摘要
本研究利用来自三个队列的数据（n = 5,059）（西班牙裔社区健康研究/拉丁裔研究（n = 585）、护士健康研究II（n = 3,882）和强心研究（n = 592）），这些队列包括美国的西班牙裔/拉丁裔、非西班牙裔白人和美洲原住民个体，考察了感知压力与心理健康/身体健康（SF-12）之间的关联以及积极和消极宗教应对的调节作用。通过纳入代表历史上服务不足的种族和民族群体的队列，本研究为有限的文献做出了贡献，这些文献考察了不同群体中的宗教应对风格和压力。我们在控制年龄、收入、婚姻状况和教育水平的情况下，检验了积极和消极宗教应对与压力对心理健康/身体健康的影响。更高的感知压力与较差的心理健康相关[β = −1.04 (−1.37,−0.7), p < 0.0001]，但与较差的身体健康无关。关于调节作用，在综合分析中，积极宗教应对减弱了[β = 0.23 (0.11, 0.35), p < 0.0001]，而消极宗教应对加剧了[β = −0.45 (−0.88,−0.02), p = 0.0034]感知压力与心理健康之间的关联。值得注意的是，不同队列的模式有所不同，这表明宗教应对风格在塑造压力-健康关系中的作用可能因文化与宗教背景而异。我们的研究结果强调了在考察不同人群的心理社会压力和心理健康结果时，考虑积极和消极宗教应对风格的重要性。
引言
个体可能会转向宗教和灵性（R/S）来应对压力大的生活经历（Britt等，2023；Koenig，2012）。同样，研究表明R/S与幸福感和健康结果呈正相关，包括癌症风险较低、冠心病患病率较低、免疫功能更好、认知健康以及较少的抑郁、自杀和焦虑（Balboni等，2022；Britt等，2025；Koenig，2012，2015；Koenig等，2024）。这些发现表明R/S可能具有保护作用，通过增加健康行为、促进积极的心理情绪和中和负面情绪来提供健康益处——所有这些都可能影响心理健康和身体健康结果（Balboni等，2022；Koenig，2012，2015）。在感知压力较高的个体中，积极和消极宗教应对的程度（即寻求宗教或灵性支持，或经历宗教或灵性挣扎和怀疑）会影响他们的心理健康和身体健康，但这一领域研究不足。
压力长期以来一直被认为是影响心理健康和身体健康的重要因素。美国历史上服务不足的人群因结构性不平等、歧视、社会经济劣势和医疗保健获取障碍而经历不成比例的高水平压力（APA，2017；Williams，2018）。这些压力暴露会随着时间的推移通过一个称为"压力增殖"的过程积累和相互作用，其中主要压力源会在多个生活领域（如就业、家庭关系和财务稳定）引发额外的压力源（Pearlin等，1981）。压力增殖已被报告为健康差异的重要潜在机制，导致边缘化人群的心理健康和身体健康结果较差（APA，2017）。
R/S通常被用作应对压力和逆境的资源，特别是对于面临更高水平压力的边缘化人群（Chatters等，2015）。宗教应对是指使用宗教信仰或实践来管理压力大的生活情况（Pargament，1997）。先前的研究区分了"积极宗教应对"，这反映了适应性策略，如寻求灵性支持或将压力源视为灵性成长的机会，以及"消极宗教应对"，这反映了灵性挣扎，如感觉受到上帝惩罚或经历宗教怀疑（Pargament，1997）。这些不同的应对风格可能对健康结果有不同的影响。
研究表明，积极宗教应对可能缓冲压力对心理适应和幸福感的负面影响，而消极宗教应对可能加剧压力（Ano & Vasconcelles，2005；Bjorck & Thurman，2007）。宗教可能作为一种意义构建框架，提供一种解释性透镜，帮助个人理解并应对挑战或压力大的生活事件（Park，2005）。通过这种意义构建应对过程，个人可以以促进韧性和情绪调节的方式重新构建逆境或问题生活情况（Krok，2015）。相反，灵性挣扎或宗教怀疑可能会加剧压力反应并导致较差的心理健康结果（Ano & Vasconcelles，2005；Bjorck & Thurman，2007）。
几项研究探讨了R/S参与或应对是否调节压力与健康结果之间的关联。研究表明，R/S可能缓冲歧视对心理健康的影响（Bierman，2006）或失业的影响（Hastings & Roeser，2020）。其他研究显示，R/S信仰，如神圣控制，可能在经济不安全和压力时期作为心理资源（Upenieks等，2022）。然而，这项研究大多集中在白人群体上，使我们对宗教应对如何在经历比白人群体更高水平压力的历史代表性不足群体中运作的理解存在重要差距（APA，2017）。
历史上服务不足的人群由于源于歧视、健康不平等和社会边缘化的更高感知压力而面临更差健康结果的风险（APA，2017；NCHS，2012）。需要额外的研究来确定可能缓冲感知压力对心理健康和身体健康影响的资源和应对机制。来自不同种族和民族群体的个体可能由于文化、社会和经济因素而以不同的方式经历压力。通过跨不同人群研究压力，研究人员可以更全面地了解压力如何影响个人和群体，并识别可能促成特定人群中压力和韧性的独特风险和保护因素。研究结果可以为创建专门设计来解决不同群体独特需求的改进预防和干预方法提供宝贵见解。这可能会减少与压力和其他心理社会因素相关的健康不平等。
在社会和受信任社区的背景下体现文化一致的信仰、行为和价值观，R/S可能会影响心理健康和身体健康。然而，关于R/S用于应对（即宗教应对）在美国原住民和西班牙裔/拉丁裔等边缘化群体中影响的文献有限。
理论框架
为调查宗教应对对压力与健康结果关系的影响，我们主要基于脆弱性-压力模型整合灵性/宗教性（VSM-RS）（Zwingmann等，2011）（图1）。VSM-RS将健康结果概念化为压力源、个人倾向和应对资源之间相互作用的结果。在此框架内，宗教性和灵性被视为可能影响个人如何评估和应对压力经历的潜在资源。
VSM-RS框架建立在基础压力理论之上，包括压力和应对的交易理论（Lazarus & Folkman，1984），该理论强调压力情况下的认知评估和应对过程，以及脆弱性-压力模型（Ingram & Price，2001；Zuckerman，2009），该模型认为压力与潜在脆弱性相互作用以影响健康结果。在本研究中，宗教应对被概念化为一种应对资源，可能缓冲或加剧感知压力对心理健康和身体健康的影响。
积极宗教应对是指个人使用的适应性宗教策略，如寻求灵性支持、信任更高力量或参与宗教实践以促进意义和韧性（Pargament，1997）。相比之下，消极宗教应对是指宗教怀疑或灵性挣扎，如感觉受到上帝惩罚或解释压力源为神圣惩罚（Pargament，1997）。这些应对风格可能以不同方式影响个人对压力的心理和生理反应，从而塑造健康结果。
一些个体将R/S视为应对压力源的来源。在本研究中，我们考察了该框架中确定的五个R/S维度之一（宗教应对）以及模型中的其他概念，包括年龄、家庭收入、婚姻状况和教育水平，与心理健康和身体健康结果相关。该框架为理解从压力源到健康结果路径上的概念关系提供了结构和理解。
利用包括美洲原住民、西班牙裔/拉丁裔和非西班牙裔白人个体的数据，我们试图确定感知压力与心理健康/身体健康之间的关联、宗教应对风格（积极、消极）对感知压力与心理健康/身体健康关系的调节影响，以及这些关系是否在不同种族/民族队列中有所不同。
方法
设计
此二次分析的数据来自三个前瞻性队列：强心研究、西班牙裔社区健康研究/拉丁裔研究和护士健康研究II。这三个队列的参与者合计属于当前名为压力、灵性和健康研究（SSSH）的研究（n = 5,059）。
参与者
压力、灵性和健康研究（SSSH）是一项前瞻性调查，研究宗教性/灵性（R/S）对多样化人群健康及其生物学机制的影响。SSSH包括五个基于美国的队列，其中三个构成了本研究，具有相同的变量数据（感知压力和心理健康/身体健康）：西班牙裔社区健康研究/拉丁裔研究（HCHS/SOL）的社会文化辅助研究（SCAS）（Gallo等，2014；Lavange等，2010）、护士健康研究II（NHSII）（Bao等，2016）和强心研究（SHS）（Lee等，1990）。这些队列参与者被要求填写补充问卷（SS-1）以收集关于与宗教和灵性相关的信仰和实践的信息（Warner等，2021）。每个队列都获得了参与SSSH和队列维护的机构批准。[removed]研究委员会批准了SSSH数据协调和分析。
西班牙裔社区健康研究/拉丁裔研究（HCHS/SOL）
HCHS/SOL是一项针对美国西班牙裔个体的前瞻性流行病学研究。2008年，16,415名自认为西班牙裔/拉丁裔的个体通过四个基于美国的研究现场中心参加了该研究：[blinded—cities, states]。参与者前往研究现场中心回答测量人口统计学、生活方式和行为因素的英语或西班牙语问卷，并获取临床测量。2010年，5,313名参与者在社会文化辅助研究中收集了关于心血管疾病和代谢风险因素的额外社会文化和心理社会测量（Gallo等，2014；Lavange等，2010）。[city]现场的参与者，完成了数据收集调查并提供了血样，有资格参加SSSH研究。2018年，1,000名受访者成功填写了SS-1 R/S调查。
护士健康研究II（NHSII）
NHSII是一项针对116,429名注册女性护士的前瞻性研究，基线时年龄在25-42岁之间，主要是非西班牙裔白人。在登记时和此后每两年，参与者被要求填写问卷以提供关于日常生活、身心健康和医疗背景的信息，超过90%的回应率（Bao等，2016）。2016年，4,268名参与者提供了血样，完成了SS-1 R/S调查，并提供了最近的数据收集。
强心研究（SHS）
SHS是一项针对来自13个部落的美洲原住民个体的前瞻性队列研究[blinded—states]。2001-2003年的第四阶段数据收集周期包括3,776名年龄在15岁或以上的参与者，来自94个家庭。参与者回答了测量人口统计学、生活方式和行为因素的问卷（Lee等，1990；North等，2003）。2017-2018年，来自[blinded—name]中心的706名参与者，参加了第四和第五阶段数据收集，完成了SS-1 R/S调查。
测量
感知压力
Cohen的感知压力量表（PSS）使用14项调查来测量生活中压力事件的感知严重程度（Cohen等，1983）。上述每项研究都包含了PSS项目的一个子集——HCHS/SOL在2008年有10个项目（α = 0.87）（Baik等，2019），NHSII在2001年有4个项目用于PSS-4短表（α = 0.77）（Warttig等，2013），SHS在2006年有6个项目（α = 0.84）（O'Leary，2001）。补充表1提供了每个队列管理的具体问题。我们将正向陈述项目的原始编码反转，并汇总每个队列中所有可用变量以计算感知压力得分（Cohen等，1983）。
心理健康和身体健康
短形式健康调查（SF-12）是一份12项问卷，评估过去四周内可能限制参与者生活质量的心理健康和身体健康结果（Ware等，1996）。该工具由HCHS/SOL在2018年、NHSII在2016年和SHS在2018年管理。每个问题的每个回应级别都被分配了一个心理健康加权变量以及一个身体健康加权变量（见补充表2）。每个问题的每个回应级别乘以心理健康权重并汇总以计算SF-12心理健康总分；我们应用相同方法计算SF-12身体健康得分（Ware等，1995）。
宗教应对
宗教应对通过2018年在HCHS/SOL和SHS以及2016年在NHSII中进行的R/S补充调查（SS-1）进行评估。总共使用了八个问题来确定参与者如何使用R/S来应对生活中的压力事件，无论是积极的还是消极的。通过平均这八个问题的得分计算积极宗教应对得分（例如，"我控制了我能控制的，其余的交给[上帝]"）。总共使用了六个问题来确定参与者使用消极宗教应对的严重程度（例如，"在面对压力生活事件时，我怀疑[上帝]是否允许此事件发生是因为我的错误"）（有关详细问题，请参见补充表3）。
协变量
我们回顾了已发表的研究，并纳入了在分析中显示与感知压力或生活质量相关的任何人口统计学、生活方式和社会文化协变量。在最终模型中，我们纳入了年龄、体重指数（BMI）、身体活动、替代健康饮食指数、家庭收入（< 15,000美元、15,000-50,000美元或> 50,000美元）、婚姻状况（从未结婚、已婚或其他）、吸烟状况（非吸烟者、前吸烟者或当前吸烟者）和教育水平（< 12年级、高中文凭、一些大学和大学或以上）。对于HCHS/SOL，我们还根据西班牙裔背景群体（即多米尼加人、中美洲人、古巴人、墨西哥人、波多黎各人、南美人、其他）进行了调整。对于NHSII，我们还根据种族（例如，白人或非白人）进行了调整。
统计分析
如果参与者回答了所有SF-12问题，我们只计算SF-12心理健康或身体健康得分（缺失SF-12得分包括HCHS/SOL [n = 175]、NHSII [n = 385]和SHS [n = 68]）。我们排除了在PSS上缺失20%或更多回应的参与者：HCHS/SOL缺失超过2个PSS项目的参与者（n = 11）以及NHSII（n = 1）和SHS（n = 17）缺失超过一个PSS项目的参与者。对于HCHS/SOL，我们进一步排除了缺失研究抽样权重的参与者（n = 6）。对于SHS，我们还排除了缺乏其家庭群集信息的参与者（n = 32）。对于在PSS上缺失少于20%的参与者，我们使用R包"missRanger"（Mayer，2021）对PSS得分进行插补。对于任何缺失的协变量，如果连续则用中位数填充缺失值，如果协变量是分类的则使用缺失类别。最终分析样本量为HCHS/SOL（n = 585）、NHSII（n = 3,882）和SHS（n = 592）。
参与者根据其PSS得分分为五分位数。我们使用具有稳健标准误差的广义线性模型（GEE）来估计序数感知压力五分位数与SF-12心理健康和身体健康得分之间的关系。所有分析均使用SAS版本9.4（SAS Institute, Cary NC）进行。每个p值都是双侧的，α水平设定为0.05。
分析针对每个队列单独进行。HCHS/SOL使用了抽样权重（Lavange等，2010）。对于SHS，我们使用REPEATED语句将家庭群集指示器包含在相关结构拟合中。然后，我们使用随机效应元分析（Spiegelman，2017）汇总了来自每个队列的结果。元分析中使用Q统计量来衡量研究间异质性。
为确定宗教应对（积极或消极）是否调节感知压力与SF-12得分之间的关系，我们进行了交互分析。创建了序数感知压力五分位数与积极/消极宗教应对得分（作为连续变量）之间的交叉乘积项，并包含在模型中。使用交叉乘积项的Wald检验来确定宗教应对的交互是否显著。为检查与宗教应对的交互，我们展示了根据宗教应对（积极或消极）分层的效应估计，中位数作为截断点。然后，包括主效应、交互和分层模型在内的所有结果都进行了标准化。
结果
样本特征
表1显示了按队列划分的参与者特征（附加人口统计学信息见附录）。平均年龄在HCHS/SOL中为38.3岁（SD = 13.7），在NHSII中为57.4岁（SD = 4.4），在SHS中为40.6岁（SD = 13.2）。HCHS/SOL（50.7，SD = 7.9）和SHS（46，SD = 7.9）参与者的平均心理健康得分较低，而NHSII参与者的心理健康得分最高（56，SD = 5.6）。HCHS/SOL（48，SD = 7.7）和SHS队列（41.4，SD = 6.1）的平均身体健康得分较低，其次是NHSII，其身体健康得分最高（49.3，SD = 9.2）。队列间积极宗教应对的平均得分为HCHS/SOL 3.6（SD = 0.7）、NHSII 2.7（SD = 1）和SHS 2.8（SD = 0.8），而消极宗教应对得分平均值为HCHS/SOL 1.9（SD = 0.7）、NHSII 1.2（SD = 0.3）和SHS 1.7（SD = 0.7）。
感知压力、心理健康和身体健康之间的关联
表2显示了感知压力与心理健康和身体健康之间的关联。在元分析中，较高的感知压力与较差的心理健康相关[β = −1.04 (−1.37, −0.7), p < .0001]，三个队列之间没有显著异质性（p > 0.05）。在HCHS/SOL参与者中，感知压力的五分位数与身体健康之间没有关联[β = −0.43 (−0.1, 0.14), p > 0.05]。在NHSII中观察到感知压力五分位数增加与较差身体健康之间的显著关联[β = −0.68 (−0.88, −0.48), p < .0001]。相比之下，在SHS中，较高的感知压力与较好的身体健康相关[β = 0.64 (0.39, 0.9), p < .0001]。我们在元分析中发现感知压力与身体健康之间没有相关性[β = −0.15 (−1.12, 0.82), p > 0.05]，但存在显著异质性（p < 0.001）。
宗教应对的交互和分层
图2显示了根据宗教应对分层的感知压力与心理健康和身体健康之间的交互。在元分析中，积极宗教应对缓冲了[β = 0.23 (0.11, 0.35), p = 0.0001]，而消极宗教应对加强了[β = −0.45 (−0.88,−0.02), p = 0.0425]感知压力对心理健康的影响。我们在元分析中观察到所有类型的宗教应对与心理健康之间的负交互，尽管队列间存在差异。我们没有发现消极[β = −0.24 (−1, 0.52), p > .05]和积极[β = −0.01 (−0.28, 0.17), p > .05]宗教应对在感知压力与身体健康关联之间的交互。
讨论
VSM-RS框架（Zwingmann等，2011）指导了这项研究，该研究检查了宗教应对（积极和消极）对美国成年人感知压力与心理健康和身体健康关联的调节效应，包括美洲原住民和西班牙裔/拉丁裔人群。来自NHSII的研究——一项针对主要为白人美国成年女性护士的研究——报告的心理健康和身体健康高于来自SHS的研究——一项针对美洲原住民个体的研究。这一结果与其它研究表明历史代表性不足的人群经历比非西班牙裔白人更高的压力水平，这可能导致心理健康方面的显著差异（APA，2017）。我们的初步定量综合提供了对宗教应对风格在不同人群压力与心理健康和身体健康结果关系中作用的更深入理解，为未来检查提供了初步步骤。
与VSM-RS框架一致（Zwingmann等，2011），暴露于感知压力源与所有三个队列中较差的心理健康相关。本研究的结果与记录感知压力与较差心理健康之间关联的累积研究一致（Nguyen等，2023；Slimmen等，2022；Williams，2018）。
本研究的结果还表明，积极宗教应对减轻了感知压力与心理健康之间的关联，而消极宗教应对加剧了这种关联。积极宗教应对与改善的心理健康相关，如降低抑郁和焦虑症状的风险（Ng等，2017），而消极宗教应对与自杀倾向、更多情感症状和更严重躁狂症状相关（Koenig等，2024）。
这些发现通过关注包括美洲原住民和西班牙裔/拉丁裔个体在内的多样化人群，为科学文献做出了贡献。积极宗教应对在其它研究中显示减轻了心理幸福感与种族主义之间的关联（Kim等，2015）以及抑郁与感知歧视之间的关联（Fernandez & Loukas，2014）。然而，消极宗教应对缓和了心理痛苦与文化适应压力之间的关联（Da Silva等，2017）。我们发现，所有三个队列的心理健康都因积极宗教应对而略有改善，因消极宗教应对而略有下降。这些结果与确认宗教应对对感知压力的调节影响的先前研究一致（Ahles等，2016；Fernandez & Looukas，2014；Koenig，2012；Whitehead & Bergeman，2020）。
几种机制可能解释为什么宗教应对修改了压力与心理健康之间的关系。积极宗教应对策略可能促进意义构建、情绪调节和灵性支持的感知，这可以减轻压力的心理负担（Britt等，2025；Park，2005）。宗教社区也可能提供帮助个人管理逆境的社会支持网络（Chatters等，2015）。相比之下，消极宗教应对可能通过引发内疚感、灵性冲突或被更高力量遗弃的感觉而加剧压力反应。这些反应可能放大心理痛苦并削弱应对资源（Ano & Vasconcelles，2005；Bjorck & Thurman，2007）。
队列间的观察差异突显了文化与宗教背景的重要性。例如，HCHS/SOL队列主要是天主教徒，这是一个宗教应对实践可能更结构化或文化嵌入的传统。这些背景差异可能塑造个人如何通过宗教框架解释和应对压力。相比之下，SHS队列表现出与主要为非西班牙裔白人的NHSII队列相似的模式，这表明围绕宗教和应对的文化规范可能在不同人群中有所不同。虽然这些解释仍然是推测性的，但它们表明宗教应对策略的有效性可能因文化和宗教传统而异（Abu-Raiya & Pargament，2015）。
此元分析未发现感知压力与身体健康之间有任何明显相关性。这与其它研究（Cohen等，2007；Flores等，2008；Whitehead & Blaxton，2021）不同，可能归因于三个队列之间的异质性。然而，单独队列关联显示，感知压力增加与NHSII中的较差身体健康相关。但在SHS参与者中情况相反，感知压力增加与较好的身体健康相关。这可能是由于SHS队列的年龄较轻，以及与NHSII和HCHS/SOL队列相比心理健康和身体健康得分较差。
压力对身体健康的影响可能因文化因素而异（Shavitt等，2016），部分原因是文化差异导致更健康的应对方式（Farley等，2005），如积极评估（Burton等，2020）、对压力源的反应差异（National Research Council，2004）以及长期持续暴露于增加的压力（可能导致韧性或脱敏）（Lu等，2016）。需要进一步调查以确定使用R/S应对如何影响不同人群的心理健康。
含义
跨越民族和文化界限，宗教应对可能有助于管理那些认为宗教重要的人的压力。提高积极宗教应对和减少消极宗教应对的策略可能改善心理健康，但需要进一步研究来检查这些构念。考虑到历史上代表性不足人群经历的持续社会和健康不平等可能导致减少差异的潜力，需要支持宗教应对的干预措施。需要纵向研究来进一步阐明这些模式。
优势和局限性
本研究利用美国各种人群的现有数据检查压力、宗教应对和心理健康和身体健康，包括历史上代表性不足的人群（美洲原住民和西班牙裔/拉丁裔人群）。此外，当前调查由全球VSM-RS框架指导，用于检查宗教应对风格在压力源与健康结果之间的路径上。该研究也有几个局限性。解释这些发现时应考虑几个局限性。首先，元分析合并了仅来自三个队列的结果。由此类少量研究得出的元分析估计值应谨慎解释，因为在研究数量较少时，异质性度量（如Q统计量）可能不稳定。因此，此处呈现的合并估计值应被视为初步定量综合，而非压力、宗教应对和健康之间关系的确定性估计。其次，尽管对所有受访者使用了相同的提取技术，但队列研究之间的数据收集方法和测量响应有所不同。为了通过数据协调减少异质性，评估了队列间的异质性，并使用元分析建立了汇总的队列特定估计值，以尽量减少研究设计可能产生的影响。第三，队列样本量差异很大。NHSII队列构成了大多数参与者，因此可能对合并估计值产生更大影响。因此，我们的元分析发现可能更有力地反映了这个主要为非西班牙裔白人群体中观察到的模式。虽然纳入SHS和HCHS/SOL使我们能够检查历史上服务不足的人群，但未来需要在种族和民族群体中具有更大和更平衡样本的研究，以更好地理解这些细微差别，并需要增强可推广性。第四，大部分数据是自我报告的，可能受到回忆偏差的影响。最后，结果可能不适用于这些群体的每个子集。例如，本研究中SHS的大多数参与者来自达科他州，他们不代表所有美洲原住民个体。
结论
需要在不同人群中进行纵向研究，以检查积极和消极宗教应对对感知压力与心理健康关联的影响。这将有助于理解积极和消极宗教应对如何影响心理健康，并可能有助于设计未来针对美国不同民族群体减少压力的应对干预措施。
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