；出于這個原因，一個性格更隨和的人可以在封鎖后的受限環(huán)境中更好地應(yīng)對 ( 36 )。然而，與此同時，在宜人性中得分高的個體應(yīng)該具有普遍的利他傾向，傾向于關(guān)心和考慮他人的需求和感受。在大流行中，知道家庭內(nèi)部或外部的其他人因各種原因而受苦，可能會對性格更友善的人產(chǎn)生負(fù)面影響。我們的證據(jù)表明，第一個效應(yīng)比第二個效應(yīng)強(qiáng)。

一般來說，外向性是與對社會獎勵的敏感性相關(guān)的特征（例如，參考文獻(xiàn)38）。因此，在社會交往受到限制的環(huán)境中，很自然地期望外向的人受到特別負(fù)面的影響。這似乎只在 COVID-19 時期的第一部分才成立，這可能是因?yàn)橥庀虻氖茉L者設(shè)法適應(yīng)了這種情況，也許是通過使用社交媒體平臺。在 BAME 社區(qū)，外向性比英國白人更能預(yù)測心理健康惡化。

神經(jīng)質(zhì)與對憤怒、敵意或抑郁等負(fù)面情緒的敏感性更高有關(guān)。出于這個原因，神經(jīng)質(zhì)與對負(fù)面結(jié)果和威脅 ( 36 ) 的敏感性有關(guān)，這些負(fù)面結(jié)果和威脅在當(dāng)前大流行期間應(yīng)該普遍存在。令人驚訝的是，在我們的數(shù)據(jù)中，我們只發(fā)現(xiàn)了微弱的證據(jù)。一個可能的答案是，鑒于我們可以從SI 附錄中觀察到，表 S4-S7，一般來說，神經(jīng)質(zhì)是心理健康惡化的一個強(qiáng)有力的負(fù)面預(yù)測因素，具有高度神經(jīng)質(zhì)人格的人通常在他們的生活過程中經(jīng)歷過幾次負(fù)面沖擊；因此，可能有一種習(xí)慣效應(yīng)在起作用。另一種可能性是，每個人通常不會像 GHQ-12 問卷中測量的那樣經(jīng)歷太多的心理健康惡化癥狀；因此，具有高度神經(jīng)質(zhì)人格的受訪者不會出現(xiàn)比大流行期之前更多的癥狀。

外向性和開放性的影響以及神經(jīng)質(zhì)對心理健康缺乏強(qiáng)烈影響與參考文獻(xiàn)一致。39個現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)結(jié)果。他們表明，生活方式行為受到較大破壞的受試者，可以說是性格更加開放和外向的受試者，面臨的抑郁癥狀增加幅度更大，而抑郁癥的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測因子，如高度神經(jīng)質(zhì)的人格，并不那么重要。

盡責(zé)性反映了保持動機(jī)穩(wěn)定性的傾向。正因如此，一個有責(zé)任心的人才能更好地克服實(shí)際的限制，更好地管理因疫情而產(chǎn)生的負(fù)面情緒。另一方面，盡職盡責(zé)的人更喜歡制定長期雄心勃勃的計劃，這在高度不確定的環(huán)境中是不可能實(shí)現(xiàn)的；因此，沒有理由期望產(chǎn)生積極或消極的影響。

使用 484 名佛蒙特大學(xué)一年級本科生的便利樣本，并將 2020 年 1 月作為基線，參考文獻(xiàn)。圖8分析了人格特質(zhì)如何與 COVID 時期相互作用以影響一些幸福指標(biāo)。他們也發(fā)現(xiàn)外向性和開放性的負(fù)面影響，并且與我們的研究結(jié)果一致，他們沒有發(fā)現(xiàn)神經(jīng)質(zhì)的負(fù)面影響（他們實(shí)際上報告了積極影響）。與我們不同，宜人性的影響似乎是負(fù)面的。雖然我們不知道 2020 年 1 月佛蒙特州有任何特定的冠狀病毒限制，但人們普遍認(rèn)為最終會宣布世界大流行，因此無法排除參考文獻(xiàn)使用的基線。8完全不受影響。

參考。10在 COVID-19 期間連續(xù)三周在一個小組中使用了 51 名德國人的小型便利樣本。他們表明，外向者受到限制并從放松中受益，而具有高度神經(jīng)質(zhì)的人隨著時間的推移在處理限制方面沒有表現(xiàn)出任何變化。事實(shí)上，這兩個裁判。8和10沒有發(fā)現(xiàn)對神經(jīng)質(zhì)有任何負(fù)面影響，正如我們所做的那樣，是顯著的。

此外，參考文獻(xiàn)。圖9和圖7使用橫截面數(shù)據(jù)分析了人格特質(zhì)與心理健康之間的聯(lián)系。因此，正如我們上面所討論的，他們的設(shè)計不允許他們控制單個固定效應(yīng)，這與我們在健全性檢查中所做的相當(dāng)（SI 附錄，表 S4-S7）。參考。9在 2020 年 6 月/7 月使用在線平臺 Qualtrics 調(diào)查了加拿大人口的便利樣本。與我們在理智檢查中所做的類似，他們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)質(zhì)的負(fù)面影響和外向性的積極影響。參考。7使用通過雅虎招募的日本人口的便利樣本！眾包服務(wù)于 2020 年 4 月進(jìn)行，他們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)質(zhì)會對健康指標(biāo)產(chǎn)生負(fù)面影響，就像我們在健全性檢查中所做的那樣。正如我們所論證的，控制個體固定效應(yīng)可以避免潛在的混雜因素，并使我們能夠更準(zhǔn)確地確定 COVID-19 對心理健康的影響。

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筆記

本文是 PNAS 直接提交。

*對這些大型文獻(xiàn)的全面回顧超出了本文的范圍。我們建議讀者參考 ref。18對本文獻(xiàn)進(jìn)行詳盡的薈萃分析和回顧，并參考。圖19展示了將人格與抑郁癥聯(lián)系起來的模型。

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?此外參考。30表明，即使在喪親或失業(yè)等非常嚴(yán)重的沖擊之后，它們也幾乎沒有變化。

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?為了更好地理解這種與圖 1的明顯差異，在 SI 附錄表 S11中，最高和最低 25% 的神經(jīng)質(zhì)評分者之間似乎存在顯著差異，我們表明，一旦一般虛擬變量表明這種差異消失，該差異就會消失。引入了 COVID-19 時期，表明這種影響相當(dāng)微弱。

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§為了說明簡單，我們只包括了 COVID-19 時期的第 2、4 和 6 波；完整結(jié)果見SI 附錄，表 S20 和 S21，包括所有波。

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數(shù)據(jù)可用性

這項(xiàng)工作使用了以前發(fā)布的數(shù)據(jù) [埃塞克斯大學(xué)，社會和經(jīng)濟(jì)研究所 ( 24 , 25 ); http://doi.org/10.5255/UKDA-SN-8644-9和https://doi.org/10.5255/UKDA-SN-6614-14 ]。

參考

J. Banks、X. Xu，“英國 Covid-19 大流行期間前兩個月的封鎖和社會疏離對心理健康的影響”（IFS 工作論文 w20/16，財政研究所，倫敦，2020 年） . https://ifs.org.uk/uploads/WP202016-Covid-and-mental-health.pdf。2021 年 8 月 25 日訪問。

谷歌學(xué)術(shù)

C. Graham 等人，“應(yīng)對 COVID-19：不同種族群體的復(fù)原力差異對心理健康和福祉的影響”（HCEO 工作文件 2020-067，人力資本和經(jīng)濟(jì)機(jī)會全球工作組，芝加哥大學(xué)，芝加哥，2020）。https://hceconomics.uchicago.edu/research/working-paper/coping-covid-19-implications-differences-resilience-across-racial-groups。2021 年 8 月 25 日訪問。

谷歌學(xué)術(shù)

M. Daly、AR Sutin、E. Robinson，心理健康的縱向變化和 COVID-19 大流行：來自英國家庭縱向研究的證據(jù)。心理學(xué)。醫(yī)學(xué)。, 10.1017/S0033291720004432 (2020)。

交叉引用

谷歌學(xué)術(shù)

A. Davillas, A. M. Jones, “The COVID-19 pandemic and its impact on inequality of opportunity in psychological distress in the UK” (ISER Working Paper 2020-07, Institute for Social and Economic Research, University of Essex, Colchester, United Kingdom, 2020). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3614940. Accessed 25 August 2021.

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