目的：系统评估UPI量表在高校心理筛查中的效能，探索关键条目的预测价值，构建一套可服务于医校协同机制的精准分诊与资源优化策略。方法：对某高校2023—2025三年间的所有大一新生进行UPI普查，对UPI总分≥25分或第25题（近一个月有自杀意念）阳性的学生进行专业心理访谈并确定风险等级，采用二元Logistic回归、交叉表分析筛选关键条目，结合ROC曲线、决策树等方法进行系统分析。结果：UPI总分对心理高危状态具有优秀预测能力（AUC=0.948，N=7767），现行25分标准为统计最优值。二元Logistic回归筛选出14个关键条目进入最终模型，其中Q62（是否曾觉得自己存在心理问题）、Q63（是否曾接受心理咨询或心理治疗）等条目预测力最强（p<0.001）。决策树分析（在初筛阳性子样本N=1065中）发现Q63为最重要的预测因子，能结合其他条目形成有效预测路径。结论：基于此构建的“总分初筛+多维分诊”双阶段筛查模型在UPI初筛阳性群体的应用中，不仅能兼顾对高危学生较高的覆盖率（敏感度87.10%），而且能将需进行一对一深度访谈的学生数量减少约70.58%，从而显著提升访谈资源的配置效率，为高校心理筛查工作的科学化与医校协同机制的构建提供实证依据。
Gan et al. (Thu,) studied this question.