国家和国际卫生当局已向世界发出警示，需要减轻 COVID-19 大流行及其随之而来的经济危机对心理健康造成的威胁。这一认识正值心理健康流行病学领域的关键时刻。人们日益认识到，国民的心理健康（以及所谓的心理财富）依赖于身体、社会、经济和卫生系统之间动态的相互关系，从而产生复杂的变量网络，对传统的分析方法构成挑战。
因此，这场大流行代表了一个催化事件，传染病研究界在此事件中展示了受重视的科学家在对抗公共卫生威胁中的作用。研究人员在实施控制传播的策略之前，迅速为决策者提供了针对一系列可能应对方案的系统模型。在一些国家，尽管知识不完善且不确定性是任何不断演变的危机的特征，但这些决策支持工具指导了对 COVID-19 的有效应对。
直到最近，心理健康流行病学一直以向后看的过去事件检查为主，几乎没有能力预测未来趋势和评估拟议行动的影响。然而，在过去的 12 个月中，澳大利亚开发了一系列区域、州和国家社会和经济影响系统模型，以模拟 COVID-19 对心理健康的影响，预测心理困扰、心理健康服务使用、等待时间和自杀行为的五年和十年轨迹。哥伦比亚、英国、美国和其他地方也启动了类似的工作。
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澳大利亚模型为决策者提供了缓解策略潜在影响的估计，这些策略是单独和组合模拟的。这些模型模拟了一系列社会保护措施，例如就业、教育和收入支持计划，以及心理健康和预防自杀计划。它们还包括宣传活动、服务能力扩展和自杀未遂后的护理。这些模拟有助于确定最及时和最有效的投资领域。这项工作为公众讨论提供了信息，并促使澳大利亚政府对心理健康和预防自杀进行了大量额外投资：五年内投入 23 亿澳元（合 17.2 亿美元）。
系统建模技术也正在被用于支持灵活的临床试验和项目评估的设计。作为澳大利亚维多利亚州 HOPE 试验的一部分，系统建模正在为一项新计划的设计提供信息，该计划旨在支持在企图自残后寻求急诊护理的年轻人。该模型允许研究人员模拟替代方案，包括不同计划组成部分的组合，例如安全计划、同行工作者的参与以及各种预防性外展工作的配置。该模型还允许测试关键计划参数的变化，例如计划的持续时间、规模和普及率，以在人群中实现最佳影响。这些考虑因素为任何大规模实施之前的最佳计划设计提供了至关重要的见解。
两个关键方向的发展将进一步推进新兴的计算心理健康流行病学领域。第一个是充分和及时的数据——特别是心理困扰患病率、心理健康服务使用水平以及接受此类服务的人员所经历的结局随时间的变化。提高数据的质量和可访问性可以为改进系统模型和现实世界的护理提供反馈。移动电话和其他数字数据收集平台结合了传感器数据和当地社区人群的微型调查，正在多个国家/地区使用，以获取有关影响心理健康结果的因素（包括睡眠、身体活动、社会联系、心理困扰以及酒精和药物滥用）的更详细的随时间变化信息。此类平台可以部署在关键社区的“哨点”监测站点中，以实时监测自残和其他心理健康结果。来自这些数据源的信息流，加上机器学习方法和系统模型，可以支持创建不断更新的决策支持系统，从而促进对社区心理健康危机的更快速响应。
此外，可访问软件界面的不断进步使非专家无需精通计算机代码即可为模型设计和测试做出贡献。最近使用透明和包容的方法开发系统模型的工作，旨在支持澳大利亚区域级心理健康服务规划和预防自杀，这有助于消除对建模的误解和不信任，并赢得社区对改善心理健康的战略行动的支持。
在没有系统利益相关者输入的情况下构建的系统模型可能容易对复杂的现实世界系统进行理想化和无效的表示。此外，“幕后”建模方法可能导致政策和规划决策缺乏公众支持或忽略预测所适用的重要背景特征。相比之下，当心理健康系统建模及其赋能的学习是集体实现时，它有可能增强区域在改善心理健康服务方面的自主权，建立决策者和社区之间的信任，并帮助催化持久的变革。
如果您需要帮助 如果您或您认识的人正在挣扎或有自杀念头，请寻求帮助。请拨打国家预防自杀生命线 1-800-273-8255 (TALK)，使用在线生命线聊天或发送短信 TALK 至 741741 联系危机短信专线。
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