调查组于2月4日至14日向全国发放调查问卷，共发放14 283份问卷，回收有效问卷13 822份，回收率为97%.其中女性9 919人，占71.8%，男性3 903人，占28.2%.调查地区涉及全国31个省市自治区.受教育程度初中及以下1 025人，占7.4%，高中/中专/职校/中技1 092人，占7.9%，大学(本科/专科)11 307人，占81.8%，研究生398人，占2.9%.报告自己接触过疑似病人或患者的有198人，占1.4%.

SCL-90中文版是目前国内测量心理症状的一个重要工具，由90个条目组成，共包括10个因子.采用1(从无)-5(严重)5级评分，个体在某一症状或因子上得分越高，严重程度越高.

本研究选取其中抑郁和焦虑两个分量表，测查对应的症状. (1)抑郁(depression)：包括5，14，15，20，22，26，29，30，31，32，54，71，79共13个条目.该因子反映与临床上抑郁症状群相联系的广泛的概念.本研究中，该量表的Cronbach's α系数为0.90. (2)焦虑(anxiety)：包括2，17，23，33，39，57，72，78，80，86共10个条目.它包括一些通常在临床上明显与焦虑症状相联系的精神症状及体验.本次测量的Cronbach's α系数为0.88.

恐惧量表用于评估疫情中个体的恐惧程度，为针对此次疫情的自编量表.共有8个条目，采用1(完全不符合)-5(完全符合)5级评分，得分越高个体恐惧程度越高.对量表进行验证性因素分析，结果表明模型各项指标拟合良好：CFI=0.96，TLI=0.95，SRMR=0.03.本次测量的Cronbach's α系数为0.92.

斯坦福急性应激反应问卷是国际上评估ASD的常用量表之一，该问卷包括30个条目，采用DSM-IV诊断标准，包括分离症状、创伤事件再体验、对创伤事件的回避、焦虑或醒觉性增高、社会功能损害等ASD主要症状.每一条目均按0(没有体验)-5(总是体验)6级计分，总分范围为0~150分，分数越高代表ASD症状越严重(总分≥40分有中度ASD，总分≥57分有重度ASD).本次测量的Cronbach's α系数为0.97.

采用SPSS 23.0统计软件.按不同性别、地区分类，进行独立样本T检验，检验公众的急性应激差异是否有统计学意义.用方差分析检验不同急性应激程度与社会支持等级人群在焦虑、抑郁、恐惧和社会支持上差异是否有统计学意义.最后采用Bolin等^[13]编制的SPSS宏程序PROCESS 3.4对调节效应模型进行检验，并对社会支持的调节作用进行简单斜率分析.

对疫情期间公众的抑郁与焦虑情况与全国常模之间的差异进行单样本t检验，结果表明，公众的抑郁和焦虑情况较于常模差异均有统计学意义，公众的抑郁情绪(1.21±0.38)显著低于常模(1.50±0.59)，t(13 821)=-88.61，p < 0.001；焦虑情绪(1.14±0.30)也显著低于常模(1.39±0.43)，t(13 821)=-97.37，p < 0.001.疫情期间，全国公众重度恐惧522人，占比3.78%，中度恐惧2007人，占比14.52%，轻度恐惧3 427人，占比24.79%.全国公众中具有很少的社会支持有2 247人，占比16.3%，中度的社会支持7 938人，占比57.4%，强有力的社会支持3 637人，占比26.3%.公众目前的急性应激障碍人数较少，其中重度ASD有1 300人，占比9.40%，中度ASD有1 270人，占比9.20%，11 252人无应激障碍，占比81.40%.研究结果表明，大部分人无急性应激障碍.进一步分析发现：①女性的急性应激反应显著高于男性，t(13 820)=13.00，p < 0.001. ②武汉地区的急性应激显著高于非湖北地区，湖北非武汉地区的急性应激障碍显著高于非湖北地区.

不同急性应激状况在焦虑、抑郁、恐惧和社会支持上差异均有统计学意义(表 1).由雪费事后检验得(表 2)，重度急性应激障碍人群在焦虑、抑郁、恐惧、社会支持上显著高于无急性应激障碍人群，也显著高于中度急性应激障碍人群.中度急性应激障碍人群在焦虑、抑郁、恐惧社会支持上显著高于无急性应激障碍人群.

不同社会支持在焦虑、抑郁、恐惧上差异均有统计学意义(表 3).由雪费事后检验得，很少社会支持的群体在焦虑、抑郁和恐惧上显著高于中度社会支持和强有力社会支持的人群.中度社会支持人群在焦虑、抑郁和恐惧上显著高于强有力社会支持的人群(表 4).

本研究所涉及的各变量的平均数、标准差和相关如表 5所示.结果表明，各变量两两之间正相关均有统计学意义.

以抑郁、焦虑、恐惧分别为因变量，急性应激为自变量，在控制性别和年龄基础上，对社会支持的调节作用进行模型检验.先将急性应激、社会支持与情绪变量标准化处理为Z分数，然后将急性应激与社会支持的Z分数相乘，作为交互项分数.结果如表 6所示.

模型1(图 1)表明急性应激对抑郁的影响，具体而言，急性应激和社会支持对抑郁的主效应显著，急性应激对抑郁具有显著正向的预测作用(β=0.47，p < 0.001).急性应激与社会支持的交互项显著(β=-0.10，p < 0.001)，说明社会支持在ASD对抑郁的影响中具有调节作用.

模型2(图 2)表明急性应激对焦虑的影响，具体而言，急性应激和社会支持对焦虑的主效应显著，急性应激对焦虑具有显著正向的预测作用(β=0.47，p < 0.001).急性应激与社会支持的交互项显著(β=-0.09，p < 0.001)，说明社会支持在ASD对焦虑的影响中具有调节作用.

模型3(图 3)表明急性应激对恐惧的影响，具体而言，急性应激和社会支持对恐惧的主效应显著，急性应激对恐惧具有显著正向的预测作用(β=0.44，p < 0.001).急性应激与社会支持的交互项显著(β=0.06，p < 0.001)，说明社会支持在ASD对恐惧的影响中具有调节作用.

为进一步分析社会支持的调节作用机制，需要进行简单斜率分析.将社会支持按正负一个标准差划分出高低组，考察在不同社会支持水平上急性应激对这些负性情绪的影响.社会支持对“急性应激—负性情绪”关系的调节作用分别呈现在图 4-6中.由图 4可见，当社会支持水平较低时，随着急性应激反应提高，抑郁呈现显著上升趋势(β=0.56，t=69.38，p < 0.001)，而随着社会支持水平提高，急性应激对抑郁的正向影响相对减弱(β=0.37，t=32.11，p < 0.001). 图 5显示，当社会支持水平较低时，随着急性应激反应提高，焦虑呈现显著上升趋势(β=0.57，t=68.68，p < 0.001)，而这种显著的正向影响随着社会支持水平的提高会有所减弱(β=0.38，t=32.18，p < 0.001).根据图 6，社会支持水平较低时，随着急性应激反应提高，恐惧呈现上升趋势(β=0.38，t=42.75，p < 0.001)，而随着社会支持水平的提高，这种正向影响会增强(β=0.50，t=40.22，p < 0.001).

本研究结果显示，18.60%的公众存在不同程度的ASD，女性的急性应激反应显著高于男性.这与已有研究结果一致，在对汶川地震灾害下的灾民ASD的研究表明，女性的ASD症状确实高于男性^[9].这可能是由于女性和男性在大脑对压力的激活方面的性别差异以及不同应对方式和社会经济状况导致^[14-16]，且女性的情感较为脆弱，对于创伤事件的承受压力的能力可能较差，在心理干预的过程中，应给予女性更多的重视和帮助，增强其社会支持感.除此之外，针对疫区与非疫区公众调查显示，武汉地区的急性应激显著高于非湖北地区，湖北非武汉地区的ASD显著高于非湖北地区，疫情的严重程度大幅度影响了武汉市民的心理健康，以往很少有研究分区域探讨ASD状况，但这与先前非典期间所做的关于PTSD的研究结果是一致的^[17].这表明疫情下的公众心理健康状况不容乐观，应重视此类问题，对公众尤其是湖北武汉地区人群进行及时、针对性的心理干预.

研究结果发现，负性情绪、社会支持与ASD之间存在着密切关系，社会支持感较差的群体在焦虑、抑郁和恐惧上的得分显著高于社会支持感较好的人群，这与前人关于PTSD的研究结果一致，创伤性事件会给人们带来不同的情绪反应，人们获得的社会支持越少，感受到的焦虑、抑郁程度就越重^[18].个体的社会支持利用度低与PTSD相关，而良好的社会支持系统、社会支持满意度高等使得焦虑、抑郁情绪减轻，进而缓解应激症状，降低PTSD的发生^[19].而对于恐惧情绪，Solomon等^[20]认为恐惧的个体在缺乏社会支持的环境中，会感受到更多来自环境的威胁，这种威胁会进一步加剧其恐惧情绪.此外，本研究还发现存在ASD的人群在焦虑、抑郁、恐惧和社会支持上显著高于不存在ASD的人群，何梅等^[4]认为在创伤事件后个体采用负性的自动思维和消极的应对方式是发生ASD的重要原因.我们推测这种负性想法和应对方式导致ASD人群的焦虑、恐惧、抑郁等消极情绪，而ASD个体在产生消极情绪后，能够引起周围人更多的关注，得到更多的社会支持.

结果显示，不管是对于高ASD还是低ASD的个体，更好的社会支持可以有效缓解其焦虑、抑郁情绪.有效的社会支持给个体带来了充分的安全感和归属感，通过对创伤相关线索的回避，使个体避开创伤所带来的心理冲击^[21]，缓解了个体的消极身心反应，使得焦虑、抑郁得到减轻.而对于恐惧情绪，社会支持对于不同严重程度的ASD个体的影响不同.对于低ASD，更好的社会支持可以有效缓解恐惧，说明当个体处于程度较轻的应激状态时，更好的社会支持可以有效减轻来自环境的威胁，进一步缓解其恐惧反应，减少ASD.对于高ASD，更好的社会支持会增加其恐惧情绪.可能的原因是，当个体处于较重度应激状态时，其过度警觉性会使得个体对创伤后相关线索、环境、人际关系等产生高度敏感性的反应，当给予高ASD个体更多的社会支持时，增加了个体对环境危险信息的预估，认为灾难的恶劣程度远远大于实际状态，从而加剧其恐惧情绪.这提示我们在疫情期间应该重视社会支持对于人们稳定情绪的作用.首先，国家应该积极倡导各部门利用社会力量，一方面给予公众物质层面的满足，尤其需要推动相关部门加大力度投入对防护物资的生产；另一方面，应充分发挥网络时代的优势，通过电视、微博、公众号等大众传媒向公众传播正确消息，积极辟谣，保证社会舆论的健康导向，与此同时还要引导各地区相关机构开通心理援助热线，为公众提供精神上的支持.其次，学校应该开设针对疫情期间的线上心理健康教育课程，切实加强学生的心理健康教育和心理咨询工作，提高学生对于疫情事件的心理适应和应对能力.最后，家庭应该充分发挥心理支持的作用，积极关注家人心理状态的同时，当自己出现应激反应时也要主动告知家人，形成家庭支持强有力的联结.总之，只有加强各个层面的协同合作，才能将社会支持的作用最大化，有效缓解人们的负性情绪.而对于较重度ASD的个体，过多的社会支持可能会导致其恐惧情绪的加重，因此家人、朋友等应积极转移其对于负面消息的过度关注，更多呈现关于疫情事件的积极新闻，如确诊人数的减少等，纠正其关于疫情严重程度的过高估计，避免不良猜测，使其建立起战胜疫情的信心和决心.

关于恐惧的结果与伍新春等^[22]关于PTSD的研究结果略有差异，其研究对雅安地震半年后的小学生群体进行PTSD的调查发现，PTSD与恐惧情绪反应的关系并不受社会支持的影响.我们推测，造成差异可能是由于应激类型和环境背景不同.地震的爆发性和破坏力让PTSD与恐惧情绪之间在早期建立了非常强且稳定的联系^[23]，社会支持可能不会对其产生较大影响.而在新冠病毒疫情期间，疫情信息的不确定性和网络充斥的谣言使人们急需通过人际沟通进行确认，而病毒高度的传染性和人身自由的限制阻碍了人际互动，这使得人们对于社会支持的需求更甚，不同程度的社会支持对于不同程度的ASD个体都有不同的影响.这提示我们，在这样封闭的背景下，更要针对此次疫情事件使社会支持发挥有效作用.

Cohen等^[24-25]认为社会支持在创伤后的心理反应中主要支持两种模型：一种是社会支持的直接效应模型，即社会支持可以通过提升人们的健康行为，降低创伤后的消极心理反应，来直接促进个体创伤后的适应，从而减轻应激反应.另一种是社会支持的缓冲作用模型，即通过为个体提供应对创伤事件的资源，使自我价值得到提升，进而使创伤事件对个体负性情绪的影响得到缓解^[26].考虑到ASD的短程性，我们认为对于处于ASD的个体，社会支持还不能提供足够的能量使得人们树立新的健康行为，但良好的社会支持可通过为个体提供物质资源和精神慰藉，增加个体应对创伤事件及其消极结果的有效资源，使得症状得到缓解，本研究更偏向于支持社会支持的缓冲作用模型.未来研究可以对社会支持与ASD的模型上进行更深一步的探讨和验证.

本研究也存在着一些局限性.虽在全国范围收集大样本数据，但仍属于横断面的调查研究，且采用的是自评问卷，没有收集诸如家庭精神疾病和精神疾病史等人口统计学变量的数据，未来研究中，可以采用结构式访谈问卷评估应激状况，进一步提高研究精确性.此外，本研究仅描述了疫情发生一个月内的ASD，有必要对其进行纵向研究，深入探讨心理干预、社会支持对于ASD减少转变为PTSD的作用.