综述：我们怎么知道他们真的在使用这些方法呢？探讨大学生对压力管理策略的遵守情况：一项系统评价

《Internet Interventions》：How do we know that they actually use it? Exploring measures of adherence to stress management strategies in university students: A systematic review

本研究系统回顾了40项关于大学数字自助式压力管理干预的实证研究，发现82.5%的研究测量了依从性（策略使用频率、完成率或持续时间），但仅17.5%的研究探讨了依从性与压力改善的关联。测量方法以数字分析（45.5%）和自报告（36.4%）为主，存在技术误差或回忆偏差问题。结论强调需统一依从性测量标准，并深入探究不同策略使用剂量与心理健康结果的关系。

　　大学学生普遍报告了高水平的压力，这些压力影响了他们的学业表现和日常功能。为应对这一问题，高等教育机构越来越多地实施数字、自助式压力管理资源，以提供可访问的心理健康支持。尽管这些干预措施在改善学生福祉方面显示出潜力，但我们对这些资源中所教授的策略如何被学生使用仍缺乏深入理解。因此，本次系统综述旨在探讨数字自助式压力管理干预措施中是否以及如何衡量策略的依从性，以及其与压力及其他福祉结果之间的关联。

在本综述中，符合资格的40项研究中有33项（82.5%）测量了依从性。具体而言，有9项研究测量了使用频率（27.2%），8项测量了完成率（24.2%），2项测量了使用时长（6.1%），12项使用了这些方法的组合（36.4%），而另外2项未明确说明使用了哪种方法。令人惊讶的是，尽管大多数研究收集了依从性数据，但其与压力或其他福祉结果之间的关联却几乎没有被深入探讨。在研究中，依从性主要通过数字分析和/或自我报告的方式进行测量，但这些方法在使用过程中也遇到了一些障碍，包括技术问题和测量准确性的挑战。质量评估显示存在中等偏高的偏倚风险。未来的研究应探索不同的方法以提高依从性测量的准确性，并进一步研究依从性与福祉结果之间的联系，以确定提升大学学生福祉所需的最优策略使用剂量。

为了更好地理解依从性，有必要研究其测量方法。准确且可靠的评估方法对于理解压力管理干预措施的有效性以及对其对学生福祉影响的结论至关重要。具体而言，这些措施对于判断学生是否真正采用了压力管理策略或是否由其他因素导致结果具有关键意义。在临床和制药研究中，评估个体是否使用治疗以及使用的程度是标准做法。例如，研究剂量-反应关系对于确定实现期望结果所需的治疗水平至关重要。然而，在数字压力管理干预措施的背景下，衡量策略使用及其与福祉结果之间的关联的标准做法仍不明确。一项关于在线普遍预防计划（包括自助式和导师指导式）的元分析发现，使用量与福祉结果之间存在联系，即更高的程序完成率与更好的福祉结果相关。具体而言，剂量在12项报告剂量数据的数字（指导和非指导）普遍心理健康干预中起到了显著的调节作用。然而，该元分析关注的是程序完成的多少，作者建议未来的研究应关注实施剂量，即策略是否被整合到参与者的日常生活中。

此外，在更广泛的数字心理健康干预领域（包括指导和非指导干预）中，一项元分析发现，使用数字干预的参与度增加与心理健康、自我同情和心理压力的改善有适度的关联。同样，在正念研究中，初步证据表明定期在家实践策略与改善福祉结果相关，但结果显示出较弱的调节或关联。值得注意的是，这些综述主要关注一般成人人群，并包括了在线和线下提供的干预措施。因此，关于数字自助式压力管理资源中依从性的最佳实践标准以及其与福祉结果的关联仍不清楚。理解依从性的测量方式至关重要，因为不一致或不足的依从性测量可能会掩盖资源参与对压力和福祉影响的重要见解。最终，改进依从性测量实践可能对确保数字干预措施既有效又准确评估具有重要意义。

本次系统综述的主要目标是考察大学背景下数字自助式压力管理干预措施的文献，以探讨以下问题：(1) 是否测量了依从性；(2) 如果测量了，使用了哪些方法（例如自我报告、分析）以及哪些评估类型（例如频率、时长）；(3) 综合分析依从性与福祉结果（如压力）之间的关联。具体的研究问题包括：

1. 大学背景下的数字自助式压力管理干预措施研究是否测量了依从性？
2. 如果是，使用了哪些方法来测量依从性？
3. 在使用这些方法时遇到了哪些障碍或促进因素？
4. 使用了哪些评估类型来测量依从性？
5. 是否评估了依从性与压力或其他福祉结果之间的关联？
6. 如果评估了，使用的方法（如自我报告或分析）是否与压力或其他福祉结果相关？
7. 使用的评估类型（如频率或时长）是否与压力或其他福祉结果相关？

在研究选择过程中，两名独立且盲评的筛选者（LB和SC）对所有潜在合格研究的标题和摘要进行了筛选，并使用Covidence软件根据资格标准对研究进行了编码。随后，下载了被归类为潜在合格研究的全文，并由同两名作者独立进行筛选，识别出需要纳入的研究，并记录排除不合格研究的原因。在初始筛选和全文筛选过程中，测量了评分者间的一致性，结果为Cohen的Kappa值分别为0.78和0.82，表明良好的或显著的一致性。任何分歧都通过讨论解决。

数据收集涉及提取（1）样本特征（如样本量、性别/性别的分布、种族/民族的分布、平均年龄和标准差、脱落率、研究地点和心理健康服务的可及性）；（2）干预特征（如干预类型、干预长度、使用的模式、策略使用指南以及对这些指南的遵守情况）；（3）研究特征（如依从性测量方法和类型、压力测量、压力和依从性测量的时间点、依从性测量的障碍和促进因素）；以及（4）结果特征（依从性是否与压力或其他福祉结果相关，如果相关，是如何相关的）。在某些情况下，如果信息不完整或缺失（例如，未提供依从性是否通过频率或时长测量），并且无法从原始研究作者处获得必要的信息，这些结果将被报告为缺失，并不纳入汇总结果的综合分析中。为了总结纳入研究中的发现，进行了叙述性综合分析。这种方法涉及系统地组织数据，根据样本、研究、干预和结果特征对研究进行分组。叙述性综合分析的重点是识别研究中的共同模式、主题和差异。

在研究偏倚和质量评估方面，第一作者（LB）独立使用Cochrane随机对照试验偏倚风险评估工具（RoB 2）来评估40项纳入研究的方法学质量。评估的偏倚类型包括：（1）随机化；（2）偏离干预计划；（3）缺失结果数据；（4）结果的测量；以及（5）报告结果的选择。评估结果为低风险、高风险或存在一些担忧。结果显示，40项研究中，10%被评估为低风险偏倚，57.5%存在一些担忧，而32.5%被评估为高风险偏倚。主要的担忧领域包括随机化过程和缺失结果数据。大多数研究由于分配序列在参与者注册和分配到干预措施之前很少被隐藏，因此被判定为在随机化过程中存在高风险偏倚。关于缺失数据，大多数问题与结果数据的不完整信息有关。

综述的结果显示，共有40项研究被纳入，这些研究来自不同的国家和地区，样本量范围广泛，从19名到1162名参与者不等。大部分研究参与者为女性，主要来自白人或欧洲裔背景。大多数研究使用了为期数周的干预措施，且在评估依从性时，有超过一半的研究提供了策略练习频率的建议，从每天10分钟到每周练习。然而，其他研究则没有提供任何关于策略练习频率的指导，或仅提供完成模块的指导，但未涉及模块外的策略练习。

在依从性测量方法和类型方面，33项研究（82.5%）测量了依从性，其中20项（44.4%）使用了频率评估，13项（28.9%）使用了完成率评估，10项（22.2%）使用了时长评估，而两项（4.4%）未提供评估类型的详细信息。值得注意的是，有12项研究被双重计数，因为它们使用了两种不同的评估方法，因此总数超过了33项（总计45项）。主要的依从性测量方法包括应用程序/网站分析（15项，45.5%），自我报告（12项，36.4%），或两者结合（6项，18.2%）。自我报告评估包括李克特量表或多选题（9项，75.0%）以及简短回答或开放式格式（1项，8.3%），其中两项研究未明确说明使用了哪种方法（16.6%）。使用自我报告方法的研究指出了三个主要障碍：（1）获得有偏结果的风险增加；（2）缺乏准确性；（3）数据报告缺失。这些障碍源于所有自我报告评估的局限性，即回答通常受到社会可接受性偏差的影响。此外，这些自我报告方法的回顾性质降低了准确性，因为参与者可能无法准确回忆其策略使用的时间或细节。大多数自我报告评估在每周至每月之间进行（例如，Ahmad et al., 2022；Bosso, 2020；Ellison, 2023；Frazier et al., 2023；Hintz et al., 2015），这限制了对依从性的准确回忆。仅有一项研究要求参与者进行每日自我报告评估（Cairncross, 2019）。认识到自我报告评估的局限性，有三项使用自我报告方法的研究建议未来研究使用应用程序或网站分析来提高准确性（Ahmad et al., 2020；Lee and Jung, 2018；Silva et al., 2023）。唯一一项报告使用应用程序或网站分析障碍的研究指出，技术问题可能是障碍，这也会导致准确性问题（Chiauzzi et al., 2008）。在该研究中，依从性通过参与者在网站上花费的时间来衡量，但时间跟踪会在参与者退出网站时停止，许多参与者忘记退出，导致依从性数据不准确。最后，19项研究（47.5%）报告了测量策略使用推荐的频率或时长，但其中四项因策略使用指南与研究中报告的依从性之间存在不一致而被排除。例如，一些研究根据每周使用情况报告依从性，尽管推荐的是每日使用，因此无法确认参与者是否遵循了推荐的策略使用。

研究结果还表明，只有七项研究（17.5%）探讨了依从性与压力及其他福祉结果之间的关系，其中八项研究（20.0%）探讨了依从性与其它福祉结果之间的关系（详见表2）。在七项探讨依从性与压力关系的研究中，仅有一项研究（14.3%）发现了显著结果。具体而言，Ellison（2023）研究了无指导正念练习组中慢性压力变化与剂量之间的关系。出乎意料的是，结果表明策略使用量（以时长衡量）与慢性压力减少之间存在较弱的正向关系。作者指出，这一发现可能是由于自我报告方法的常见局限性（例如，不准确的报告），特别是因为该结果与之前关于正念干预（Parsons et al., 2017）和一般心理健康干预（Gan et al., 2021）的元分析结果相矛盾。

在八项探讨依从性与其它福祉结果关系的研究中，五项（62.5%）研究发现了显著结果。Küchler等人（2023）发现，完成的模块数量、每周正念练习的天数以及每次练习的平均时长都显著预测了正念水平。同样，Flett等人（2019）研究了应用程序使用频率（即依从性）是否会调节干预条件对福祉结果的影响。研究结果表明，依从性在预期方向上调节了干预条件对抑郁症状、焦虑和大学适应的影响。然而，研究结果存在差异，例如，Lamontagne（2023）的结果仅显示依从性与脱中心、注意力和宁静相关，而与焦虑、抑郁和幸福无关。相比之下，Rackoff等人（2022）发现，增加平台使用时间预测了抑郁症状的减少，但并未预测压力或焦虑的减少。同时，Sarniak（2009）以及Schulte-Frankenfeld等人（2022）发现，依从性与抑郁症状、焦虑、正念、自我调节和生活满意度之间没有显著关联。

这些混合结果可能与研究中依从性的测量方式不一致有关。不同研究采用的测量方法（如自我报告或数字分析）以及评估类型（如频率、时长或完成率）存在显著差异。使用完成率或应用程序使用频率等指标可能会混淆结果，因为这些指标无法区分真正的策略使用和被动行为，如回顾心理教育内容或仅浏览模块。此外，干预措施的多样性（如认知行为疗法、正念方法、韧性和其他方法）也可能影响结果。不同的治疗方法针对不同的心理机制，并可能在个体和特定结果上表现出不同的效果。

总体而言，研究结果突显了在大学背景下测量依从性时需要更一致的方法和评估类型，以及需要进一步研究以探讨依从性与福祉结果之间的关系。虽然一些研究显示出有希望的关联，但不一致的结果强调了需要考虑依从性的频率、时长和质量，以更好地理解这些策略使用对大学学生福祉的影响。未来的研究应聚焦于确定实现学生福祉有意义改善所需的策略使用最佳剂量，同时探索更准确捕捉依从性的替代方法，如自动化分析或标准化自我报告措施。理解这些发现对于在大学环境中设计、传播和实施有效的压力管理干预措施至关重要。高等教育机构可以利用这些见解来改进他们的方法，确保所实施的干预措施不仅跟踪依从性，而且能够可靠地反映其有效性以及学生对策略的参与程度。通过结合主观和客观措施，并增加测量频率以全面评估依从性，大学可以更好地支持学生参与压力管理策略，从而更有效地应对心理健康问题。