欺凌是一种由团体或个人长期反复、蓄意地对无法自卫的受害者实施的具有攻击性的行为。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(如谣言传播)[ 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。这可以被类似地定义，加上它是通过电子形式的接触发生的[ 2］．由于对受害者的骚扰是通过电子方式进行的，与传统的欺凌相比，受害者成为目标的方式和时机，以及他们如何应对和应对，以及受害者和施暴者之间的关系的接近程度，都有独特的不同。网络欺凌受害者往往发生在较晚的年龄，大约14岁，这个年龄的孩子玩手机的时间更多[ 3.]和社交网站[ 4］．网络欺凌的施暴者具有传统欺凌所不具备的匿名性，受害者的潜在曝光和尴尬程度更大。在白天或晚上的任何时候，都有可能在自己家中或其他地方伤害同伴，如果他们离开网站，信息往往会累积起来。这对个人、家庭、学校、专业人员、研究人员和政策制定者提出了新的挑战。

欺凌对儿童和年轻人生活的不利影响，无论他们是受害者，犯罪者，或两者兼而有之，早就被认识到。 1］．受欺负通常与心理健康问题(包括抑郁症状)、自残(SH)和自杀行为有关[ 5- 9］．元分析[ 7]发现，传统欺凌与一般焦虑和抑郁相关，比值比(OR)为2.55 (95% CI 1.28-3.83)，比值比(OR)为6.22 (95% CI 3.11-9.33)。校园欺凌(少于每周一次)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，并表明与网络欺凌相关的健康问题通过传统欺凌来调解[ 10］．据报道，各国网络欺凌的普遍程度差异很大。这反映了社会因素、耻辱感，以及对“反复地、随着时间的推移”的不同解读。据估计，15%至35%的年轻人是网络欺凌的受害者，10%至20%的人承认曾网络欺凌他人[ 11］．

以前四次系统综述[ 12- 15已经证明了网络暴力卷入和自杀行为之间的关联。每项研究最多包括5项研究;共8项，只有6项研究符合荟萃分析的条件[ 11， 16- 22］．Daine等人的研究[ 12，其中包括两篇关于这一主题的论文，得出的结论是，网络暴力参与是互联网对青少年影响最重要的负面方面之一，但这是一个研究仍处于起步阶段的领域。鉴于该领域的证据迅速扩大，SH患病率明显上升[ 23，以及电子通信在年轻人中不断变化的性质，重新评估文献是及时的。

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

本综述的方案已在PROSPERO注册(ID: CRD42017056487)。本综述遵循观察性研究的meta分析和系统综述指南进行[ 24]和系统评价和元分析的首选报告项目指南[ 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、在线医学文献分析和检索系统、PROSPERO、PsycINFO、PubMed和Scopus。在健康改善来源(例如，加拿大健康证据)、特定主题网站(例如，美国自杀学协会)和元搜索引擎(谷歌)中进行了额外的搜索。灰色文献通过联系该领域的专家进一步探索任何未报道或正在进行的研究。

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所有可用的数据都收集了研究总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］．使用每个研究人群总数相对于所有符合纳入条件的研究人群的总数来计算各个研究的权重。随后，就有可能计算出总体流行率的简单加权平均数。未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。

评估了与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荟萃分析。关于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分析中使用了常见的效应量指数，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.］．对原始数据的重新分析或转换只在必要时进行。不包括其结果精度测量的研究，即对应的CI或 P值，被排除在元分析之外，因为需要这些来计算相应的方差[ 31］．最终结果由OR的对数转换为OR表示。OR在这里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率。

如果一项研究提出了多个符合元分析条件的效应量，则包括保持结果同质性的最适当措施，例如，选择“自杀企图”而不是“需要药物治疗的自杀企图”。然而，当不可能在两个符合条件的结果(如女性和男性人群)之间做出这样的区分时，根据Borenstein等人的建议，将效应量合并为平均值[ 30.］．如果一项研究以这样一种方式呈现结果，即不可能从本综述未考虑的其他措施中分离出感兴趣的结果(例如，结合精神健康问题或其他形式的欺凌)，则该研究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元分析条件，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，会选择最佳的平均拟合，也就是说，“有时”会选择“很少”或“经常”。该方法的进一步细节可在 多媒体附件2．

采用Matlab R2015a进行meta分析。采用DerSimonian和Laird随机效应模型。森林图，总结效应值，ci， P值和度量的异构形式 问-而我²-统计数据被计算。我的²-统计数据按照Higgins等人的解释[ 32]:低(25%≤I²<50%)，中等(50%≤I²<75%)和高(I²≥75%)。

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

共有33篇文章符合纳入综述并转发进行数据提取的条件，包括26项独立研究和156,384名个人参与者。总共有19项研究来自美国;7人来自加拿大;比利时、荷兰、台湾、中国香港、韩国、澳大利亚各1名;还有一项研究是基于24个不同欧洲国家的数据进行的[ 33］．所有论文均基于观察性研究:28项基于调查数据的横断面研究，3项病例对照研究，1项队列研究[ 34]，以及一项生态研究[ 33］． 多媒体总结所收录文章的目的、质量评级和发现。

共有25篇文章报告了网络欺凌参与(受害或实施)对SH和自杀行为的正相关或负相关影响;3 ( 33， 40， 53]在网络欺凌、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]没有发现显著的相关性(其中2篇文章[ 19， 21]报道了经历过SH和自杀行为的网络受害者的比例，但没有报道非受害者的比例，这意味着无法确定两者之间的关联)。

进行了6项荟萃分析( 表1)． 图2显示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内容。所有元分析中包含的措施的进一步细节可在 多媒体附件4．

进行了两个元回归:第一个是传统受害的患病率与网络受害和自杀行为的效应量的对比，返回beta= - .84的标准化系数。第二个是传统受害的患病率与网络受害和自杀意念的效应量的对比，产生了beta= - .89的系数。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.

敏感性分析仅基于使用学校样本的文章进行。与原meta分析结果比较，无显著性差异。我们还根据分别报道网络受害和传统受害的文章，或在分析中控制了传统受害的文章，进行了敏感性分析。对于四个网络受害元分析中的每一个，都产生了比原始元分析更大的OR，例如，SH产生了OR 3.09 (95% CI 2.36-4.04)，而OR 2.35 (95% CI 1.65-3.34)，而自杀行为产生OR 2.35 (95% CI 1.56-3.54)， OR 2.10 (95% CI 1.73-2.55)。当以这种方式限制时，每个元分析中纳入的文章更少( kSH =5， k自杀行为=8 k自杀未遂=5 k自杀意念=6)。

为网络受害和自杀行为元分析以及网络欺凌行为和自杀行为元分析创建了漏斗图。这些研究没有显示出明显的发表偏倚迹象。

关于元回归和敏感性分析结果的更多细节，以及漏斗图的图表可在 多媒体附件4．

本综述共纳入26项独立研究(33篇文章)，覆盖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)发现网络欺凌受害与SH或自杀行为之间存在正相关(负面影响)，网络欺凌实施与自杀行为之间存在正相关(负面影响)。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]，其中网络欺凌、SH或自杀行为措施与其他措施相结合，发现了负面影响。5篇文章未报告显著相关性[ 19， 21， 36， 52， 56］．参与网络欺凌没有积极影响的报告。

这些关联在6项元分析中被量化:经历过网络受害的人患SH的可能性是非受害者的2.35倍，表现出自杀行为的可能性是2.10倍，企图自杀的可能性是2.57倍，有自杀想法的可能性是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，有自杀意念的可能性是非施暴者的1.23倍。

这些发现与以往研究中关于传统受害的发现具有可比性。一项元分析[ 13]报告了传统受害与自杀意念之间的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)。另一项最近的元分析[ 58]也报告了传统欺凌受害者自杀意念和自杀企图的几率增加，OR分别为1.77 (95% CI 1.56-2.02)和2.13 (95% CI 1.66-2.73)。

合资格的产品中只有5件[ 17， 33， 42， 48， 50]给出了独立于传统欺凌的网络欺凌的结果，在大多数情况下，两种欺凌类型的相对贡献无法确定，因为涉及网络欺凌的结果并不排除同时发生传统欺凌。我们根据分别报道网络欺凌或传统受害的文章或控制传统受害的文章进行了敏感性分析。在每种情况下，ORs都大于原始相关元分析的ORs，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，应该指出的是，这些敏感性分析基于的文章要少得多。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尽管并非所有的研究都发现了这一点，但在两种类型的欺凌行为中，SH和自杀行为的影响[ 50］．我们进行了元回归，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量下降。这也在网络受害和自杀意念的效应大小中被看到。这表明，网络受害本身有很大的影响，但当存在更高水平的传统受害时，这种影响就不那么重要了。网络欺凌使施暴者能够保持匿名，这可能改变并扩展了受害者和施暴者的特征。那些在非虚拟世界中不太可能成为受害者的人，因为他们能够亲自回应，但在网上可能更容易受到伤害，因为作恶者可能无法被识别，而且可能以一种无法面对面的方式受到鼓励。最近的两项横断面研究试图阐明这个问题，其中一项[ 59]调查发现，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普遍得多，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］．Van Geel等[ 13]发现网络受害与自杀意念的相关性更强(OR 3.12, 95% CI 2.40-4.05);然而，我们又纳入了13项研究。在所有研究中，加权网络受害患病率计算为12.6% (95% CI为12.4%-12.7%)。这比个别研究的估计数字要低[ 11在15%到35%之间。最近一项关于网络欺凌的综述强调，各研究报告的患病率差异取决于问题中使用的网络欺凌的时间框架和频率[ 61］．

所有纳入的研究在设计上都是观察性的，容易出现偏倚(例如，回忆和生态谬误)。从横断面研究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限制，反向因果关系的可能性(即SH或自杀行为影响网络欺凌的卷入)目前没有在文献中得到解释。然而，这样的研究设计是合适的，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 网络欺凌在不同的研究中有所不同。很少有作者根据网络欺凌的参与频率进行分析。研究人员对正在研究的确切概念，即电子欺凌(电子邮件和短信)和在线网络骚扰，以及所要求的重复程度和施暴者的意图缺乏一致意见。最近一项关于网络欺凌的综述强调了这一点[ 61这也是为什么要使用如此广泛的工具来评估网络欺凌的原因。尽管这些问题可能反映了通信技术的变化性质及其在年轻人中的使用，但它确实对案件的确定产生了影响。未来的研究应该更多地阐明正在考虑的欺凌类型，包括扩展网络欺凌的不同媒介和模式。例如，通过明确文本、社交媒体或电子邮件是否被接收(媒介)，以及这些是由一个人还是整个群体发送或接收(模式)。这将能够更精确地分析这些方面是否对结果产生不同的影响，使那些从事欺凌预防项目的人能够为儿童和年轻人提供更量身定制的策略，以应对网络受害。我们排除了一项研究[ 62，问题是“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?”，因为它并不一定意味着这个人不止一次“感到受伤”，也不意味着这个信息是针对他们的。

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一个问题的回答来评估的。即使采用了更详细的方法，SH和自杀状态也经常被一分为二，将所有严重程度分组在一起(企图、计划和想法)，以产生自杀和自杀行为等结果[ 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，不可能从两个或多个符合条件的测量中分离出单个测量，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］．尽管我们采用的务实方法与方法论指导相一致[ 30.]和文学[ 35， 45， 50， 51]，我们承认在这些荟萃分析中，它可能对效应大小产生了影响，并且可能出现减少。然而，应该指出的是，每次元分析只对一小部分论文进行了这样的研究。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］．只有一项生态研究评估了死亡[ 33并发现，网络受害率较高的国家，儿童非自然死亡(包括自杀)的发生率也较高。然而，不能从这种类型的研究设计中推断因果关系，可能还有许多其他对死亡的影响，包括自杀。由于混杂因素，很少有文章采用任何统计策略来减少偏差。只有4篇文章[ 22， 35， 47， 53]在进行分析时使用了匹配或倾向评分，在解释我们的发现时应该考虑到这一点。

性别差异在SH和自杀行为是公认的[ 63]，然而，只有6篇论文对此进行了研究[ 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的欺凌或自杀行为)，因为这些因素要么没有被报道，要么以不允许我们区分的方式报道。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患有SH和心理健康问题)，或者通常是一种或多种类型的欺凌。在我们的分析中无法充分考虑这两个重要因素，这可能是我们综述的最大局限性。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，研究。

一些研究被排除在某些荟萃分析之外，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，不同研究之间的效应存在差异。高异质性(I²)可能反映了不同的受害人群(案例定义和确定)、环境和用于计算个体效应量的方法。对使用校本样本的文章进行敏感性分析。这表明，在所有检查结果中，效应量或异质性没有显著变化，并表明在这种情况下，除了环境之外，还存在一些无法解释的差异。

研究网络欺凌行为的文章异质性特别高，研究质量低于网络受害研究。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。值得注意的是，研究之间的高度异质性(包括网络受害和犯罪)是本综述的主要局限性。我们承认，对摘要或统计数字的解释可能存在问题。只有在对初始风险已经很大的群体产生较大影响(风险增加两倍或三倍)时，ORs和相对风险才会出现分歧。然而，应该指出的是，在发生这种情况的地方，解释是相同的:这些都是较大的影响。我们已向各成员国提出了解决这一问题的简要措施。

我们使用漏斗图来调查我们的综述中是否存在发表偏倚的迹象。这些都没有显示出偏见的迹象，但必须指出的是，网络欺凌犯罪的情节是基于少量的文章( k =5)然而，尽管进行了广泛的搜索，我们不能排除发表偏倚对我们结果的影响，而且我们只包括了英语语言研究。我们试图通过搜索的广度来解决这个问题;与之前发表的综述相比，我们发现了许多新的研究。

这项研究强调了网络欺凌对儿童和年轻人的重大影响。网络受害是SH和自杀行为的一个危险因素，在较小程度上，网络欺凌是自杀行为和意念的一个危险因素。实施欺凌预防(除传统欺凌外)和安全互联网使用计划的决策者应考虑网络欺凌的参与。学校、家庭和社区促进适当使用技术的项目很重要。预防网络欺凌应包括在学校的反欺凌政策中，以及更广泛的概念，如数字公民、对受害者的在线同伴支持、电子旁观者如何进行适当干预，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来阻止、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，应该纳入全校的方法，包括提高教职工和学生的意识和培训。

一些研究发现，网络受害者和犯罪者之间有很强的联系。 18， 36， 45这种二元性尤其会让男性有更高的抑郁和自杀行为的风险[ 18］．学校应该认识到这些漏洞，这样网络欺凌行为就不会被视为纪律问题，而是被视为支持弱势青少年的机会。反欺凌项目和协议应该兼顾受害者和施暴者的需求。学校排斥可能会导致个人的孤立感。网络受害者和自杀行为之间的关系似乎很明显。网络受害的持久性和普遍性可能会导致绝望感，这与青少年的自杀行为有关[ 64］．与那些通过传统方式受害的学生相比，受到网络伤害的学生不太可能举报和寻求帮助[ 65， 66］．因此，重要的是，工作人员鼓励在这一问题上寻求帮助。

从事儿童和年轻人工作并评估心理健康问题的临床医生应该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的精神障碍和SH筛查。

未来研究的研究设计、方法和报告质量有待改进。入选文章中只有三分之一(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。在任何可能的情况下，都应该使用经过验证的心理测量仪器来评估个体的自杀状态，以提高在人群中进行比较的可靠性和能力。应该对网络欺凌的媒介(例如，通过电话或即时消息)进行更详细的分析，以调查人群和影响之间的任何差异。区分媒介的能力将有助于制定有针对性的预防战略。

最后，研究人员应该研究焦虑和抑郁等精神障碍在网络欺凌参与和SH和自杀之间的联系中起到中介作用的机制。一项研究[ 18研究发现，抑郁症仅在女性网络受害者和自杀企图之间起中介作用，而犯罪行为仅在男性中是自杀企图的直接预测因素。这表明针对性别的预防和干预策略可能会有所帮助。需要进一步的研究来探索这些关联的机制。对于网络欺凌的实施者来说，一句无意伤害的玩笑可能会产生不可预见的后果，导致他们内疚。 18］．这种关联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、同学和老师那里收集信息。

重要的是要确定暴露于网络欺凌的儿童和年轻人的保护因素。尽管有些研究[ 49]研究了社会支持(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SH和自杀行为的关系。其他保护性因素可能包括弹性的各个方面，如内在控制点和自尊[ 11］．

总之，我们的研究表明，网络欺凌受害者的自杀行为和自杀行为风险都更高，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高的自杀行为风险。这一领域的证据基础已经迅速增长，但很明显，未来研究的质量需要提高。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有效的SH和自杀行为评估进行评估。应该探讨网络欺凌的类型、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做出明智的决定至关重要。