• 患者健康问卷9 [时间范围：所有数据均在2020年3月31日至2020年4月7日之间收集，这是NPI（非药理学干预措施）针对COVID-19的大流行的时期，在挪威是相同且恒定的]
  患者健康问卷9（PHQ-9； Kroenke，Spitzer＆Williams，2001）用于根据重度抑郁症的诊断标准来测量抑郁症状。问卷由九个项目组成，其中每个项目都以四点李克特量表（0-3）评分，得分范围从0到27。较高的分数表明抑郁症的严重程度更高，而得分高于10的分数被认为是切割的。表明患者在抑郁症区域内。
• 广义焦虑症7 [时间范围：所有数据均在2020年3月31日至2020年4月7日之间收集，该期间NPI（非药理学干预措施）针对COVID-19的大流行在挪威相同且恒定]
  普遍的焦虑症7（GAD-7； Spitzer，Kroenke，Williams＆Löwe，2006年）是一份问卷，该问卷由七个测量焦虑和忧虑症状的项目组成。这些项目以四点李克特量表（0-3）评分，得分范围从0到21。较高的分数表明焦虑的严重程度更高，而10分的分数被认为是在10的临界值之上。临床范围（Spitzer等，2006）。发现挪威样品的特定截止值为高灵敏度和特异性产生8及以上的截止值（Johnson，Ulvenes，Øktedalen＆Hoffart，2019年）。
• 依从性的度量[时间范围：所有数据均在2020年3月31日至2020年4月7日之间收集，这是NPI（非药理学干预措施）对COVID-19的大流行的时期，在挪威是相同且恒定的]
  测量了对COVID-19采用的所有八种非药理学干预措施（NPI）的遵守度量，每个项目均为五点李克特量表（0-4）。

这项研究旨在调查一般人群中普通的心理病理症状（即抑郁症和普遍焦虑）的水平，在严格的社会疏远政府引发的与COVID-19的大流行有关的政府发起的非药理学干预措施（NPI）。该研究还旨在检查广义焦虑和抑郁症状的预测因素，以及对政府发起的非药物流行病学干预措施（NPI）的依从性率的预测指标。

该项目的目的是：

• 告知政策制定者，公众，科学家和卫生从业人员，了解与联合199相关的政府发起的措施的心理联系。
• 为政策制定者和卫生保健专业人员提供基础，以采用干预措施，以保护公众在社会处理大流行期间可能增加心理压力，痛苦和功能障碍。
• 帮助决策者更好地了解人口统计学变量和心理症状与依从性的关联，从而最初了解依从性率，这可以用来帮助社会从流行病学的角度来对抗COVID-19-VIRUS，通过促进增加依从性的因素。

这项研究旨在调查一般人群中普通的心理病理症状（即抑郁症和普遍焦虑）的水平，在严格的社会疏远政府引发的与COVID-19的大流行有关的政府发起的非药理学干预措施（NPI）。该研究还旨在检查广义焦虑和抑郁症状的预测因素，以及对政府发起的非药物流行病学干预措施（NPI）的依从性率的预测指标。

该项目的目的是：

• 告知政策制定者，公众，科学家和卫生从业人员，了解与联合199相关的政府发起的措施的心理联系。
• 为政策制定者和卫生保健专业人员提供基础，以采用干预措施，以保护公众在社会处理大流行期间可能增加心理压力，痛苦和功能障碍。
• 帮助决策者更好地了解人口统计学变量和心理症状与依从性的关联，从而最初了解依从性率，这可以用来帮助社会从流行病学的角度来对抗COVID-19-VIRUS，通过促进增加依从性的因素。

与一般心理病理学有关的假设 - 抑郁和焦虑症状水平

1. H1：与大流行有关（NPI）有关的社会距离措施与普通人群的抑郁症和普遍性焦虑症状的增加有关，如其他基准研究期间与GAD和抑郁症患病率的比较，在其他基准研究中与非大流行时期相似的样本相似。

   探索性：研究样本中不同人口亚组的抑郁症和广义焦虑症状水平的差异。

2. H2：人口统计学变量性别，年龄，人际关系状况和教育水平将是心理病理学（即抑郁和焦虑）的重要预测指标，妇女揭示了更高的症状，年轻人和单身人士，揭示了更严重的症状，并且具有高等教育水平的症状。揭示了焦虑和抑郁症的严重症状。自我报告的心理诊断的存在将是抑郁症和焦虑症状的重要预测指标，预计患有诊断的人会揭示出更高的焦虑和抑郁症状。
3. H3：非自愿的失业和自主权挫败感将显着预测更高的心理病理学水平，而那些失去工作的人和那些感到缺乏自主权的人会报告更高的焦虑和抑郁水平。
4. H4：感知能力，足够的信息获取和有关较长隔离期的压力将显着预测心理病理学，前者两种与较低的症状水平相关，而后者与较大的症状有关。
5. H5：较高水平的应对行为，例如做积极的事情，没有其他事情；体验自然；以及从事体育锻炼的情况将与较低的焦虑和抑郁症状有关。

与遵守政府发起的非药理学干预有关的假设

1. H1：鉴于以前与以前的大流行有关的因素，例如获得信息和对政府的信任，调查人员预测，遵守政府发起的非药理学措施的高度（即，大多数受访者将遵守NPI几乎遵守每天），在挪威，公共资源和政府信托都被揭示为高。
2. H2：人口统计学变量性别，年龄，教育水平和就业状况将是遵守NPI的重要预测指标依从性率。
3. H3：自我选择与指示的社会疏远和利他主义将是遵守NPI的重要预测指标，而那些自我选择的人以自己的距离揭示了较低的依从性率，而对利他主义得分较高的人则揭示了较高的依从性水平。
4. H4：情境变量足够访问信息和在家工作的难度将是依从性的重要预测指标，首先与较高的依从性率有关，而后者与依从性较低有关。
5. H5：健康焦虑，担心受到重大感染的恐惧以及对他人感染的恐惧将与更高的依从性有关。

探索性：此外，研究人员将探索性研究以下变量是否与粘附率有关，即；抑郁水平，GAD水平，无论是否怀疑被共vid-19-病毒感染，并担心NPI的持续时间。

多个线性回归将用于评估三个多元回归分析中的理论预测因子：1）抑郁症状水平为DV； 2）广义焦虑症状作为DV； 3）粘附水平为DV。

多重回归的抑郁水平增加和特定假设的特定预测指标：

1. 性别：女性将报告较高的抑郁水平，如心理病理学文献中一致发现（Nolen-Hoeksema，2001； Thayer等，2003）。
2. 年龄：年轻受试者的心理健康症状比较老的受试者会报告更差的心理健康症状，如一项大型流行病学斯堪的纳维亚研究（Eg，Molarius等，2009）。
3. 关系/婚姻状况：一段关系中的个人将经历较少的抑郁症状，如先前的研究所强调的那样（例如，Lapierre，2009； Zhang＆Li，2010）。据报道，已婚与单身的人在两种性别中大多数精神障碍的风险降低（例如，Scott等，2010）。
4. 教育水平：较低的教育水平与抑郁症状增加有关（Lorant等，2003； Molarius＆Granström，2018）。
5. 非自愿的失业与COVID-19大流行有关，以及当前是否受雇的失业：非自愿失业将与较高的抑郁症状相关，如其他研究中所强调的那样（Eg，Gallo等，2006； Kim＆Knesebeck ，2016年）。这进一步基于经济压力假说，在该假说中，失业与心理疾病症状增加有关（例如，Castalano＆Dooley，1983）。
6. 缺乏自主权：基于DECI和Ryan的自决理论，研究人员假设自主性挫败感将显着预测抑郁症状，而自治挫败感的报道更高，与较高的抑郁症状有关。因此，那些自愿自愿距离的人会遇到不利的心理症状。
7. 感知能力：基于抑郁症和焦虑的协会能力和症状（例如，Tindall＆Curtis，2019年），研究人员假设自我感知的能力将显着预测抑郁水平，而感知到的能力较高，与抑郁症的较低水平有关症状。
8. 足够获取信息：根据先前的发现（例如，Brooks等，2020），调查人员假设足够的信息访问能够成为心理困扰的重要保护者，并预测，足够的信息访问将与较低的水平有关抑郁症状。
9. 与非药理大流行措施相关的压力源：由于较长的隔离和隔离期的压力与精神健康较差有关（例如，Brooks等人，2020年），研究人员假设这一可变为抑郁症的重要预测指标在较长的社会距离期间的压力增加的情况下，将与较高的抑郁症状相关。

10. 心理诊断：作为根据DSM接受诊断的性质，涉及症状群体中多种症状的同时出现（IE，疾病），研究人员希望控制多重回归中的心理诊断期望将心理诊断视为抑郁水平的重要预测指标，其中报告的诊断表明抑郁症状较高。

    以下建立的三个保护变量也将包括在多元回归分析中：

11. 物理敏捷
12. 体验自然
13. 在社会疏远时期做积极的事情。

多元回归的普遍焦虑水平和特定假设的提高的特定预测指标：

1. 性别：研究人员假设性别将是GAD的重要预测指标，妇女与较高的GAD症状相关，正如其他流行病学研究所强调的那样（例如，Grant等，2007； Hunt等，2002）。
2. 年龄：年轻受试者的心理健康症状比较老的受试者的症状较差，如类似的大型流行病学斯堪的纳维亚研究（Eg，Molarius等，2009）。
3. 关系/婚姻状况：调查人员假设存在关系中的焦虑症状降低有关，如其他地方（例如，Scott等，2010）。
4. 教育水平：研究人员假设教育是普遍焦虑症状的重要预测指标，高等教育水平与GAD症状降低有关，如挪威其他流行病学研究所示（Bjelland等，2008）。
5. 与目前是否受雇的非自愿失业与共同的19日大流行有关：根据先前关于失业和焦虑症状的发现，非自愿失业会导致GAD症状增加（Eg，Westman，2004年），并基于经济压力假设，失业与增加心理疾病症状有关的地方（例如，Castalano＆Dooley，1983）。
6. 缺乏自主权：基于DECI和Ryan的自决理论，研究人员假设自主性挫败感将显着预测抑郁症状，并且关于自治挫败感的更高报道与更高水平的广义焦虑症状有关。因此，那些自愿自愿距离的人会遇到不利的心理症状。
7. 感知能力：基于抑郁症和焦虑的协会能力和症状（例如，Tindall＆Curtis，2019年），研究人员假设自我感知的能力将显着预测普遍的焦虑水平，而感知能力的水平较高，与较低的水平相关普遍的焦虑症状。
8. 足够获取信息：根据先前的发现（例如，Brooks等，2020），调查人员假设足够的信息访问能够成为心理困扰的重要保护者，并预测，足够的信息访问将与较低的水平有关抑郁症状。
9. 与非药理大流行措施相关的压力源：由于较长的隔离和隔离期的压力与精神健康较差有关（例如，Brooks等人，2020年），研究人员假设这一可变为广义预测指标，是广义的预测指标。焦虑水平，在社会距离期间增加的压力增加将与更高水平的广义症状有关。

10. 心理诊断：作为根据DSM接受诊断的性质，涉及症状群体中多种症状的同时出现（IE，疾病），研究人员希望控制多重回归中的心理诊断期望将心理诊断视为广义焦虑水平的重要预测指标，其中那些诊断的人揭示了更大程度的普遍焦虑症状。

    以下建立的三个保护变量也将包括在多元回归分析中：

11. 物理敏捷
12. 体验自然
13. 在社会疏远时期做积极的事情。

多重回归的依从性和特定假设的特定预测指标：

1. 性别：与以前揭示性别差异和符合规则的性别差异一致（例如，Cooper，1979; Costa等，2001; Weisberg et al。，2011），研究人员假设合规率对于比较的女性将更高对男人。关于依从性的人口和就业特征，有不同的证据（Webster等，2020）。
2. 年龄：研究人员假设老年人将揭示较高的合规性率，这与先前关于一般风险感知和与年龄相关的风险差异的发现一致（例如，Rolison等人，2013年）。
3. 教育水平：根据先前的研究（例如，Hakes＆Viscusi，2004年），发现较高的教育水平与更准确的风险感知有关，研究人员假设样本中接受高等教育的人应与较高的依从性相关。
4. 利他主义：利他主义已被理论化为与依从性增加有关的潜在重要变量（例如，Brooks等，2020； Webster等，2020）。研究者假设利他主义是依从性的重要预测指标，而较高的利他主义与较高的依从性相关。
5. 自我选择与指示社会距离：调查人员假设那些选择自己距离自己距离距离的人与指示在隔离或隔离的人相比具有较低的依从性，如先前与SARS有关Al。，2004）。
6. 就业状况：根据Porten等人报道的SARS大流行的先前发现。 （2006年），调查人员假设当前的就业状况（无论个人是否工作）与依从性有关，而工作的人则表现出较少的依从性。
7. 足够的信息访问：研究人员假设足够的信息访问的报告将是合规性的预测指标，报告的报告访问量更高，如其他研究中所示（Braunack-Mayer等人，更高水平的遵守情况相关的信息）（Braunack-Mayer等。 2013; Hsu等，2006; Webster等，2020）。
8. 与非药物大流行措施的持续时间有关的压力源：探索性。研究人员将探索性研究大流行措施持续时间更长的压力与依从水平有关。
9. 在家工作的困难：调查人员假设那些发现很难在家工作的人会揭示依从性较低。
10. 传输其他人：以前发现传播其他人的信念会提高依从率（Digiovanni等，2004）。研究人员假设这种信念将是依从性的重要预测指标，并且与较高的依从性相关的信念较高。
11. 害怕被病毒感染的重要其他人：研究人员假设对病毒感染的重要其他人的恐惧将与较高的依从性水平有关，基于进化的亲属选择理论（Hamilton，1964），其中包括保护和确保保护和确保愿望最近的家庭和亲戚的生存。
12. 健康焦虑：研究人员假设患有健康焦虑症状的人会报告更高的合规性率。
13. 抑郁：探索性。研究人员的目的是探索性研究GAD水平及其与样品依从性的关系。
14. GAD：探索性。研究人员旨在探索性研究抑郁水平及其与样本中依从性的关系。
15. 嫌疑人的库维德：一些研究（例如，Teh等人，2012年）发现，鉴于他们怀疑感染性疾病，因此个人隔离了医疗。那些怀疑Covid的人也可能会留在家里。因此，研究人员在方向上没有具体的假设，但只有怀疑的covid才能成为依从性的重要预测指标。

要求参与者填写一系列经过验证的问卷，包括人口统计学变量，心理症状，与COVID-19病毒的后果有关的情况，人格特质和心理需求变量，与COVID-19的恐惧有关作为遵守政府发起的非药物流行病学措施（NPI），以随机顺序。总体上给出了一些问卷，而其他问题包括从经过验证的问卷中选择项目的选择，目的是避免拓扑重叠。这项研究是涉及多项研究的“挪威共同-19，心理健康和依从性项目”的一部分。为了不压倒参与者的参与者的负担很长的问卷，并且由于上述拓扑重叠的经验关注（即，在类似项目之间存在重叠）（用于网络分析目的，在上述大规模研究中的某些研究中，项目），在涉及大型物品含量重叠的一些尺度上，由三位独立的临床心理学家和成人精神病理学的临床专家以理论驱动的方式选择的单个项目。

数据收集在时间周期内开始，最严格，最严格的政府发起的非药理学干预措施（NPI）在挪威开始，一旦修改了这些NPI或添加了有关NPI的新信息，就停止了数据收集。数据包括一个直接识别的变量（联系信息），根据欧盟的一般数据保护法规（GDPR）法律，这是为了使参与者有机会根据要求删除其数据。因此，数据保存在属于奥斯陆大学的安全服务器上，并将在De-nidenification后首先访问。数据收集的停止规则：停止规则：1）立即修改了政府发起的NPI或提供有关NPI的新信息（以控制认知变量）和/或2）一旦研究到达了足够的参与者，则进行了功能分析（ 10000名参与者）。

措施（如特定假设所述）：

PHQ-9; GAD-7;遵守八个政府发动的NPI在挪威；人口统计学变量（性别；年龄；关系/婚姻状况；就业状况；教育水平）；与COVID-19有关的情况变量（是否因199年后果而失业；是否有足够的信息访问；对NPI的持续时间持续更长的压力/担心；是否是自我选择的待在家里/社会孤立的是自我选择被指示要进行隔离/隔离；是否有人怀疑有企业的恐惧；害怕传播他人；害怕其他人被库维德感染；难以在家工作）；人类特征变量（自主挫败感；感知能力）；以及是否有心理诊断；保护因素（体育活动；做积极的事情，没有其他事情；经历自然）。

结果变量为PHQ-9； GAD-7;以及遵守NPI的总分。其他变量是这三个结果变量的预测指标。请参阅上面的（假设部分），以确切地属于哪些结果变量。

指数：

鉴于Cronbach的Alpha（Cronbach的alpha> = 0.7），研究人员将结合四个变量，以衡量健康焦虑和对与Covid-19的死亡的恐惧。

推理标准

鉴于本研究的样本量很大，研究人员预定了其显着性水平：

p <0.001确定有意义。

样本量估计：

提到的“挪威Covid-19，心理健康和依从性项目”涉及多项研究，其中有些涉及复杂的系统（网络分析）方法。这些弹药分析需要大量样品，并进行了功率分析。遵循Fried＆Cramer（2017）的功率分析指南，建议参与者的数量至少比估计参数的数量大三倍。但是，Roscoe（1975）对多元研究的更保守的建议建议样本量比估计参数的数量大十倍。因此，随着罗斯科（Roscoe）的估计更加保守，最佳样本量包括略高于10000个个体。根据上面提到的停止规则，由于保持NPI变量常数的重要性，即使调查人员没有获得目标N，研究人员也会停止数据收集。幸运的是，在一段时间内达到了足够的样本国家。

如何达到参与者：

参与者包括来自挪威所有地区（IE，县）的成年人（年龄> = 18岁）的一般人群，机会平等和参与研究的可能性。

考虑到该项目的时间敏感性以及获得批准访问注册表数据的严格且耗时的过程，调查人员不适用于访问注册表数据（例如，通用人群的地址，电话或电子邮件），由于此类数据访问在挪威非常严格且受监管，并且这种应用程序的时间框架可能包括研究人员希望保持恒定的重要变量的差异数据收集）。因此，研究人员不申请注册表数据，但仍试图通过以下详细说明的方式获得概率样本。调查人员通过以下六种方式系统地与挪威一般人口联系，目的是为整个成年人群体平等地接触到调查：

1. 通过在挪威的主要国家新闻频道上进行广播，该频道在广播时有近110万观众。
2. 使用Facebook业务广告，调查人员在其中暴露了所有成年挪威Facebook用户（360万；挪威成年人口的85％），并有机会随机接触调查。该调查随机选择了将近18万名成年人口。
3. 在全国各地的国家和地区广播电台上广播调查
4. 在全国各地的当地广播电台上进行有关调查的广播
5. 使用国家报纸与参与者接触调查
6. 使用区域和当地报纸与挪威所有地区和县的参与者接触。

仅仅Facebook-Adverts才能接触到挪威成年人口的85％的随机样本（该国420万成年人中的360万人口）。调查人员认为，调查的概率很高，该调查通过其他5个渠道（包括挪威的国家新闻频道）与Facebook上的剩余15％接触，并在广播时与110万观众以及区域和地区和地区和区域和地区。当地报纸。由于目前的至少一种外展方法包括与挪威成年人群体中的参与者随机接触，因此调查人员判断抽样技术等于获得注册表数据的抽样技术，这只会涉及相同的操作（选择一组随机的参与者）与众不同的是，参与者在其物理邮箱中接受了自愿调查，而不是数字化的。目前使用的数字方法和更常用的物理技术（注册表数据）都涉及自愿参与，因此不一定涉及不同的响应率。因此，两者都涉及技术涉及与参与者的随机接触，并且研究人员判断当前的抽样技术可与注册表数据的随机抽样相媲美。

统计模型：

将进行三个多元回归分析；一个与PHQ-9一起；第二个带有GAD-7；以及遵守NPI作为因变量的第三个总分。上面列出了这三个多元回归分析中每一个的特定预测指标（假设部分）。将检查多重共线性和其他假设；如果违反了多重共线性假设（如果VIF> 5且公差<0.2； Hocking，2003； O'Brian，2007），例如由于变量可能由于潜在的拓扑重叠而可能重叠的变量，那么症状），研究人员将消除模型的健康焦虑。但是，由于研究人员已经解决了拓扑重叠的问题，并通过与临床专家的讨论小组以理论驱动的方式处理了拓扑重叠的问题，研究人员不会期望看到具有多重共线性的此类问题。

具有频率表的描述性统计数据在内，包括N，平均值和SD以及其他标准描述性统计数据将检查有关抑郁症和焦虑症状的一般水平以及依从性率的假设。关于在COVID-19大流行期间，关于较高心理病理学水平（即抑郁症和焦虑症状）的假设将通过比较符合PHQ-9和GAD-7的截止比例（每次截止= 10） ，如在其他研究中发现的）在非大流行时期相似人群的基准研究。 GAD-7在挪威得到了验证，该截止的截止程度低于其他国家 /地区的临界值（即，挪威的GAD-7截止值= 8，而在其他国家 /地区则是10个；（Johnson） ，Ulvenes，Øktedalen＆Hoffart，2019年）。因此，由于我们的人群中存在验证的基准研究，研究人员将利用挪威的GAD-7临界值，但还将报告常见的截止比例（即，Cut，Cut，Cut， -off = 10）。

与理论的可能性和解释相比，转换取决于偏度程度，只要有可能，变量将以其原始和经过验证的格式进行评估。当这项研究研究了普通人群（而不是临床人群）中的心理病理学水平，研究人员确实期望抑郁和焦虑水平的偏斜数据（大多数人报告焦虑和抑郁水平较低）。考虑到这些问卷（例如，PHQ-9和GAD-7）的验证，这些问卷（例如，在理论上和经验上（即，验证研究）都可以产生准确的抑郁水平和焦虑水平，理论上或经验上可能没有任何意义，可以改变数据尽管调查人员期望偏斜。同样，由于提到的因素，例如传播信息的资源以及在挪威的政府信任（请参见上文假设部分），研究人员还期望依从性的总分偏差，大多数人都表现出很高的依从性。这是期望的。因此，研究人员将尝试按照建议的实践来评估其原始和经过验证的变量，只要在统计假设方面可能这是可能的。但是，如果对于分析背后的统计假设不可能，则可能需要转换（例如，平方根或对数转换）来应用基于间隔的方法。无论如何，即使本研究中计划的参数测试对偏度具有强大的态度，研究人员仍将检查偏度的程度，并在选择适当的分析之前根据假设和分析进行评估。只要达到假设，预先注册和计划的分析包括多重回归。

探索性分析：

研究人员将探索性研究我们样本中不同人口亚组的抑郁水平和普遍焦虑症状的差异。

研究人员将探索以下变量是否与粘附率有关，即；抑郁水平，GAD水平，无论是否怀疑被共vid-19-病毒感染，并担心NPI持续时间更长。

调查人员还将探索性评估感知能力在处理Covid-19危机中的能力与可变的信息访问之间的相关性。

调查人员还可以进行其他探索性分析，即研究人员在预注册时尚未考虑：如果调查人员进行此类探索性分析，调查人员将在公共出版指南后已发布的手稿中明确将其视为探索性的

请注意，该项目大纲，研究计划和分析已在向医学和健康研究伦理区域委员会申请（REC）和挪威研究数据中心10天之前注册，两个委员会评估了数据收集合理在允许收集数据之前，假设并评估研究的道德方面。该研究在完成数据收集后在ClinicalTrials.gov上进行了注册，尽管该注册是在对数据进行的任何分析之前。该注册首先是在OSF.IO上进行的，因为这个地方是横截面研究，通常在仍有待发现的地方进行注册，但随后在临床检查中注册，因为研究人员发现可以注册横截面临床研究的研究（传统上与临床研究和RCT相关），阅读本研究目标杂志的指南。

所有居住在挪威的成年人都有平等的联系机会（请参阅详细说明部分）

要保持NPI变量常数，如果修改了NPI，则数据收集的停止规则立即为。添加了新的NPI； NPI被删除；或提供有关NPI修饰的新信息。

• 沮丧
• 普遍的焦虑
• 遵守非药物流行病学干预措施（NPI）

纳入标准：

• 合格的参与者都是所有成年人，包括18岁及以上的成年人，
• 他们目前居住在挪威，因此经历了相同的NPI，并且
• 已提供数字同意以参与研究的人。

排除标准：

• 儿童和青少年（18岁以下的个人）
• 在测量期内不居住在挪威的成年人

• 患者健康问卷9 [时间范围：所有数据均在2020年3月31日至2020年4月7日之间收集，这是NPI（非药理学干预措施）针对COVID-19的大流行的时期，在挪威是相同且恒定的]
  患者健康问卷9（PHQ-9； Kroenke，Spitzer＆Williams，2001）用于根据重度抑郁症的诊断标准来测量抑郁症状。问卷由九个项目组成，其中每个项目都以四点李克特量表（0-3）评分，得分范围从0到27。较高的分数表明抑郁症的严重程度更高，而得分高于10的分数被认为是切割的。表明患者在抑郁症区域内。
• 广义焦虑症' target='_blank'>焦虑症7 [时间范围：所有数据均在2020年3月31日至2020年4月7日之间收集，该期间NPI（非药理学干预措施）针对COVID-19的大流行在挪威相同且恒定]
  普遍的焦虑症' target='_blank'>焦虑症7（GAD-7； Spitzer，Kroenke，Williams＆Löwe，2006年）是一份问卷，该问卷由七个测量焦虑和忧虑症状的项目组成。这些项目以四点李克特量表（0-3）评分，得分范围从0到21。较高的分数表明焦虑的严重程度更高，而10分的分数被认为是在10的临界值之上。临床范围（Spitzer等，2006）。发现挪威样品的特定截止值为高灵敏度和特异性产生8及以上的截止值（Johnson，Ulvenes，Øktedalen＆Hoffart，2019年）。
• 依从性的度量[时间范围：所有数据均在2020年3月31日至2020年4月7日之间收集，这是NPI（非药理学干预措施）对COVID-19的大流行的时期，在挪威是相同且恒定的]
  测量了对COVID-19采用的所有八种非药理学干预措施（NPI）的遵守度量，每个项目均为五点李克特量表（0-4）。

这项研究旨在调查一般人群中普通的心理病理症状（即抑郁症和普遍焦虑）的水平，在严格的社会疏远政府引发的与COVID-19的大流行有关的政府发起的非药理学干预措施（NPI）。该研究还旨在检查广义焦虑和抑郁症状的预测因素，以及对政府发起的非药物流行病学干预措施（NPI）的依从性率的预测指标。

该项目的目的是：

• 告知政策制定者，公众，科学家和卫生从业人员，了解与联合199相关的政府发起的措施的心理联系。
• 为政策制定者和卫生保健专业人员提供基础，以采用干预措施，以保护公众在社会处理大流行期间可能增加心理压力，痛苦和功能障碍。
• 帮助决策者更好地了解人口统计学变量和心理症状与依从性的关联，从而最初了解依从性率，这可以用来帮助社会从流行病学的角度来对抗COVID-19-VIRUS，通过促进增加依从性的因素。

这项研究旨在调查一般人群中普通的心理病理症状（即抑郁症和普遍焦虑）的水平，在严格的社会疏远政府引发的与COVID-19的大流行有关的政府发起的非药理学干预措施（NPI）。该研究还旨在检查广义焦虑和抑郁症状的预测因素，以及对政府发起的非药物流行病学干预措施（NPI）的依从性率的预测指标。

该项目的目的是：

• 告知政策制定者，公众，科学家和卫生从业人员，了解与联合199相关的政府发起的措施的心理联系。
• 为政策制定者和卫生保健专业人员提供基础，以采用干预措施，以保护公众在社会处理大流行期间可能增加心理压力，痛苦和功能障碍。
• 帮助决策者更好地了解人口统计学变量和心理症状与依从性的关联，从而最初了解依从性率，这可以用来帮助社会从流行病学的角度来对抗COVID-19-VIRUS，通过促进增加依从性的因素。

与一般心理病理学有关的假设 - 抑郁和焦虑症' target='_blank'>焦虑症状水平

1. H1：与大流行有关（NPI）有关的社会距离措施与普通人群的抑郁症和普遍性焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的增加有关，如其他基准研究期间与GAD和抑郁症患病率的比较，在其他基准研究中与非大流行时期相似的样本相似。

   探索性：研究样本中不同人口亚组的抑郁症和广义焦虑症' target='_blank'>焦虑症状水平的差异。

2. H2：人口统计学变量性别，年龄，人际关系状况和教育水平将是心理病理学（即抑郁和焦虑）的重要预测指标，妇女揭示了更高的症状，年轻人和单身人士，揭示了更严重的症状，并且具有高等教育水平的症状。揭示了焦虑和抑郁症的严重症状。自我报告的心理诊断的存在将是抑郁症和焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的重要预测指标，预计患有诊断的人会揭示出更高的焦虑和抑郁症状。
3. H3：非自愿的失业和自主权挫败感将显着预测更高的心理病理学水平，而那些失去工作的人和那些感到缺乏自主权的人会报告更高的焦虑和抑郁水平。
4. H4：感知能力，足够的信息获取和有关较长隔离期的压力将显着预测心理病理学，前者两种与较低的症状水平相关，而后者与较大的症状有关。
5. H5：较高水平的应对行为，例如做积极的事情，没有其他事情；体验自然；以及从事体育锻炼的情况将与较低的焦虑和抑郁症状有关。

与遵守政府发起的非药理学干预有关的假设

1. H1：鉴于以前与以前的大流行有关的因素，例如获得信息和对政府的信任，调查人员预测，遵守政府发起的非药理学措施的高度（即，大多数受访者将遵守NPI几乎遵守每天），在挪威，公共资源和政府信托都被揭示为高。
2. H2：人口统计学变量性别，年龄，教育水平和就业状况将是遵守NPI的重要预测指标依从性率。
3. H3：自我选择与指示的社会疏远和利他主义将是遵守NPI的重要预测指标，而那些自我选择的人以自己的距离揭示了较低的依从性率，而对利他主义得分较高的人则揭示了较高的依从性水平。
4. H4：情境变量足够访问信息和在家工作的难度将是依从性的重要预测指标，首先与较高的依从性率有关，而后者与依从性较低有关。
5. H5：健康焦虑，担心受到重大感染的恐惧以及对他人感染的恐惧将与更高的依从性有关。

探索性：此外，研究人员将探索性研究以下变量是否与粘附率有关，即；抑郁水平，GAD水平，无论是否怀疑被共vid-19-病毒感染，并担心NPI的持续时间。

多个线性回归将用于评估三个多元回归分析中的理论预测因子：1）抑郁症状水平为DV； 2）广义焦虑症' target='_blank'>焦虑症状作为DV； 3）粘附水平为DV。

多重回归的抑郁水平增加和特定假设的特定预测指标：

1. 性别：女性将报告较高的抑郁水平，如心理病理学文献中一致发现（Nolen-Hoeksema，2001； Thayer等，2003）。
2. 年龄：年轻受试者的心理健康症状比较老的受试者会报告更差的心理健康症状，如一项大型流行病学斯堪的纳维亚研究（Eg，Molarius等，2009）。
3. 关系/婚姻状况：一段关系中的个人将经历较少的抑郁症状，如先前的研究所强调的那样（例如，Lapierre，2009； Zhang＆Li，2010）。据报道，已婚与单身的人在两种性别中大多数精神障碍的风险降低（例如，Scott等，2010）。
4. 教育水平：较低的教育水平与抑郁症状增加有关（Lorant等，2003； Molarius＆Granström，2018）。
5. 非自愿的失业与COVID-19大流行有关，以及当前是否受雇的失业：非自愿失业将与较高的抑郁症状相关，如其他研究中所强调的那样（Eg，Gallo等，2006； Kim＆Knesebeck ，2016年）。这进一步基于经济压力假说，在该假说中，失业与心理疾病症状增加有关（例如，Castalano＆Dooley，1983）。
6. 缺乏自主权：基于DECI和Ryan的自决理论，研究人员假设自主性挫败感将显着预测抑郁症状，而自治挫败感的报道更高，与较高的抑郁症状有关。因此，那些自愿自愿距离的人会遇到不利的心理症状。
7. 感知能力：基于抑郁症和焦虑的协会能力和症状（例如，Tindall＆Curtis，2019年），研究人员假设自我感知的能力将显着预测抑郁水平，而感知到的能力较高，与抑郁症的较低水平有关症状。
8. 足够获取信息：根据先前的发现（例如，Brooks等，2020），调查人员假设足够的信息访问能够成为心理困扰的重要保护者，并预测，足够的信息访问将与较低的水平有关抑郁症状。
9. 与非药理大流行措施相关的压力源：由于较长的隔离和隔离期的压力与精神健康较差有关（例如，Brooks等人，2020年），研究人员假设这一可变为抑郁症的重要预测指标在较长的社会距离期间的压力增加的情况下，将与较高的抑郁症状相关。

10. 心理诊断：作为根据DSM接受诊断的性质，涉及症状群体中多种症状的同时出现（IE，疾病），研究人员希望控制多重回归中的心理诊断期望将心理诊断视为抑郁水平的重要预测指标，其中报告的诊断表明抑郁症状较高。

    以下建立的三个保护变量也将包括在多元回归分析中：

11. 物理敏捷
12. 体验自然
13. 在社会疏远时期做积极的事情。

多元回归的普遍焦虑水平和特定假设的提高的特定预测指标：

1. 性别：研究人员假设性别将是GAD的重要预测指标，妇女与较高的GAD症状相关，正如其他流行病学研究所强调的那样（例如，Grant等，2007； Hunt等，2002）。
2. 年龄：年轻受试者的心理健康症状比较老的受试者的症状较差，如类似的大型流行病学斯堪的纳维亚研究（Eg，Molarius等，2009）。
3. 关系/婚姻状况：调查人员假设存在关系中的焦虑症' target='_blank'>焦虑症状降低有关，如其他地方（例如，Scott等，2010）。
4. 教育水平：研究人员假设教育是普遍焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的重要预测指标，高等教育水平与GAD症状降低有关，如挪威其他流行病学研究所示（Bjelland等，2008）。
5. 与目前是否受雇的非自愿失业与共同的19日大流行有关：根据先前关于失业和焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的发现，非自愿失业会导致GAD症状增加（Eg，Westman，2004年），并基于经济压力假设，失业与增加心理疾病症状有关的地方（例如，Castalano＆Dooley，1983）。
6. 缺乏自主权：基于DECI和Ryan的自决理论，研究人员假设自主性挫败感将显着预测抑郁症状，并且关于自治挫败感的更高报道与更高水平的广义焦虑症' target='_blank'>焦虑症状有关。因此，那些自愿自愿距离的人会遇到不利的心理症状。
7. 感知能力：基于抑郁症和焦虑的协会能力和症状（例如，Tindall＆Curtis，2019年），研究人员假设自我感知的能力将显着预测普遍的焦虑水平，而感知能力的水平较高，与较低的水平相关普遍的焦虑症' target='_blank'>焦虑症状。
8. 足够获取信息：根据先前的发现（例如，Brooks等，2020），调查人员假设足够的信息访问能够成为心理困扰的重要保护者，并预测，足够的信息访问将与较低的水平有关抑郁症状。
9. 与非药理大流行措施相关的压力源：由于较长的隔离和隔离期的压力与精神健康较差有关（例如，Brooks等人，2020年），研究人员假设这一可变为广义预测指标，是广义的预测指标。焦虑水平，在社会距离期间增加的压力增加将与更高水平的广义症状有关。

10. 心理诊断：作为根据DSM接受诊断的性质，涉及症状群体中多种症状的同时出现（IE，疾病），研究人员希望控制多重回归中的心理诊断期望将心理诊断视为广义焦虑水平的重要预测指标，其中那些诊断的人揭示了更大程度的普遍焦虑症' target='_blank'>焦虑症状。

    以下建立的三个保护变量也将包括在多元回归分析中：

11. 物理敏捷
12. 体验自然
13. 在社会疏远时期做积极的事情。

多重回归的依从性和特定假设的特定预测指标：

1. 性别：与以前揭示性别差异和符合规则的性别差异一致（例如，Cooper，1979; Costa等，2001; Weisberg et al。，2011），研究人员假设合规率对于比较的女性将更高对男人。关于依从性的人口和就业特征，有不同的证据（Webster等，2020）。
2. 年龄：研究人员假设老年人将揭示较高的合规性率，这与先前关于一般风险感知和与年龄相关的风险差异的发现一致（例如，Rolison等人，2013年）。
3. 教育水平：根据先前的研究（例如，Hakes＆Viscusi，2004年），发现较高的教育水平与更准确的风险感知有关，研究人员假设样本中接受高等教育的人应与较高的依从性相关。
4. 利他主义：利他主义已被理论化为与依从性增加有关的潜在重要变量（例如，Brooks等，2020； Webster等，2020）。研究者假设利他主义是依从性的重要预测指标，而较高的利他主义与较高的依从性相关。
5. 自我选择与指示社会距离：调查人员假设那些选择自己距离自己距离距离的人与指示在隔离或隔离的人相比具有较低的依从性，如先前与SARS有关Al。，2004）。
6. 就业状况：根据Porten等人报道的SARS大流行的先前发现。 （2006年），调查人员假设当前的就业状况（无论个人是否工作）与依从性有关，而工作的人则表现出较少的依从性。
7. 足够的信息访问：研究人员假设足够的信息访问的报告将是合规性的预测指标，报告的报告访问量更高，如其他研究中所示（Braunack-Mayer等人，更高水平的遵守情况相关的信息）（Braunack-Mayer等。 2013; Hsu等，2006; Webster等，2020）。
8. 与非药物大流行措施的持续时间有关的压力源：探索性。研究人员将探索性研究大流行措施持续时间更长的压力与依从水平有关。
9. 在家工作的困难：调查人员假设那些发现很难在家工作的人会揭示依从性较低。
10. 传输其他人：以前发现传播其他人的信念会提高依从率（Digiovanni等，2004）。研究人员假设这种信念将是依从性的重要预测指标，并且与较高的依从性相关的信念较高。
11. 害怕被病毒感染的重要其他人：研究人员假设对病毒感染的重要其他人的恐惧将与较高的依从性水平有关，基于进化的亲属选择理论（Hamilton，1964），其中包括保护和确保保护和确保愿望最近的家庭和亲戚的生存。
12. 健康焦虑：研究人员假设患有健康焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的人会报告更高的合规性率。
13. 抑郁：探索性。研究人员的目的是探索性研究GAD水平及其与样品依从性的关系。
14. GAD：探索性。研究人员旨在探索性研究抑郁水平及其与样本中依从性的关系。
15. 嫌疑人的库维德：一些研究（例如，Teh等人，2012年）发现，鉴于他们怀疑感染性疾病，因此个人隔离了医疗。那些怀疑Covid的人也可能会留在家里。因此，研究人员在方向上没有具体的假设，但只有怀疑的covid才能成为依从性的重要预测指标。

要求参与者填写一系列经过验证的问卷，包括人口统计学变量，心理症状，与COVID-19病毒的后果有关的情况，人格特质和心理需求变量，与COVID-19的恐惧有关作为遵守政府发起的非药物流行病学措施（NPI），以随机顺序。总体上给出了一些问卷，而其他问题包括从经过验证的问卷中选择项目的选择，目的是避免拓扑重叠。这项研究是涉及多项研究的“挪威共同-19，心理健康和依从性项目”的一部分。为了不压倒参与者的参与者的负担很长的问卷，并且由于上述拓扑重叠的经验关注（即，在类似项目之间存在重叠）（用于网络分析目的，在上述大规模研究中的某些研究中，项目），在涉及大型物品含量重叠的一些尺度上，由三位独立的临床心理学家和成人精神病理学的临床专家以理论驱动的方式选择的单个项目。

数据收集在时间周期内开始，最严格，最严格的政府发起的非药理学干预措施（NPI）在挪威开始，一旦修改了这些NPI或添加了有关NPI的新信息，就停止了数据收集。数据包括一个直接识别的变量（联系信息），根据欧盟的一般数据保护法规（GDPR）法律，这是为了使参与者有机会根据要求删除其数据。因此，数据保存在属于奥斯陆大学的安全服务器上，并将在De-nidenification后首先访问。数据收集的停止规则：停止规则：1）立即修改了政府发起的NPI或提供有关NPI的新信息（以控制认知变量）和/或2）一旦研究到达了足够的参与者，则进行了功能分析（ 10000名参与者）。

措施（如特定假设所述）：

PHQ-9; GAD-7;遵守八个政府发动的NPI在挪威；人口统计学变量（性别；年龄；关系/婚姻状况；就业状况；教育水平）；与COVID-19有关的情况变量（是否因199年后果而失业；是否有足够的信息访问；对NPI的持续时间持续更长的压力/担心；是否是自我选择的待在家里/社会孤立的是自我选择被指示要进行隔离/隔离；是否有人怀疑有企业的恐惧；害怕传播他人；害怕其他人被库维德感染；难以在家工作）；人类特征变量（自主挫败感；感知能力）；以及是否有心理诊断；保护因素（体育活动；做积极的事情，没有其他事情；经历自然）。

结果变量为PHQ-9； GAD-7;以及遵守NPI的总分。其他变量是这三个结果变量的预测指标。请参阅上面的（假设部分），以确切地属于哪些结果变量。

指数：

鉴于Cronbach的Alpha（Cronbach的alpha> = 0.7），研究人员将结合四个变量，以衡量健康焦虑和对与Covid-19的死亡的恐惧。

推理标准

鉴于本研究的样本量很大，研究人员预定了其显着性水平：

p <0.001确定有意义。

样本量估计：

提到的“挪威Covid-19，心理健康和依从性项目”涉及多项研究，其中有些涉及复杂的系统（网络分析）方法。这些弹药分析需要大量样品，并进行了功率分析。遵循Fried＆Cramer（2017）的功率分析指南，建议参与者的数量至少比估计参数的数量大三倍。但是，Roscoe（1975）对多元研究的更保守的建议建议样本量比估计参数的数量大十倍。因此，随着罗斯科（Roscoe）的估计更加保守，最佳样本量包括略高于10000个个体。根据上面提到的停止规则，由于保持NPI变量常数的重要性，即使调查人员没有获得目标N，研究人员也会停止数据收集。幸运的是，在一段时间内达到了足够的样本国家。

如何达到参与者：

参与者包括来自挪威所有地区（IE，县）的成年人（年龄> = 18岁）的一般人群，机会平等和参与研究的可能性。

考虑到该项目的时间敏感性以及获得批准访问注册表数据的严格且耗时的过程，调查人员不适用于访问注册表数据（例如，通用人群的地址，电话或电子邮件），由于此类数据访问在挪威非常严格且受监管，并且这种应用程序的时间框架可能包括研究人员希望保持恒定的重要变量的差异数据收集）。因此，研究人员不申请注册表数据，但仍试图通过以下详细说明的方式获得概率样本。调查人员通过以下六种方式系统地与挪威一般人口联系，目的是为整个成年人群体平等地接触到调查：

1. 通过在挪威的主要国家新闻频道上进行广播，该频道在广播时有近110万观众。
2. 使用Facebook业务广告，调查人员在其中暴露了所有成年挪威Facebook用户（360万；挪威成年人口的85％），并有机会随机接触调查。该调查随机选择了将近18万名成年人口。
3. 在全国各地的国家和地区广播电台上广播调查
4. 在全国各地的当地广播电台上进行有关调查的广播
5. 使用国家报纸与参与者接触调查
6. 使用区域和当地报纸与挪威所有地区和县的参与者接触。

仅仅Facebook-Adverts才能接触到挪威成年人口的85％的随机样本（该国420万成年人中的360万人口）。调查人员认为，调查的概率很高，该调查通过其他5个渠道（包括挪威的国家新闻频道）与Facebook上的剩余15％接触，并在广播时与110万观众以及区域和地区和地区和区域和地区。当地报纸。由于目前的至少一种外展方法包括与挪威成年人群体中的参与者随机接触，因此调查人员判断抽样技术等于获得注册表数据的抽样技术，这只会涉及相同的操作（选择一组随机的参与者）与众不同的是，参与者在其物理邮箱中接受了自愿调查，而不是数字化的。目前使用的数字方法和更常用的物理技术（注册表数据）都涉及自愿参与，因此不一定涉及不同的响应率。因此，两者都涉及技术涉及与参与者的随机接触，并且研究人员判断当前的抽样技术可与注册表数据的随机抽样相媲美。

统计模型：

将进行三个多元回归分析；一个与PHQ-9一起；第二个带有GAD-7；以及遵守NPI作为因变量的第三个总分。上面列出了这三个多元回归分析中每一个的特定预测指标（假设部分）。将检查多重共线性和其他假设；如果违反了多重共线性假设（如果VIF> 5且公差<0.2； Hocking，2003； O'Brian，2007），例如由于变量可能由于潜在的拓扑重叠而可能重叠的变量，那么症状），研究人员将消除模型的健康焦虑。但是，由于研究人员已经解决了拓扑重叠的问题，并通过与临床专家的讨论小组以理论驱动的方式处理了拓扑重叠的问题，研究人员不会期望看到具有多重共线性的此类问题。

具有频率表的描述性统计数据在内，包括N，平均值和SD以及其他标准描述性统计数据将检查有关抑郁症和焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的一般水平以及依从性率的假设。关于在COVID-19大流行期间，关于较高心理病理学水平（即抑郁症和焦虑症' target='_blank'>焦虑症状）的假设将通过比较符合PHQ-9和GAD-7的截止比例（每次截止= 10） ，如在其他研究中发现的）在非大流行时期相似人群的基准研究。 GAD-7在挪威得到了验证，该截止的截止程度低于其他国家 /地区的临界值（即，挪威的GAD-7截止值= 8，而在其他国家 /地区则是10个；（Johnson） ，Ulvenes，Øktedalen＆Hoffart，2019年）。因此，由于我们的人群中存在验证的基准研究，研究人员将利用挪威的GAD-7临界值，但还将报告常见的截止比例（即，Cut，Cut，Cut， -off = 10）。

与理论的可能性和解释相比，转换取决于偏度程度，只要有可能，变量将以其原始和经过验证的格式进行评估。当这项研究研究了普通人群（而不是临床人群）中的心理病理学水平，研究人员确实期望抑郁和焦虑水平的偏斜数据（大多数人报告焦虑和抑郁水平较低）。考虑到这些问卷（例如，PHQ-9和GAD-7）的验证，这些问卷（例如，在理论上和经验上（即，验证研究）都可以产生准确的抑郁水平和焦虑水平，理论上或经验上可能没有任何意义，可以改变数据尽管调查人员期望偏斜。同样，由于提到的因素，例如传播信息的资源以及在挪威的政府信任（请参见上文假设部分），研究人员还期望依从性的总分偏差，大多数人都表现出很高的依从性。这是期望的。因此，研究人员将尝试按照建议的实践来评估其原始和经过验证的变量，只要在统计假设方面可能这是可能的。但是，如果对于分析背后的统计假设不可能，则可能需要转换（例如，平方根或对数转换）来应用基于间隔的方法。无论如何，即使本研究中计划的参数测试对偏度具有强大的态度，研究人员仍将检查偏度的程度，并在选择适当的分析之前根据假设和分析进行评估。只要达到假设，预先注册和计划的分析包括多重回归。

探索性分析：

研究人员将探索性研究我们样本中不同人口亚组的抑郁水平和普遍焦虑症' target='_blank'>焦虑症状的差异。

研究人员将探索以下变量是否与粘附率有关，即；抑郁水平，GAD水平，无论是否怀疑被共vid-19-病毒感染，并担心NPI持续时间更长。

调查人员还将探索性评估感知能力在处理Covid-19危机中的能力与可变的信息访问之间的相关性。

调查人员还可以进行其他探索性分析，即研究人员在预注册时尚未考虑：如果调查人员进行此类探索性分析，调查人员将在公共出版指南后已发布的手稿中明确将其视为探索性的

请注意，该项目大纲，研究计划和分析已在向医学和健康研究伦理区域委员会申请（REC）和挪威研究数据中心10天之前注册，两个委员会评估了数据收集合理在允许收集数据之前，假设并评估研究的道德方面。该研究在完成数据收集后在ClinicalTrials.gov上进行了注册，尽管该注册是在对数据进行的任何分析之前。该注册首先是在OSF.IO上进行的，因为这个地方是横截面研究，通常在仍有待发现的地方进行注册，但随后在临床检查中注册，因为研究人员发现可以注册横截面临床研究的研究（传统上与临床研究和RCT相关），阅读本研究目标杂志的指南。

所有居住在挪威的成年人都有平等的联系机会（请参阅详细说明部分）

要保持NPI变量常数，如果修改了NPI，则数据收集的停止规则立即为。添加了新的NPI； NPI被删除；或提供有关NPI修饰的新信息。

• 沮丧
• 普遍的焦虑
• 遵守非药物流行病学干预措施（NPI）

纳入标准：

• 合格的参与者都是所有成年人，包括18岁及以上的成年人，
• 他们目前居住在挪威，因此经历了相同的NPI，并且
• 已提供数字同意以参与研究的人。

排除标准：

• 儿童和青少年（18岁以下的个人）
• 在测量期内不居住在挪威的成年人