儿童和年轻人的自我伤害、自杀行为和网络欺凌:系统回顾

介绍

网络欺凌

欺凌是一种攻击性的，有意的行为，由一个群体或个人在一段时间内反复实施，针对一个不能轻易自卫的受害者。传统上，欺凌可以是直接的身体、语言或关系(如社会排斥)，也可以是间接的(如散布谣言)[1］．然而，随着通过互联网和移动电话的电子通信(如社交媒体和即时消息)的出现，网络欺凌出现了。这也可以用类似的方式来定义，只不过它是通过电子形式的接触而发生的[2］．由于对受害者的骚扰是通过电子方式进行的，因此，与传统欺凌相比，受害者被攻击的方式和时间、他们如何应对、受害者和施暴者之间的关系是否接近有独特的不同。网络欺凌受害者往往发生在较晚的年龄，约14岁，此时儿童在手机上花的时间更多[3.]及社交网站[4］．网络欺凌的施暴者具有传统欺凌所不具备的一定程度的匿名性，受害者的潜在暴露和尴尬程度更大。在白天或晚上的任何时候，都有可能在同伴家中或其他地方伤害他们，如果他们从网站上删除自己，信息往往会积累起来。这给个人、家庭、学校、专业人员、研究人员和政策制定者带来了新的挑战。

欺凌对儿童和青少年生活的负面影响，无论他们是受害者、施暴者，还是两者兼而有之，早已被认识到[1］．受欺负往往与心理健康问题(包括抑郁症状)、自我伤害(SH)和自杀行为有关[5-9］．一个荟萃分析7]发现传统欺凌与一般焦虑和抑郁相关，比值比(OR)分别为2.55 (95% CI 1.28-3.83)和6.22 (95% CI 3.11-9.33)。校园欺凌(少于每周)已被证明与自杀意念(OR 2.79, 95% CI 1.64-4.75)和自杀企图(OR 2.66, 95% CI 1.58-4.47)有关[9］．一些研究发现，85%以上参与网络欺凌的人也参与了传统欺凌，并表明与参与网络欺凌相关的健康问题是通过传统欺凌来调解的[10］．各国报告的网络欺凌盛行程度差异很大。这反映了社会因素、污名，以及对“反复且随时间推移”的不同解读。据估计，15%至35%的年轻人曾是网络欺凌的受害者，10%至20%的人承认曾网络欺凌他人[11］．

网络欺凌、自我伤害和自杀行为的文献研究

以往四次系统检讨[12-15的研究证明了网络欺凌与SH或自杀行为之间的关联。每项研究最多包括5项研究;共有8项研究，只有6项研究符合meta分析条件[11，16-22］．戴恩等人的研究[12]，其中包括两篇关于这个主题的论文，得出的结论是，网络欺凌的参与是互联网对SH影响的最重要的负面方面之一，但这是一个仍处于起步阶段的研究领域。鉴于该领域证据的迅速扩大，SH患病率的明显上升[23]，以及年轻人中电子交流的变化性质，是时候重新评估这些文献了。

本研究的目的是系统地回顾目前的证据，以检查网络欺凌参与(作为受害者，犯罪者，或两者)与儿童和年轻人(25岁以下)的SH和自杀行为之间的联系。在可能的情况下，我们的目标是对相关数据进行元分析。

方法

搜索策略

这个评审的协议已经注册到PROSPERO (ID: CRD42017056487)。本综述是按照观察性研究的荟萃分析和系统综述指南进行的[24]及系统检讨及综合分析的首选报告项目指引[25］．

对1996年1月1日至2017年2月3日期间以英文发表的所有研究进行了文献检索。检索的数据库包括Cochrane图书馆、在线医学文献分析与检索系统、PROSPERO、psyinfo、PubMed和Scopus。在健康改善来源(如加拿大健康证据)、特定主题网站(如美国自杀学协会)和元搜索引擎(谷歌)中进行了其他搜索。通过联系该领域的专家进一步探索灰色文献，以了解任何未报道或正在进行的研究。

以下术语在自由文本或关键词中被搜索:

“自动化”，“苦恼”，“情绪”，“自伤”，“((自己或自己或自己)adj2(切割*或伤害*或伤害*或杀死或伤害*或残害*)”，“(心理形容词(压力或痛苦))”，“SIB”，“自杀*”，“Aol”，“Askfm”，“Bebo”，“博客*”，“聊天室*或聊天室*”，“网络*”，“讨论论坛”，“e-communi*”，“e-材料*”，“Facebook”，“谷歌*”，“标签”，“图片分享”，“Instagram”，“即时消息*”，“互联网*”，“实时聊天”，“实时日志*”，“表情包”，“MSN”，“Myspace”，“在线或在线”“照片分享”、“Pinterest”、“播客*”、“社交网络*”、“垃圾邮件*”、“喷子*”、“Tumblr”、“推特*”、“推特”、“视频分享”、“vine”、“虚拟*”、“vlog*”、“web*”和“YouTube”。

在搜索下列数据库标题的同时搜索了下列术语:

医学主题词:“自残行为”、“压力、心理”、“博客”、“电子邮件”、“互联网”、“社交媒体”、“社交网络”、“欺凌”、“青少年”、“儿童”、“学生”和“年轻人”。

健康管理信息联盟:“企图自杀”、“自残”、“自杀协议”、“自杀”、“欺凌”、“网络空间”、“互联网”、“互联网网站”、“内联网”和“万维网”。

PsycInfo:“自杀未遂”、“自我毁灭行为”、“自我伤害行为”、“自杀意念”、“自杀预防”、“网络欺凌”和“青少年态度”。

摘要介绍数据库例如:“自动化”、“自杀行为”、“自杀”、“欺凌”、“互联网”、“社交网络”、“青少年”、“儿童”和“年轻人”。

研究选择

纳入和排除标准

纳入的研究是那些检查网络欺凌参与(受害或实施)与SH或自杀行为之间的任何关联的研究，包括年龄小于25岁的样本的经验数据。用于确定纳入研究的资格的标准基于Daine等人的研究[12］．这些在多媒体附录1。

筛选

两名研究人员(AJ和AG)进行了独立的逐步筛选过程。最初，标题和复制手工筛选。与研究无关的标题被排除在外。如果审稿人的分类存在分歧，则提出进行抽象评审。在第二阶段，对剩余的标题和摘要进行筛选。对综述文章和收录文章的参考文献列表进行人工筛选，以进行相关研究。如果研究报告符合纳入标准或不能仅就标题和摘要作出决定，则将其转入全文筛选的第三阶段。任何异议均通过与第三审查员(AM)协商一致解决。

收录了调查网络欺凌参与(受害或实施)和SH或自杀行为的论文，并在25岁以下的样本中报告了实证数据，以供详细分析其方法和内容。

研究质量和数据提取

纳入论文的质量由两位审稿人(AG和AM)使用关键评估技能计划独立评估[26］．该项目对每篇论文的多个方面进行详细评估，包括研究设计、样本代表性、偏倚、数据收集的各个方面、验证结果测量的使用以及结论是否反映结果。根据Daine等人的说法，使用这些质量标准可获得低、中或高的质量评级[12］．

由Daine等人开发的数据提取表[12]，被改编并用于记录特定的发现;确定主题;并确定潜在的偏见、限制和弱点。数据由两位审稿人(AG和AM)独立提取。特别是，记录了欺凌参与类型(受害者或施暴者)和结果测量类型的数据。后者是SH、自杀和其他自杀行为的测量，包括研究中记录的自杀企图和自杀意念。自伤被定义为非致命的故意自伤或自我中毒行为，无论意图或动机如何[27］．自杀行为包括自杀念头或自杀意念、自杀计划和自杀企图[28］．其他结果，如心理健康问题和传统欺凌，只有在有可能区分它们与网络欺凌参与和SH或自杀行为的关系时才会被提取出来。在这一阶段的任何分歧都通过与第三方审稿人(AJ)的协商一致解决。数据存储在社会科学统计包(SPSS)版本22 (IBM Corp)中。

患病率

所有可获得的数据都收集了整个研究人群中网络受害的患病率。然后根据每项研究的不同人群计算加权患病率[29］．使用每个研究人群的总数与所有符合纳入条件的研究人群的总和计算单个研究的权重。随后，就有可能计算出总体流行率的简单加权平均数。不包括患病率数据或仅基于某一性别的患病率的研究被排除在总体加权计算之外。

荟萃分析

评估与SH、自杀行为、自杀企图和自杀意念相关结果的研究是否适合进行meta分析。meta分析是否合适的决定是基于结果测量的一致性和研究之间的异质性水平。

在meta分析中使用了常用的效应量指标OR的对数。在分析之前，其他类型的效应量被转换成这个。效应量指数的纳入标准基于Borenstein等人的建议[30.］．只有在必要时才对原始数据进行重新分析或转换。不包括其结果的精确度测量的研究，即相应的CI或P值，被排除在元分析之外，因为这些需要计算相应的方差[31］．最终结果由OR的对数转换为OR表示。在这里，OR被定义为参与网络欺凌的个体经历过SH或自杀行为的几率与未参与网络欺凌的个体经历过SH或自杀行为的几率之间的比值。

如果一项研究提出了多个符合meta分析条件的效应量，则包括保持结果同质性的最适当的测量，例如，选择“自杀企图”而不是“需要医疗的自杀企图”。然而，当不可能对两个合格结果(如女性和男性人群)进行这样的区分时，根据Borenstein等人的建议，将效应大小合并为一个平均值。30.］．如果一项研究以这样一种方式呈现结果，不可能从本综述中未考虑的其他措施(如结合心理健康问题或其他形式的欺凌)中分离出感兴趣的结果，则该研究将被排除在元分析之外。如果基于同一研究人群的两项或两项以上研究符合meta分析条件，则纳入样本量最大的研究。当一项研究以一个频率范围(例如，“很少”，“有时”和“经常”)来呈现结果时，会选择最佳的平均适合度，也就是说，“有时”将被选为包含“很少”或“经常”。该方法的详细信息见多媒体附录2。

使用Matlab R2015a进行meta分析。采用DerSimonian和Laird随机效应模型。森林图，综合效应大小，ci，P价值，以及异质性的度量形式问——我²统计计算。我的²-统计数据根据Higgins等人的解释[32):我低(≤25%²< 50%),中等(50%≤我²<75%)和高(I²≥75%)。

通过meta回归、敏感性分析和漏斗图来评估潜在混杂因素(如相关)和发表偏倚(如符合条件的研究数量允许进行稳健评估)的影响。所使用的方法在多媒体附录2。

结果

通过所有电子搜索，总共有153篇引文被发现。搜索策略及筛选过程的结果流程图详列于此图1。

纳入研究的描述

共有33篇文章有资格列入审查并转发数据提取，包括26项独立研究和156,384名个体参与者。总共有19项研究来自美国;7从加拿大;比利时、荷兰、台湾、香港、韩国和澳大利亚各1人;以及一项基于24个不同欧洲国家数据的研究[33］．所有论文均基于观察性研究:基于调查数据的横断面研究28篇，病例对照研究3篇，队列研究1篇[34]，以及一项生态研究[33］．多媒体附录3总结目的，质量评级，和发现的包括文章。

研究人群

在26项独立研究(33篇文章)中，20项基于独特群体，而6项独立研究(13篇文章)至少有一篇其他文章共享群体。共享研究人群的文章如下:Schenk等[22，35];鲍曼等人[18和罗梅罗等人[36];Alavi等人[37和罗伯茨等人[38];Cénat等[39和Hébert等[40];海伊和梅尔德鲁姆[16和Hay等人[41];和弥赛亚等人[42，里德等[43，以及Kindrick等人[44］．这些研究人群的进一步细节见多媒体附录4。

不包括重复种群[35-37，39，41，43，44]，独立参与者总数为156,384人，每项研究平均6015人，中位数2243人。大多数研究都包括女性和男性参与者(通常不单独报道)。然而，两项研究只包括一种性别[36，45］．报告中最年轻的参与者平均年龄为12.5岁[34]，而年龄最大的为20.0岁[22，35］．

网络欺凌的参与

对25项纳入研究中的网络受害情况进行了分析[16，17，20.，22，33，34，37-44，46-56];7项研究调查了网络受害和网络欺凌行为[11，18，19，21，36，45，57]，一项研究调查了网络欺凌行为，但也包括那些既是受害者又是施暴者的人[35］．最常用的评估方法是通过参与者对单个问题的“是”或“否”回答。例如，有7项研究使用了青年风险行为调查中的一个问题:“在过去的12个月里，你曾被电子欺凌过吗?”(包括通过电子邮件、聊天室、即时消息、网站或短信被欺负)。”共有29项研究基于自报告问卷，2项研究基于研究者完成的问卷[33，52]，以及2项关于病人医疗记录的回顾性审查[37，38］．

只有4项研究[11，19-21)报告了网络欺凌(受害和实施)发生的媒介。Hinduja和Patchin报告的三种最常见的受害形式[11]包括“电子邮件”(18.3%)、“即时讯息”(16.0%)和“聚友空间”(14.2%)，而最常见的侵犯行为形式则包括:“在网上发布关于他人的东西以逗人发笑”(23.1%)、“发送电脑短信以激怒他人或取笑他人”(13.7%)，以及“未经他人许可拍摄他人照片并发布到网上”(12.1%)。戈伯特等人[20.]报告称，不同亚洲和太平洋岛民族群使用的网络受害媒介范围广泛，例如“文本”(18.5%-27.8%)。由于数据收集和呈现的方式，无法计算出网络欺凌参与媒介与SH或自杀结果之间的直接联系。多媒体附件5显示所有33项研究中使用的测量方法。

Elgar等人的发现[49和科迪什等人[50的研究表明，网络受害对健康的影响不能完全归咎于它与面对面欺凌的同时发生。类似地，Fu等[33网络受害和非自然儿童死亡之间的关系独立于传统欺凌。

Cybervictimization患病率

在20项合格研究(116,433名个体)的基础上，12.6% (95% CI 12.4%-12.7%)的个体经历过网络受害。加权患病率和研究患病率显示在多媒体附件6。

‎ 把这个图

结果

对SH的测量有19篇(14篇独立研究)，自杀行为有32篇(25篇独立研究)，自杀企图有16篇(12篇独立研究)，自杀意念有27篇(20篇独立研究)。一项研究[52衡量“自残的想法”。没有研究将自杀死亡作为结果，但有1项研究[33探讨了网络受害和非自然儿童死亡之间的关系，其中包括自杀、意外死亡和被攻击致死。所使用的结果和措施包括在多媒体附件5。

网络欺凌与自我伤害和自杀行为之间的关系

共有25篇文章报道了网络欺凌参与(受害或实施)对心理健康和自杀行为的正相关或负相关影响;3 (33，40，53]在将网络欺凌、SH或自杀行为措施与其他措施相结合的分析中发现了负面影响;和5 (19，21，36，52，56没有发现明显的关联(其中2篇文章[19，21]报告了经历过SH和自杀行为的网络受害者的比例，但没有报告非受害者的比例，这意味着无法确定两者之间的联系)。

进行了6项荟萃分析(表1)．图2显示了与网络受害相关的元分析的森林图图3显示与网络欺凌行为有关的信息。所有元分析中所包含的措施的进一步细节见多媒体附录4。

Cybervictimization和自残

共有11项独立研究[11，16，18，20.，42，48，50，54，55] (n=85,967)有资格进行网络受害与SH (图2)．共有7篇文章被评为优质，4篇被评为中等。meta分析得出OR 2.35 (95% CI 1.65-3.34)。

网络受害与自杀行为

在32篇文章中确定了网络受害和自杀行为之间的经验性关联。其中11个是高质量的，16个是中等质量的，5个是低质量的。回归系数从beta=.15（P<.01)为自杀风险[50)β= .97点（P<.001)的自杀行为[51］．自杀未遂的ORs范围为1.73(95%可信区间1.26-2.38)[54]至6.32(95%可信区间1.44-8.69)的自杀意念[47］．申克等人[22)(中等质量)应用a χ²拟合优度生产χ²₂₁₃₈= 9.1 (P=.03)时，网络受害者和控制者之间自杀计划和企图的频率进行了比较。五篇论文发现网络受害与自杀行为之间没有显著联系[19，21，36，52，56］．

共有21项研究[11，16-18，20.，22，34，38，39，42，45-52，54，55，57]，共有116,616名参与者被纳入meta分析(图2)．其中9项研究被评为高质量，11项被评为中等质量，1项被评为低质量[38］．许多研究被排除在元分析之外，作为另一项研究的子样本或因不符合条件[19，21，35-37，40，41，43，44，53，56］．meta分析得出OR 2.10 (95% CI 1.73-2.55)。

网络受害与自杀企图

共10项研究[11，17，18，20.，42，48-50，54，55]，共有85,541名参与者有资格纳入该关联的meta分析(图2)．其中7项研究被评为高质量，3项被评为中等质量。网络受害与自杀企图之间的关联的汇总效应大小为OR 2.57 (95% CI 1.69-3.90)。

网络受害与自杀意念

共有16项研究[11，16，17，22，34，38，39，42，46，47，49的meta分析中纳入了103,774名参与者(图2)．其中7项研究被评为高质量，7项中质量，2项低质量。本meta分析的总结效应量为OR 2.15 (95% CI 1.70-2.71)。

网络欺凌行为和自杀行为

6篇论文研究了网络欺凌行为与自杀行为之间的关系[11，18，35，36，45，57](5项独立研究[11，35，36，45，57)。在纳入meta分析的5项研究中，1项研究被评为高质量，3项被评为中质量，1项被评为低质量。在适当的地方再次应用了效应量的组合。这种关联的总结效应量为OR 1.21 (95% CI 1.02-1.44)。

网络欺凌行为和自杀企图

三篇文章(11，18，36研究了这种联系。一个(11的比值为1.49 (P< . 05)。鲍曼等人[18报告了β =.14的直接影响（P<.05)，而一项基于该人群次样本的研究[36没有发现明显的影响。没有对网络欺凌行为和自杀企图之间的关系进行meta分析，因为只有两项研究将被纳入。

网络欺凌行为与自杀意念

共有4项研究[11，35，36，57的研究，共有3811名参与者被纳入这项荟萃分析。其中，1个被评为优质，2个中等，1个较低。该相关性的综合效应量OR为1.23 (95% CI为1.10-1.37)。

在所有的网络受害meta分析中，研究之间的异质性都很高，且具有统计学意义。网络欺凌行为与自杀行为之间的异质性中等且显著，而自杀意念之间的异质性不显著。I的所有计算值²显示在表1。

进一步的分析

进行了两个元回归:第一个是传统受害的流行率与网络受害和自杀行为的效应大小的比较，返回的标准化系数为beta=−.84。第二项是传统受害的普遍程度与网络受害和自杀意念的效应大小之间的关系，产生的系数为beta=−.89。这两项结果对P<措施level. This means that with increasing prevalence of traditional victimization comes a decrease in study effect size for the association between cybervictimization and suicidal behaviors, as well as that of cybervictimization and suicidal ideation.

‎ 把这个图

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敏感度分析仅基于使用学校样本的文章。与原始meta分析结果相比，未观察到显著差异。我们还基于分别报道网络受害和传统受害的文章，或在其分析中控制传统受害的文章，进行了敏感性分析。对于四个网络受害meta分析中的每一个，它产生的OR值都大于原始meta分析，例如，SH产生OR值3.09 (95% CI 2.36-4.04)， OR值2.35 (95% CI 1.65-3.34)，而自杀行为产生OR值2.35 (95% CI 1.56-3.54)， OR值2.10 (95% CI 1.73-2.55)。在这样的限制下，每个元分析中包含的文章更少(k对SH = 5,k自杀行为=8;k自杀未遂=5k自杀意念=6)。

建立漏斗图用于网络受害与自杀行为元分析和网络欺凌实施与自杀行为元分析。这些研究没有显示出明显的出版偏倚迹象。

更多关于元回归和敏感性分析结果的细节，以及漏斗图的数字可在多媒体附录4。

讨论

主要研究结果

本综述共纳入26项独立研究(33篇文章)，覆盖人口156,384名25岁以下儿童和年轻人。共有20项独立研究(25篇文章)发现了网络欺凌受害者与自杀行为或自杀行为之间的正相关(消极影响)，或网络欺凌实施与自杀行为之间的正相关(消极影响)。一篇文章(33发现网络受害与儿童非正常死亡(包括自杀)之间存在关联(负面影响)。另外两篇文章[40，53的研究中，网络欺凌、SH或自杀行为措施与其他措施相结合，发现了负面影响。5篇文章中未报告有显著关联[19，21，36，52，56］．没有报告网络欺凌参与的积极影响。

这些关联在6个元分析中被量化:那些经历过网络受害者的人有自杀倾向的可能性是非受害者的2.35倍，有自杀行为的可能性是2.10倍，有自杀企图的可能性是2.57倍，有自杀念头的可能性是2.15倍。网络欺凌施暴者表现出自杀行为的可能性是非施暴者的1.21倍，有自杀念头的可能性是非施暴者的1.23倍。

这些发现与以往研究中对传统受害者的发现相比较。一个荟萃分析(13]报告的传统受害和自杀意念之间的关联OR为2.23 (95% CI 2.10-2.37)，自杀企图的OR为2.55 (95% CI 1.95-3.34)。最近的另一项元分析[58]还报告了传统欺凌受害者自杀意念和自杀企图的几率升高，OR分别为1.77 (95% CI 1.56-2.02)和2.13 (95% CI 1.66-2.73)。

只有5项符合条件的产品[17，33，42，48，50]给出了网络欺凌独立于传统欺凌的结果，在大多数情况下无法确定这两种欺凌的相对贡献，因为网络欺凌参与的结果并不排除传统欺凌同时发生。我们对分别报道网络欺凌或传统受害行为的文章，以及对传统受害行为进行控制的文章进行了敏感性分析。在每个案例中，or都大于原始相关元分析的or，这表明网络受害比传统受害对SH和自杀行为有更大的影响。然而，应当指出的是，这些敏感性分析所依据的文章数量明显较少。还发现了其他证据，表明网络受害对SH和自杀行为的影响独立于其与传统欺凌的共同发生[33，49，50]，以及一些累积效应的证据[17，42，44，56]，尽管并不是所有的研究都发现了这一点[50］．我们进行了一项元回归分析，结果显示，随着传统受害的流行程度的增加，网络受害和自杀行为的效应大小减小。在网络受害和自杀意念的效应大小上也发现了这一点。这表明，网络受害本身有很大的影响，但当存在较高水平的传统受害时，其影响就不那么重要了。网络欺凌使得施暴者能够保持匿名，这有可能改变并扩展了受害者和施暴者的特征。在非虚拟世界中，由于能够当面回应，不太可能成为受害者的个人，在网络上可能更容易受到伤害，因为犯罪者可能无法被识别，而且可能在某种程度上更大胆，而不是面对面。最近的两项横断面研究试图揭示这一问题，其中一项研究[59]发现只有1%的青少年自称是纯粹的网络受害者，而其他[60]发现传统欺凌比网络欺凌更常见，在解释我们的发现时应该考虑到这一点。

自以前的系统综述和荟萃分析以来，发现了25篇新文章[12-15］．范吉尔等人[13]发现网络受害与自杀意念的相关性比我们的meta分析更强(OR 3.12, 95% CI 2.40-4.05);然而，我们还纳入了另外13项研究。在所有研究中，加权网络受害患病率被计算为12.6% (95% CI 12.4%-12.7%)。这一数字低于某些个别研究报告的估计数字[1115%到35%之间。最近一篇关于网络欺凌的综述强调，各研究报告的流行程度的变化取决于问题中使用的网络欺凌的时间范围和频率[61］．

限制

所有纳入的研究均为观察性设计，容易出现偏倚(如回忆和生态谬误)。从横断面或病例对照研究中无法得出因果关系和时间性的结论。事实上，由于研究设计的这些局限性，反向因果关系的可能性(即SH或自杀行为影响网络欺凌的参与)目前在文献中没有考虑到。然而，这样的研究设计是适当的，因为操纵网络欺凌参与的暴露水平是不道德的[12］．由于缺乏相关信息，我们无法计算网络欺凌行为、SH和自杀行为的流行程度。

的定义网络欺凌在研究多种多样。很少有作者根据网络欺凌的参与频率进行分析。研究人员对研究的确切概念缺乏共识，即电子欺凌(电子邮件和短信)和在线网络骚扰，以及需要重复的程度和犯罪者的意图。最近一篇关于网络欺凌的评论强调了这一点[61，这就是为什么要使用如此广泛的工具来评估网络欺凌。尽管这些问题可能反映了通信技术及其在年轻人中的使用的变化性质，但它确实对案件的确定有影响。未来的研究应该更多地阐明所考虑的欺凌类型，包括扩展网络欺凌的不同媒介和模式。例如，通过明确短信、社交媒体或电子邮件是否被接收(媒介)，以及这些是由单个人还是整个群体发送或接收(模式)。这将允许更精确地分析这些方面是否对结果有不同的影响，使那些从事欺凌预防项目的人员能够为儿童和年轻人提供更量身定制的应对网络受害的策略。我们排除了一项研究[62问的是“你是否曾因在互联网或手机网站上看到的信息而感到受伤?”，因为这并不一定意味着这个人“感到受伤”不止一次，也不意味着这条信息是针对他们的。

经验证的问卷很少用于确定SH和自杀行为。这些通常是通过对自我报告调查中单个问题的回答进行评估的。即使采用了更详细的方法，自杀倾向和自杀状态也经常被一分为二，所有严重程度被分组在一起(企图、计划和想法)，以产生自杀倾向和自杀行为等结果[35，45，50，51］．这将对效应大小产生影响。特别是，我们无法区分自杀意念的严重程度。类似地，对于SH和自杀行为元分析，不可能从两个或两个以上符合条件的度量中分离出单个度量，我们计算了具有相应方差的组合平均值[11，17，18，42，46，49，54，55］．虽然我们采用的务实方法符合两种方法的指引[30.和文学[35，45，50，51]，我们承认它可能对这些meta分析中的效应大小有影响，并可能显得简化。然而，需要指出的是，在每个元分析中，只有一小部分论文采用了这种方法。当纳入的研究分别给出女性和男性的结果时，我们还计算了综合平均值[18］．只有1项生态研究评估了死亡人数[33研究发现，网络受害率较高的国家，儿童非正常死亡(包括自杀)的发生率也更高。然而，不能从这种类型的研究设计中推断因果关系，可能还有许多其他影响死亡的因素，包括自杀。很少有文章采用任何统计策略来减少由于混杂因素造成的偏差。只有4篇文章[22，35，47，53]在进行分析时使用匹配或倾向评分，在解释我们的发现时应该考虑到这一点。

SH和自杀行为的性别差异已得到广泛认可[63]，然而，只有6篇论文对网络欺凌进行了研究[18，34，39，41，43，56，结果相互矛盾。在我们的元分析中，我们无法考虑到其他混杂因素的影响(例如，过去的精神障碍史或传统欺凌或自杀行为)，因为这些因素要么没有报告，要么以一种不允许我们区分它们的方式报告。同样，目前传统的欺凌行为或心理健康问题的呈现方式使我们无法区分个体是否遭受了不止一种结果(例如，网络受害者是否同时遭受了SH和心理健康问题)，或者通常是一种或多种类型的欺凌。我们在分析中未能充分考虑到这两个重要因素，这可能是我们的审查的最大限制。然而，这是当前文献的反映，应该在未来解决，理想的纵向设计的研究。

一些研究被排除在某些荟萃分析之外，因为在这些荟萃分析中，不可能根据所提供的数据计算效应量的标准误差[18，56］．正如预期的那样，随机效应模型表明研究之间的效应存在差异。高度的异质性(I²)可能反映了不同的受害人群(案例定义和确定)、环境和计算个体效应大小所用的方法。对使用校本样本的文章进行敏感性分析。这表明，在研究的任何结果中，效应大小或异质性都没有显著变化，并表明在这个例子中，除了环境之外，还存在一些无法解释的差异。

研究的异质性在研究网络欺凌行为的文章中特别高，研究质量低于网络受害的研究。只有8篇文章调查了网络欺凌行为，只有1篇被评为高质量。应该注意的是，研究之间(网络受害和犯罪行为)的高度异质性是该综述的一个主要限制。我们承认总结或统计数据的解释可能存在问题。ORs和相对风险只有在对已经处于较大初始风险的群体产生较大影响(风险增加两倍或三倍)时才会出现分歧。然而，应该注意的是，在发生这种情况的地方，解释是相同的:这些都是巨大的影响。我们已向各企业提出了解决这一问题的总结性措施。

我们使用漏斗图来调查我们的评论中是否有任何发表偏倚的迹象。尽管必须指出的是，实施网络欺凌的阴谋是基于少量的文章(k =5)然而，尽管进行了广泛的搜索，我们不能排除出版偏倚对我们的结果的影响，而且我们只包括英语语言研究。我们试图通过搜索的广度来解决这个问题;我们发现了许多与之前发表的评论相比较的新研究。

影响

这项研究强调了参与网络欺凌可能对儿童和年轻人产生的重大影响。网络受害是SH和自杀行为的一个风险因素，在较小程度上，网络欺凌是自杀行为和意念的实施。实施欺凌预防(除了传统的欺凌)和安全互联网使用项目的政策制定者应该考虑网络欺凌的参与。促进适当使用技术的学校、家庭和社区项目很重要。预防网络欺凌应该包括在学校反欺凌政策中，还有更广泛的概念，如数字公民、对受害者的在线同伴支持、电子旁观者如何适当干预，以及更具体的干预，如如何联系移动电话公司和互联网服务提供商，阻止、教育或识别用户。自杀预防和干预在任何全面的反欺凌计划中都是必不可少的，并应纳入一种全校的方法，包括提高教师和学生的意识和培训。

一些研究发现，网络受害者与犯罪者之间存在密切联系[18，36，45这种二元性尤其会让男性面临更高的抑郁和自杀行为风险。[18］．学校应该认识到这些脆弱性，这样网络欺凌行为就不会被视为纪律问题，而是一个支持弱势青少年的机会。反欺凌项目和协议应同时解决受害者和施暴者的需求。学校排斥可能导致个人的孤立感。网络受害者和自杀行为之间的关系似乎很紧密。可能是网络受害的持续和普遍的性质可能导致绝望感，这与青少年的自杀行为有关[64］．与那些通过更传统方式受害的学生相比，受到网络伤害的学生不太可能报告和寻求帮助[65，66］．因此，对工作人员来说，鼓励在这个问题上寻求帮助是很重要的。

与儿童和年轻人打交道并评估心理健康问题的临床医生应定期询问网络欺凌的经历。网络欺凌的影响应纳入儿童和青少年心理健康专业人员的培训。参与网络欺凌的儿童和年轻人应该接受常见精神障碍和SH的筛查。

在未来的研究中，研究设计、方法和报告的质量需要改进。只有三分之一的入选文章(33篇中的11篇)被评为高质量，17篇被评为中等质量，5篇被评为低质量。应尽可能使用经过验证的心理测量仪器来评估个体的自杀状态，以提高可靠性和在人群之间进行比较的能力。应该对网络欺凌的媒介(如通过电话或即时消息)进行更详细的分析，以调查人口和影响的任何差异。区分媒介的能力将有助于制定有针对性的预防战略。

最后，研究人员应该调查诸如焦虑和抑郁等精神障碍在网络欺凌参与、SH和自杀之间的中介作用机制。一项研究[18的研究发现，抑郁仅对女性起到了网络受害和自杀企图之间的中介作用，而犯罪行为仅对男性起到了自杀企图的直接预测作用。这表明针对性别的预防和干预策略可能是有帮助的。还需要进一步的研究来探索这些联系的机制。对于网络欺凌的施暴者来说，一句无意伤害的玩笑可能会带来不可预见的后果，导致他们产生负罪感。18］．这种联系可以在混合方法和定性研究中进行更深入的探讨，以获得更深入的理解。我们的综述没有包括这样的研究。未来的研究还可以从父母、同龄人和老师那里收集信息。

对暴露在网络欺凌中的儿童和年轻人来说，确定保护因素非常重要。虽然有些研究[49]探讨了社会支持(家庭和同伴)对网络欺凌和心理健康问题的调节作用，但没有研究探讨这与网络欺凌和自杀行为的关系。其他的保护因素可能包括心理弹性的方方面面，如内在控制点和自尊[11］．

结论

综上所述，我们的研究表明，网络欺凌的受害者发生自杀行为和自杀行为的风险都更大，而且在较小程度上，网络欺凌的施暴者比没有参与网络欺凌的人有更大的自杀行为风险。这一领域的证据基础已经迅速增长，但很明显，未来的研究质量需要提高。这一研究领域将受益于网络欺凌的明确定义，并在纵向研究中使用对网络欺凌和自杀行为的有效评估进行评估。应该探究网络欺凌的类型、频率和性别。这对于支持政策制定者、教师、家长、临床医生和其他与年轻人一起工作的人在保护儿童和年轻人方面作出明智的决定至关重要。