目的：青少年抑郁是世界范围内常见的心理健康问题。抑郁深刻地影响着青少年身心发展与社会功能的多个方面，并可能发展为成年后的临床障碍与损害，给个人、家庭和社会带来沉重的疾病负担。但国内针对青少年抑郁发展特征、尤其是对异质性抑郁进行探讨与预测的研究仍显不足。本研究旨在：1、探讨青少年抑郁的特征，包括一般发展特点(1a)和异质性特点(1b)；2、试图以多维度的个体因素辅以人际因素，基于机器学习的方法预测青少年抑郁的异质性类别(2a)，并尝试揭示其中对青少年抑郁质性差异有重要贡献的影响因素(2b)。
　　方法：采用横断面设计。研究一选取杭州市7899名小学4年级至高三年级的在校学生为研究对象，有效参与者7862名(99.5%)，女生占比46.2%，平均年龄14.33±2.32岁。以病人健康问卷抑郁量表(9-item Patient Health Questionnaire, PHQ-9)测量参与者的抑郁症状，得到抑郁症患病率、抑郁症状检出率和抑郁症状水平三个指标，通过Logistic回归和Poisson回归探讨青少年抑郁发展的年龄和性别效应。研究二的研究对象和材料程序同研究一，对参与者在PHQ-9的作答进行潜类别分析，并以卡方检验分析其年龄性别特点。研究三选取杭州市4512名小学4年级至初三年级的在校学生为研究对象，有效参与者4326名(95.88%)，女生占比48.0%，平均年龄14.32±1.61岁。以心理健康诊断测验(Mental Health Test, MHT)测量参与者学习焦虑、对人焦虑、过敏倾向、恐怖倾向、孤独倾向、自责倾向、身体症状和冲动倾向等8个维度的心理健康特质，加以家庭支持、同伴支持、希望感，求助意念和性别年级作为输入特征，基于决策树和随机森林算法对PHQ-9测量并分析得的青少年抑郁潜类别进行机器学习预测，并输出一系列特征相对重要性的排序。
　　结果：研究一发现临床抑郁和抑郁症状均在整个青少年期随年龄增长而增加，其中女生从12~13岁开始明显增加，男生从14~15岁开始明显增加。抑郁症状的发展存在性别差异，具体表现为从9~12岁儿童晚期的男生优势反转为进入青少年期后的女生优势，并且持续至整个青少年期。研究二发现青少年抑郁的症状表现可分为3个不同严重程度的潜类别，由低到高命名为低抑郁组(26.7%)、抑郁情绪组(45.7%)和抑郁组(27.6%)。青少年抑郁潜类别的性别年龄特点与研究一抑郁症状的结果一致。研究三重复了研究二潜类别分析的结果，并发现可基于随机森林对青少年抑郁潜类别进行较为良好的预测，三分类总体正确率为66.9%，ROC曲线下面积为0.832。排名前五位的影响因素为身体症状、冲动倾向、学习焦虑、对人焦虑，以及过敏倾向。
　　结论：青少年抑郁随年龄增长而增加，并且从儿童晚期的男生优势转变为青少年期的女生优势；青少年抑郁可根据其症状表现分为不同质的潜类别，并且可基于机器学习通过一系列心理生理社会的因素等对抑郁潜类别进行较为良好的预测，其中最为重要的影响因素为身体症状、冲动倾向，以及焦虑相关的因素。