Analysis of factors influencing campus bullying among junior and senior school students and construction of a nomogram model from Jiangsu Province
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摘要:
目的 探讨中学生遭受校园欺凌的影响因素并建立风险预测的列线图模型，为防控中学生遭受校园欺凌提供理论依据。 方法 于2021年9—11月，采用分层整群随机抽样方法在江苏省13个设区市范围内抽取22 034名中学生，使用学生健康行为调查表对其进行问卷调查。采用χ2检验和多因素Logistic回归分析得出遭受校园欺凌的影响因素，绘制列线图预测模型。 结果 有540名中学生遭受校园欺凌，遭受校园欺凌报告率为2.45%。处于非常态家庭(OR=1.30, 95%CI=1.02~1.65)、超重肥胖(OR=1.35, 95%CI=1.09~1.67)、过去30 d内被家长打骂(OR=2.27, 95%CI=1.82~2.84)、过去30 d内吸烟(OR=1.54, 95%CI=1.11~2.15)、网络成瘾(OR=2.03，95%CI=1.34~3.08)、抑郁症状(OR=5.24，95%CI=4.16~6.61)均与中学生遭受校园欺凌呈正相关，女生(OR=0.58, 95%CI=0.46~0.72)、高中生(OR=0.68，95%CI=0.54~0.83)、有时吃早餐(OR=0.37，95%CI=0.22~0.62)、每天吃早餐(OR=0.28，95%CI=0.17~0.49)与中学生遭受校园欺凌均呈负相关(P值均 < 0.05)。基于以上影响因素建立的列线图，曲线下面积为0.792(95%CI=0.769~0.815)，校准曲线显示预测值与实测值基本一致。 结论 处在非常态家庭、超重肥胖、男生、初中生、被家长打骂、吸烟、网络成瘾、有抑郁症状的中学生容易遭受校园欺凌。研究构建的列线图可为有效预测中学生遭受校园欺凌的风险并采取积极主动的干预措施提供依据。 Abstract:Objective To explore the influencing factors of exposure to campus bullying among junior and senior school students, and to establish a column-line diagram model for risk prediction, while providing a theoretical basis for campus bullying prevention and control in secondary schools. Methods A total of 22 034 junior and senior school students were selected via direct sampling technique from September to November 2021 in 13 cities in Jiangsu Province, China, and questionnaires were administered using the Student Health Behavior Questionnaire. The Chi-squared test and multifactor Logistic regression analysis were used to derive the influencing factors of exposure to campus bullying, and a column-line graph prediction model was drawn. Results A total of 540 students reported that they had experienced campus bullying, with a prevalence rate of 2.45%. Being in a non-conventional family (OR=1.30, 95%CI=1.02-1.65), overweight/obesity (OR=1.35, 95%CI=1.09-1.67), scolding by parents in the past 30 days (OR=2.27, 95%CI=1.82-2.84), cigarette smoking in the past 30 days (OR=1.54, 95%CI=1.11-2.15), Internet addiction (OR=2.03, 95%CI=1.34-3.08), and depressive symptoms(OR=5.24, 95%CI=4.16-6.61), all of which were positively correlated with exposure to campus bullying among junior and senior school students (P < 0.05). Furthermore, the following factors were negatively associated with junior and senior school students' protection from campus bullying in female students (OR=0.58, 95%CI=0.46-0.72), senior school students (OR=0.68, 95%CI=0.54-0.83), eating breakfast sometimes (OR=0.37, 95%CI=0.22-0.62), and eating breakfast everyday (OR=0.28, 95%CI=0.17-0.49) (P < 0.05). The column line graph established based on the above influencing factors had an area under the curve of 0.792 (95%CI=0.769-0.815), and the calibration curve showed that the predicted value was basically the same as the measured value. Conclusions Non-conventional families, overweight/obesity, male students, junior school students, scolding by parents, cigarette smoking, Internet addiction, and depressive symptoms are correlated with school bullying among middle school students. The predictive model constructed in the study can provide an effective basis to predict the risk of school bullying and facilitate the implementation of proactive interventions for junior and senior school students. -
Key words:
- Violence /
- Regression analysis /
- Nomograms /
- Mental health /
- Students
1) 利益冲突声明 所有作者声明无利益冲突。 -
校园欺凌是指发生在学生之间蓄意或恶意通过肢体、语言及网络等手段，实施欺负、侮辱造成伤害的行为[1]。全球范围内有4.1%~30%的青少年遭受过校园欺凌[2-3]。我国一项包括北京、上海、江苏和浙江4省市的研究数据表明，约有48.2%的学生经历过校园欺凌，其中频繁遭受校园欺凌的学生占17.7%[4]。欺凌会导致各种健康问题，如睡眠困难和精神障碍，甚至可能会影响人格发展。欺凌受到多种因素的影响，如个人、家庭和学校等因素[5]。因此，识别青少年欺凌受害的风险因素并及时采取预防和干预措施至关重要，不仅有利于早期预防欺凌，也有助于保护青少年的心理健康。本研究利用大样本横断面数据以多因素Logistic回归分析为基础，采用列线图可视化预测中学生遭受校园欺凌的风险，对于预防中学生校园欺凌的发生具有重要意义。
1. 对象与方法
1.1 对象
于2021年9—11月，采用分层整群随机抽样方法选取江苏省中学生为研究对象，采用直接抽选法在江苏省13个设区市中每市抽取1个城区、1个郊县；以城郊分层，每个城区抽取2所初中、2所普通高中和1所职业高中；每个郊县抽取2所初中、1所高中；每个年级抽取1~2个班级，每所学校每个年级至少监测80名学生。共调查23 151名学生，删除有缺失项的数据后，最终实际获取有效数据22 034份，其中男生10 503名(52.2%)，女生10 531名(47.8%)。将纳入对象按照7∶3的比例[6]随机分为训练集(15 440例)及测试集(6 594例)，训练集用于确定拟合曲线的参数，测试集用来对模型进行评估。所有参与学生及家长均签署了知情同意书，本研究已获南京脑科医院伦理委员会批准(批号：2021-KY043-01)。
1.2 方法
1.2.1 调查工具及内容
采用2021年江苏省学生常见病和健康影响因素监测平台中的部分中学生数据。参考《学生健康检查技术规范》(GB/T 26343—2010)[7]，由经过统一培训的专业人员测量学生身高和体重，计算体质量指数(body mass index，BMI)，BMI=体重(kg)/[身高(m)]2，并由学生自主自愿在学校机房填写电子问卷，内容包括学生基本信息(性别、城乡、学段、是否住校)、饮食运动行为(早餐情况、中高强度运动情况、每周体育课节数等)、伤害相关行为(过去30 d是否被家长打骂、是否遭受校园欺凌等)、吸烟行为(过去30 d内是否吸烟)、网络成瘾情况、心理因素(是否有抑郁症状)等。相关指标定义：(1)家庭类型[8]。包括常态家庭和非常态家庭两种。常态家庭包含核心家庭及大家庭，其中核心家庭指仅与父亲和母亲居住；大家庭指与爷爷奶奶或外公外婆、父亲和母亲共同居住。非常态家庭包含单亲家庭、重组家庭和隔代家庭；单亲家庭指与父亲或母亲居住；重组家庭指与父亲和继母或母亲和继父共同居住；隔代家庭指与爷爷奶奶或外公外婆居住，而无父亲/母亲/继父/继母。(2)超重和肥胖。根据《学龄儿童青少年超重与肥胖筛查》(WS/T 586—2018)[9]依照年龄和性别所对应的超重和肥胖界值进行判定。(3)遭受校园欺凌。过去30 d内遭受他人言语或行为上恶意的、不礼貌的取笑和攻击，使其感到讨厌或不愉快，心灵或肉体受到创伤；包括被人恶意取笑，被索要财物，被有意排斥在集体活动之外或被孤立，被威胁和恐吓，被打、踢、推、挤或关在屋里，因为身体缺陷或长相而被取笑(不包括善意的玩笑或动作)[10]。选项包括“从未、有时、经常”3项，如上述校园欺凌事件中任意一种的频率为“经常”，则代表该学生遭受校园欺凌[11]。(4)中高强度运动。可使学生气喘吁吁或者心跳加快的运动，如跑步、篮球、足球、游泳、健身房内跳健身操、搬重物等[12]。(5)网络成瘾。平均每天上网时间(非工作学习目的)≥4 h且同时出现网络成瘾相关症状中≥4项症状，其中网络成瘾相关症状包含经常上网，即使不上网，脑中也会一直浮现与网络有关的事情; 一旦不能上网，就感到不舒服或不愿意干别的事，上网则缓解; 为得到满足感增加上网时间; 因为上网而对其他娱乐活动(爱好、会见朋友)失去了兴趣; 多次想停止上网，但总不能控制自己; 因为上网而不能完成作业或逃学; 向家长或老师、同学隐瞒自己上网的事实; 明知负面后果(睡眠不足、上课迟到、与父母争执)仍继续上网; 为了逃避现实、摆脱自己的困境或郁闷、无助、焦虑情绪才上网共9项内容[12]。(6)心理健康状态。选用抑郁量表(Center for Epidemiological Studies Depression Scale，CES-D scale)[13]进行调查，共有20个条目，测量内容包含抑郁情绪、积极情绪、躯体症状与活动迟滞、人际4个因素。填表时要求受试者说明最近一周内症状出现的频度，回答时采用4级分制，正向计分为“没有或偶尔=0分，有时=1分，时常或一半时间=2分，多数时间或持续=3分”，其中第4，8，12，16题为反向计分，量表总得分为0~60分，分数越高表明抑郁程度越高。量表得分＞15分表示有抑郁倾向[14]。该量表具有较好的信、效度，Cronbach α系数为0.93。
1.2.2 质量控制
调查前由经统一培训的调查员向学生说明此次调查的目的和意义，告知其调查信息严格保密。要求学生独立真实完整作答，由质量控制人员负责收集、审核调查表，调查后剔除前后有明显逻辑错误或漏填率＞5%的问卷。
1.3 统计学方法
采用SPSS 24.0软件和R语言统计学软件进行数据分析，计数资料以例数表示，组间比较采用χ2检验，将有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析得出中学生遭受校园欺凌的独立危险因素。使用“rms”程序包绘制列线图预测模型。绘制Calibration校准曲线评价模型的一致性，曲线越接近对角线，提示符合度越高。绘制ROC曲线，计算曲线下面积(area under curve，AUC)评价模型的判别能力。利用Hosmer-Lemeshow检验评价模型的拟合优度，以P＜0.05表示有统计学意义。
2. 结果
2.1 中学生遭受校园欺凌的单因素分析
22 034名中学生中，遭受校园欺凌报告率为2.45%(540名)。在训练集15 440名中学生中，遭受校园欺凌率为2.48%(383名)。单因素分析中，性别、城乡、学段、家庭类型、早餐情况、超重肥胖、过去30 d被家长打骂、过去30 d内吸烟情况、是否网络成瘾及是否有抑郁症状均是中学生遭受校园欺凌的相关因素(P值均＜0.05)。见表 1。
表 1 江苏省中学生遭受校园欺凌的单因素分析Table 1. Univariate analysis of school bullying among middle school students from Jiangsu Province因素 选项 人数 遭受校园欺凌人数 χ2值 P值 性别 男 8 075 247(3.06) 23.40 ＜0.01 女 7 365 136(1.85) 城乡 城市 9 798 219(2.24) 6.68 0.01 郊县 5 642 164(2.91) 学段 初中 7 236 214(2.96) 12.80 ＜0.01 高中 8 204 169(2.06) 家庭类型 常态 12 595 284(2.25) 14.40 ＜0.01 非常态 2 845 99(3.48) 住校 是 5 249 131(2.50) 0.01 0.93 否 10 191 252(2.47) 早餐情况 每天吃 12 356 280(2.27) 58.53 ＜0.01 有时吃 2 902 83(2.86) 从不吃 182 20(10.99) 超重肥胖 否 9 997 214(2.14) 13.54 ＜0.01 是 5 443 169(3.10) 每周中高强度 0~2 7 294 185(2.54) 1.58 0.45 运动天数/d 3~4 4 127 92(2.23) 5~7 4 019 106(2.64) 每周体育课节 0~1 1 430 39(2.73) 1.98 0.37 数/节 2~3 12 674 318(2.51) ≥4 1 336 26(1.95) 过去30 d被家长 否 12 639 211(1.67) 189.49 ＜0.01 打骂 是 2 801 172(6.14) 过去30 d内吸烟 否 14 673 334(2.28) 50.95 ＜0.01 是 767 49(6.39) 网络成瘾 否 15 130 352(2.33) 79.94 ＜0.01 是 310 31(10.00) 抑郁症状 否 11 417 125(1.09) 347.82 ＜0.01 是 4 023 258(6.41) 注： ()内数字为检出率/%。 2.2 中学生遭受校园欺凌的多因素Logistic回归分析
以是否遭受过校园欺凌为因变量(否=0，是=1)，将单因素分析结果中有统计学意义的相关因素作为自变量，用后退法逻辑回归进行分析，结果显示处于非常态家庭、超重肥胖、过去30 d被家长打骂、过去30 d内吸烟、网络成瘾、抑郁症状与中学生遭受校园欺凌呈正相关(OR值分别为1.30，1.35，2.27，1.54，2.03，5.24)，女生、高中生、吃早餐(有时吃，每天吃)与中学生遭受校园欺凌呈负相关(OR值分别为0.58，0.68，0.37，0.28)(P值均＜0.05)。见表 2。
表 2 江苏省中学生遭受校园欺凌多因素Logistic回归分析(n=15 440)Table 2. Results of multi-factor Logistic regression analysis of school bullying among middle school students from Jiangsu Province (n=15 440)自变量 选项 β值 标准误 Wald χ2值 P值 OR值(95%CI) 性别 男 1.00 女 -0.55 0.11 23.49 ＜0.01 0.58(0.46~0.72) 学段 初中 1.00 高中 -0.40 0.11 13.18 0.01 0.68(0.54~0.83) 家庭类型 常态 1.00 非常态 0.26 0.12 4.54 0.03 1.30(1.02~1.65) 早餐情况 从不吃 1.00 有时吃 -1.00 0.25 14.43 ＜0.01 0.37(0.22~0.62) 每天吃 -1.26 0.28 20.39 ＜0.01 0.28(0.17~0.49) 超重肥胖 否 1.00 是 0.30 0.11 7.58 ＜0.01 1.35(1.09~1.67) 过去30 d被家长打骂 否 1.00 是 0.82 0.11 52.70 ＜0.01 2.27(1.82~2.84) 过去30 d内吸烟 否 1.00 是 0.43 0.17 6.55 0.01 1.54(1.11~2.15) 网络成瘾 否 1.00 是 0.71 0.21 11.29 ＜0.01 2.03(1.34~3.08) 抑郁症状 否 1.00 是 1.66 0.12 195.79 ＜0.01 5.24(4.16~6.61) 2.3 中学生遭受校园欺凌影响因素列线图模型的建立及验证
根据中学生遭受校园欺凌的多变量逻辑回归分析中筛选出的影响因素建立列线图模型。当欺凌受害的风险因素可视化时，可以预测个体欺凌受害的危险性。如图 1所示，每个因素的取值对应列线图第一行的单项得分，然后将8个风险因素的得分相加，得到总分。总得分向下对应列线图最后一行“遭受校园欺凌的风险”，总得分越高，说明该学生遭受校园欺凌的风险也越大。
图 1 中学生遭受校园欺凌风险列线图预测模型Figure 1. A nomogram prediction model for middle school students' risk of school bullying该模型的AUC=0.792(95%CI=0.769~0.815)，表明该列线图具有较好的区分度。将该模型运用于测试集，AUC=0.815(95%CI=0.781~0.849)，表明在测试集中该列线图依然具有较好的区分度。绘制的校准图显示预测值与实际值一致性良好，Hosmer-Lemeshow检验结果为χ2=10.98，P=0.20，提示拟合优度良好，见图 2。
图 2 列线图模型预测中学生遭受校园欺凌风险的校准曲线Figure 2. Calibration curves for the nomogram model predicting secondary school students' risk of school bullying3. 讨论
本研究结果显示，江苏省中学生遭受校园欺凌率为2.45%，与国内调查结果相似[15]。多因素分析显示，处于非常态家庭、过去30 d被家长打骂中学生与遭受校园欺凌呈正相关。就家庭相关因素而言，家庭类型是欺凌受害的重要预测因素。不完整的家庭结构，如重组家庭、单亲家庭会使青少年性格孤独，缺乏家庭关爱和父母监督也可能会导致青少年内心脆弱，使他们成为欺凌受害者的目标[16-17]。家庭暴力已经被证实为另一个重要的家庭因素，处于家庭暴力中的青少年缺乏安全感，害怕冲突[18-19]，且由于被家长打骂而情绪不稳定，存在感弱，使其容易成为被欺凌的对象[20]。
青少年自身的超重肥胖、吸烟、网络成瘾及抑郁症状也是遭受校园欺凌的重要预测因素。超重肥胖的青少年往往自我约束力不够，多伴随有抑郁和焦虑等内化行为[21]，因此更容易受到歧视和疏远，从而增加遭受校园欺凌的风险。青春期早期是可能引发焦虑的关键时期，而尼古丁摄入可能会抑制由欺凌引起的焦虑、敌对行为和内疚感[22]。网络成瘾会增加青少年受到校园欺凌的风险，与其他研究一致[23]。网络成瘾的学生多存在抑郁情绪，沉溺于网络虚拟世界，使得他们与同龄人交流少，脱离现实生活，集体认同感差等问题，因此易遭受校园欺凌[24]。本研究发现，有抑郁症状学生更容易受到校园欺凌。抑郁症状严重的个体通常表现出低落的情绪状态，从而导致人际关系紧张[25-26]，被同伴孤立的状态使他们更容易受到欺凌[27-28]。
研究结果表明，男生比女生更有可能遭受校园欺凌。可能与中国父母对于女生的保护意识高于男生有关，且女生居家时间更长，可能是女生成为欺凌受害者可能性较低的原因[29]。其次，年级越高学生心理越成熟且更适应使用理性思维解决人际问题。因此，他们参与欺凌的程度下降，从而使得被欺凌的机会随之减少[30]。相关研究表明校园欺凌会对学生的心理健康产生严重后果, 而饮食失调为风险指标之一[31]。本研究中吃早餐习惯与中学生遭受校园欺凌呈负相关，需进一步探究其相关关系。
本研究基于大样本量的横断面数据，通过结合经典回归分析方法模型，确定了校园欺凌的重要预测因素，并基于最佳组合的预测因素构建和验证列线图，预测青少年遭受校园欺凌的风险。教育工作者、医疗保健专业人员和学生家长应及早识别高危人群并制定更合理的预防措施。同时青少年自身也应注意体型变化，保持身心健康，预防网络成瘾和抑郁相关症状的发生。
本研究仍存在一定的局限性，调查样本来自江苏省，不能代表所有青少年遭受校园欺凌的情况，结果外推受到限制；其次，由于横断面研究固有的设计缺陷，需要更多纵向研究对因果关系做进一步分析论证。
志谢: 感谢南京脑科医院对本项目给予的帮助和支持。 -
图 1 中学生遭受校园欺凌风险列线图预测模型
Figure 1. A nomogram prediction model for middle school students' risk of school bullying
图 2 列线图模型预测中学生遭受校园欺凌风险的校准曲线
Figure 2. Calibration curves for the nomogram model predicting secondary school students' risk of school bullying
表 1 江苏省中学生遭受校园欺凌的单因素分析
Table 1. Univariate analysis of school bullying among middle school students from Jiangsu Province
因素 选项 人数 遭受校园欺凌人数 χ2值 P值 性别 男 8 075 247(3.06) 23.40 ＜0.01 女 7 365 136(1.85) 城乡 城市 9 798 219(2.24) 6.68 0.01 郊县 5 642 164(2.91) 学段 初中 7 236 214(2.96) 12.80 ＜0.01 高中 8 204 169(2.06) 家庭类型 常态 12 595 284(2.25) 14.40 ＜0.01 非常态 2 845 99(3.48) 住校 是 5 249 131(2.50) 0.01 0.93 否 10 191 252(2.47) 早餐情况 每天吃 12 356 280(2.27) 58.53 ＜0.01 有时吃 2 902 83(2.86) 从不吃 182 20(10.99) 超重肥胖 否 9 997 214(2.14) 13.54 ＜0.01 是 5 443 169(3.10) 每周中高强度 0~2 7 294 185(2.54) 1.58 0.45 运动天数/d 3~4 4 127 92(2.23) 5~7 4 019 106(2.64) 每周体育课节 0~1 1 430 39(2.73) 1.98 0.37 数/节 2~3 12 674 318(2.51) ≥4 1 336 26(1.95) 过去30 d被家长 否 12 639 211(1.67) 189.49 ＜0.01 打骂 是 2 801 172(6.14) 过去30 d内吸烟 否 14 673 334(2.28) 50.95 ＜0.01 是 767 49(6.39) 网络成瘾 否 15 130 352(2.33) 79.94 ＜0.01 是 310 31(10.00) 抑郁症状 否 11 417 125(1.09) 347.82 ＜0.01 是 4 023 258(6.41) 注： ()内数字为检出率/%。 
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表 2 江苏省中学生遭受校园欺凌多因素Logistic回归分析(n=15 440)
Table 2. Results of multi-factor Logistic regression analysis of school bullying among middle school students from Jiangsu Province (n=15 440)
自变量 选项 β值 标准误 Wald χ2值 P值 OR值(95%CI) 性别 男 1.00 女 -0.55 0.11 23.49 ＜0.01 0.58(0.46~0.72) 学段 初中 1.00 高中 -0.40 0.11 13.18 0.01 0.68(0.54~0.83) 家庭类型 常态 1.00 非常态 0.26 0.12 4.54 0.03 1.30(1.02~1.65) 早餐情况 从不吃 1.00 有时吃 -1.00 0.25 14.43 ＜0.01 0.37(0.22~0.62) 每天吃 -1.26 0.28 20.39 ＜0.01 0.28(0.17~0.49) 超重肥胖 否 1.00 是 0.30 0.11 7.58 ＜0.01 1.35(1.09~1.67) 过去30 d被家长打骂 否 1.00 是 0.82 0.11 52.70 ＜0.01 2.27(1.82~2.84) 过去30 d内吸烟 否 1.00 是 0.43 0.17 6.55 0.01 1.54(1.11~2.15) 网络成瘾 否 1.00 是 0.71 0.21 11.29 ＜0.01 2.03(1.34~3.08) 抑郁症状 否 1.00 是 1.66 0.12 195.79 ＜0.01 5.24(4.16~6.61)
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