受害-犯罪重叠的流行率与测量：系统综述与Meta分析

《Trauma, Violence, & Abuse》：Prevalence and Measurement of the Victim-Offender Overlap: A Systematic Review and Meta-Analysis

　　

研究显示，个体在生命历程中可能同时经历受害与犯罪行为，即受害-犯罪重叠（victim-offender overlap）。研究人员开展了系统综述与Meta分析合成，以考察受害-犯罪重叠的流行率及其关联强度，并评估报告估计值是否随方法学选择而变化。通过ProQuest、PsycINFO、Embase和Criminal Justice Abstracts检索2012年至2023年间发表的文章。纳入标准为研究报告了直接受害（如暴力、性和财产）与犯罪（如暴力、财产和毒品相关）行为之间的数值重叠，操作化方式包括自我报告、同伴报告、教师报告或官方记录；在有所报告的情况下提取性别和犯罪/受害亚型数据。仅关注网络犯罪、欺凌或间接受害的研究被排除。使用乔安娜布里格斯研究所流行率研究清单评估偏倚风险。共纳入68项研究，包含549,377名分析参与者。三项随机效应Meta分析合成了流行率（人群水平、犯罪者条件性和受害者条件性；k = 29–32），两项合成了关联强度（同时性和滞后性；k = 8–14）。人群水平流行率为11.9%（95% CI [8.2%, 16.9%]；95% PI [1.4%, 56.0%]），在犯罪者和受害者子样本中分别升至57%和50%。同时性关联为中度至高度（d = 0.87），且在司法涉入样本中显著更强（Δd = 0.66, p = .002）；滞后性关联较弱（d = 0.42），无统计学显著的方向不对称性。各合成间异质性极高（I² = 98.3–99.8%），与数据来源、操作化和样本特征的实质性变异一致。研究结果强调需要更清晰的操作定义、分析决策的透明报告以及多来源纵向研究设计。

引言部分指出，大量证据表明个体在生命历程中常同时经历受害与犯罪，这一现象被广泛称为受害-犯罪重叠。然而，不同研究报告的流行率估计差异很大，受害与犯罪行为之间关系的机制仍知之甚少，部分原因在于样本选择、数据来源和操作定义方面的方法学挑战削弱了研究发现的可比性。以往的受害-犯罪重叠综述并非系统性的。Berg和Mulford（2020）的叙述性综述强调了犯罪行为变异、方法对情境动态的解释能力差异以及时间和序列在理解生命历程中受害与犯罪的重要性。本研究旨在开展首个报告受害-犯罪重叠流行率数据的系统综述与Meta分析，合成考察个体层面受害与犯罪共现的研究，并评估研究发现如何随方法学和测量选择而变化。测量和操作化受害-犯罪重叠的主要挑战源于反映其潜在成因不确定性的多样化方法学取向。许多研究关注个体层面机制，将重叠归因于个体差异（群体异质性），如低自我控制，这可能为同时经历受害和犯罪的个体所共有。这一视角常采用纵向设计与重复测量以区分时间稳定和时间变异的影响。行政数据集（如儿童保护记录）也被用于考察虐待作为后续犯罪的前兆。然而，采用此方法的研究通常将关系框定为单向的（如虐待在先并导致犯罪），可能忽视可能与受害者和犯罪者角色之间移动相关的社会和情境动态，包括受害与犯罪在同一事件中发生的情况。虽然行政数据能捕捉某些同时性事件，但不同机构间报告实践和定义阈值的差异可能限制跨管辖区可比性。其他研究采用情境层面视角，考虑风险生活方式、文化因素和日常活动对双重受害经历和犯罪行为的影响。这一方法主要依托自我报告调查，提供比单元级行政数据更丰富的背景因素细节，但常依赖横断面设计而忽视动态时间模式。本综述的核心贡献在于考察流行率估计及其理论解释是否随方法学决策而变化，包括时间窗口、数据来源以及犯罪和受害亚型。例如，代表受害-犯罪重叠的事件时间邻近性在不同研究中差异显著。聚类或近期共现可在短时间窗口的研究中捕捉，而较长观察窗口允许检测跨发展或跨变化情境的更弥散关联。此外，事件序列在不同研究中各异：大多数设计检验双向关联（受害预测犯罪和犯罪预测受害），与强调互惠而非单向路径的视角一致，这些路径由共享风险环境暴露、同伴过程和情境动态所塑造。时间与序列共同提供了阐释重叠最可能被观察到的时机及其特征的框架。在此背景下，本研究对受害-犯罪重叠研究开展系统综述，重点关注可能影响流行率估计的方法学差异。研究人员考察了时间和序列如何被考虑、所使用的测量和操作化方法以及所应用的分析策略，以识别理解重叠模式的关键挑战和未来研究方向。具体而言，本研究旨在：（a）评估研究受害-犯罪重叠所使用的测量和操作化方法；（b）调查受害和犯罪事件的时间和序列，评估解释如何随时间的邻近性和事件序列而变化；（c）考察受害-犯罪重叠的程度，以评估与方法学方法和分析策略相关的变异。方法部分：本系统综述按照PRISMA 2020指南进行和报告。检索在ProQuest、PsycINFO、Embase和Criminal Justice Abstracts中进行，以识别分析受害-犯罪重叠的实证研究。检索限于2012年1月1日至2023年8月31日发表的英文同行评审期刊文章。排除2012年前发表的研究，鉴于Jennings等（2012）先前综述已涵盖截至2012年的文献。灰色文献和Google Scholar因对其搜索算法可复制性和透明性的担忧而被排除。为最小化遗漏相关研究的风险，研究人员对所有纳入文章和相关综述的参考文献列表进行了手动筛选。完整检索策略由第一作者所在机构的研究馆员审阅。检索词使用布尔运算符组合受害、犯罪和重叠的变体。纳入标准：标题和摘要经筛选以查找涉及受害、犯罪和重叠或共现的参考文献。研究须满足以下所有标准方可纳入：（a）受害操作化为任何自我报告、同伴报告、教师报告或官方记录的直接受害事件（如暴力、性、财产、儿童虐待、亲密伴侣暴力）；（b）犯罪操作化为任何自我报告、同伴报告、教师报告或官方记录的直接犯罪、 delinquency或反社会行为事件（如暴力、性、财产、非法药物使用、IPV），且不限于逮捕或定罪；（c）研究报告了受害-犯罪重叠的数值估计。同一犯罪类型无需同时出现在受害和犯罪两侧。考察已由犯罪涉入定义的群体（如帮派成员、囚犯和性工作者）中受害的文章被排除，除非犯罪行为被独立测量而非从群体成员身份推断。限于概念上不同现象的研究，如网络犯罪、欺凌和间接受害（如目睹暴力或虐待）也被排除。研究选择过程：初始检索产生983篇文章。去除重复后（n = 288），剩余695项研究供筛选。筛选分两阶段进行（标题/摘要和全文）。第一评审人筛选标题和摘要，识别86项研究供全文评估。两位评审人独立筛选40%的全文，68项研究符合纳入标准。全文筛选中的分歧通过两位评审人讨论直至达成共识解决。筛选、数据管理和共识过程在Covidence中进行。数据提取：开发了结构化数据提取表并在五项研究上试点以完善编码类别。提取表涵盖研究特征、样本特征、研究设计、犯罪测量、受害测量、受害-犯罪重叠的操作化、时间/邻近性、分析策略及备注。时间邻近性指受害和犯罪测量之间的时间窗口；序列指所检验的方向顺序。两者均编码为提取项目以考察测量窗口和时间顺序如何影响报告估计值。样本量基于每项研究重叠分析中使用的分析样本。必要时，分析样本量由评审人推导或从报告表格或来源文档手工计算。使用共享数据集的研究被分配共同数据集标识符以进行敏感性分析。样本人群类型编码为：1 = 一般社区，2 = 司法涉入，3 = 专科或临床人群。10至24岁个体在全文中称为青少年或年轻人，除非研究指定司法系统术语。所有提取数据由第二评审人独立核查，分歧通过联合审阅文档化编码规则解决。定量分析：鉴于研究设计和数据来源的差异实质性影响流行率估计和关于受害-犯罪重叠性质的结论，定量合成按关键设计特征分层并进行敏感性分析补充。使用R中的metafor包进行五项随机效应Meta分析：三项合成流行率（人群水平、犯罪者条件性和受害者条件性），两项合成关联强度（同时性和滞后性）。所有模型使用限制最大似然（REML）估计。定量合成限于报告个体层面流行率或关联估计的研究；依赖事件层面单位或轨迹分类而无交叉表重叠计数的研究被排除于定量合成但保留用于叙述性解释。流行率估计从分子和分母计算；仅报告百分比时，原始计数手工计算。比例在合并前进行logit转换，报告时反转换为比例尺度。关联估计合成为Cohen's d，直接提取或从相关（d = 2r/√(1?r²)）或比值比（d = ln(OR) × √3/π）转换。d的抽样方差计算为vi = 1/n + d²/(2n)。当研究贡献多个合格效应时，保留所有效应，非独立性通过以研究为聚类的簇稳健标准误处理。使用共享数据集的研究通过数据集标识符识别并在敏感性分析中处理。全程报告合并估计、95%置信区间和95%预测区间。样本类型作为所有Meta分析的主要调节变量考察。犯罪类型在单元格大小允许时作为次要调节变量考察。关联方向仅在滞后合成中作为调节变量考察。每项Meta进行三项敏感性分析：（a）排除时间标记研究；（b）排除不对称窗口研究；（c）限制为每个共享数据集一个效应。使用Egger回归检验和Begg-Mazumdar秩相关评估小研究效应；修剪填充法作为探索性诊断应用。批判性评价：所有纳入研究使用乔安娜布里格斯研究所（JBI）流行率研究清单评价。修改以确保评估受害、犯罪和重叠测量的有效性和可靠性。修订清单项目包括：样本框是否适合目标人群；参与者是否以适当方式抽样；样本量是否大于n = 289；参与者人口学特征、设置和数据收集期是否清晰报告；数据分析是否具有足够样本覆盖；是否使用有效方法识别状况；受害和犯罪是否以标准化、可靠方式测量；是否使用适当统计分析；应答率是否大于60%、流失率小于20%、缺失数据小于10%，若非如此，是否进行分析以评估偏倚。项目以二分法编码并求和为总分。两位评审人独立评价约40%的研究，达成73.5%的一致性（k = 0.29），二分化为是vs否时为77.8%（k = 0.36）。适度一致性反映研究报告和操作化的变异性。差异通过共识解决；其余研究由一位评审人评价，不确定项目经核实。质量评价结果用于解释流行率估计的置信度而非排除研究。评分较低的研究为保持全面性而保留但谨慎解释。结果部分：共纳入68项合格研究，代表约549,377名参与者。单项研究分析样本量从n = 38至n = 91,631不等（中位数 = 1,897），涵盖一般社区样本、司法涉入人群和专科群体。受害-犯罪重叠的流行率与模式：在报告人群水平流行率估计的研究中（k = 32），报告流行率范围为1.0%至57.9%，较高估计更常见于青少年和司法涉入样本。39项研究（57.4%）进行了性别特异性分析；受害始终预测跨性别的犯罪风险升高，尽管与犯罪关联最强的受害类型因性别而异。使用事件层面或轨迹设计的研究无法合并，进行叙述性合成。自我报告研究（n = 56）通常产生比使用官方记录的研究（n = 11）更高的重叠估计，尽管两种数据来源的估计均有变异。这一模式可能部分反映行政数据中的低报告和机构检测阈值。纵向（n = 40）和横断面（n = 28）设计均显示重叠估计的广泛变异性，强调测量策略、时间框架和样本构成对重叠估计的影响。分析策略：关于时间设计，使用较短时间窗口（至多12个月；n = 23）的研究常报告更强的关联和更高的重叠估计，尽管发现因设计和测量方法而异。序列分析（n = 18）检验双向关联。与Meta分析发现的无显著方向不对称性一致（d = 0.42; p = .748），这些研究通常支持互惠而非严格单向的关系，尽管效应量各异。大多数研究使用基于回归的方法（n = 53），14项采用专门纵向建模方法；一项研究使用主题分析。跨研究，大多数报告低于15.0%的低流行率估计。允许个体层面合并的研究的Meta分析合成（k = 8–32）显示所有合成间实质性异质性（I² = 98.3–99.8%），与数据来源、操作化和样本特征的变异一致。受害-犯罪重叠的人群水平流行率合并为11.9%（95% CI [8.2%, 16.9%]；τ² = 1.28；95% PI [1.4%, 56.0%]）。分母选择实质性膨胀条件估计：在犯罪者中，57.0% [45.6%, 67.7%]也曾受害；在受害者中，50.0% [39.3%, 60.7%]也曾犯罪。受害与犯罪的同时性关联为中度至高度（d = 0.87 [0.60, 1.14]），司法涉入样本产生比社区样本显著更强的效应（Δd = 0.66, p = .002）。滞后性关联实质性较弱（d = 0.42 [0.30, 0.55]），受害至犯罪与犯罪至受害方向间无显著差异（p = .748）。排除不对称时间窗口研究和数据集层面重复的敏感性分析产生实质性一致的估计。质量评价：总体研究质量较高：48项研究获得最高分9分，满足所有清单标准并展示强方法学严谨性。12项研究得分在7至8之间，通常由于依赖便利抽样或减少应答偏倚策略报告有限等次要局限。8项研究得分在3至6之间，表明中至高度偏倚风险。常见局限包括缺乏基于概率的抽样、依赖未验证的测量工具以及对缺失数据关注不足。讨论部分：本综述合成了68项研究、约549,377名参与者的证据，以考察受害-犯罪重叠估计如何随方法学选择而变化。三项随机效应Meta分析合成了流行率（人群水平、犯罪者条件性和受害者条件性；k = 29–32），两项合成了关联强度（同时性和滞后性；k = 8–14）。人群水平流行率——在所有个体中估计 regardless of受害或犯罪者身份——为11.9%。其余两项估计反映源于样本选择的不同分母。一些研究招募已识别的犯罪者并考察也曾受害的比例，产生57.0%的合并估计；其他研究招募已识别的受害者并发现50.0%也曾犯罪。由于这些研究从已按一种角色选择的样本开始，其估计与人群水平数字不可比；它们描述高风险亚组内的重叠而非一般人群。这些差异与不同抽样决策一致而非潜在现象的变异。受害与犯罪的同时性关联为中度至高度且在司法涉入样本中显著强于社区样本，而滞后性关联较弱且方向对称。所有五项合成间的极端异质性表明报告估计的分歧可能与研究设计中嵌入的方法学决策相关而非仅随机变异。总体而言，这些发现表明受害-犯罪重叠幅度的估计随如何、何时以及在谁中测量而实质性变化，这对理论、测量实践和干预设计具有直接意义。在扩展先前叙述性综述方面，本综述提供定量证据表明观察到的流行率和关联强度随操作定义、时间窗口和样本构成而变化。先前综述概述了重叠的机制，即共享风险环境暴露、同伴动态和角色流动性，但未系统考察重叠的检测和估计幅度如何随方法学选择而变化。司法涉入样本产生比社区样本显著更强的同时性关联这一发现尤其具有启发性，因为它表明重叠的估计幅度因人群构成而异，与强调风险环境差异暴露的视角一致。理论上，这一发现与情境和差异暴露解释一致，强调共享高风险环境和日常活动，但不排除涉及稳定个体特质（如低自我控制）的解释。受害-犯罪重叠的时间维度值得特别关注。检验较短时间窗口的研究倾向于报告更强关联和更高重叠率，这一模式得到Meta分析发现的支持：同时性关联几乎是滞后性关联的两倍（d = 0.87 vs. d = 0.42），表明测量窗口长度与观察到的效应量密切相关而非中性设计选择。与情境和创伤知情视角一致，时间邻近性似乎是重叠最可能被观察到的关键分析条件。较短窗口可能捕捉情境脆弱性和暴露加剧的时期，而较长时间框架可能产生更多变的结果，因为情境变化、发展过程和风险环境转变影响受害与犯罪保持关联的程度。尽管这些发现无法解决受害-犯罪重叠的竞争性解释，它们表明未来理论工作将受益于能区分稳定个体差异与变化暴露情境、情境动态以及随时间在受害者和犯罪者角色间转换的设计。关于序列，叙述性和Meta分析发现均与受害和犯罪行为间的互惠而非单向关系一致。一些研究报告受害先于犯罪，与将不良经历与后续行为风险联系起来的假设一致，而其他研究强调犯罪可能增加暴露于高风险情境和后续受害的路径。额外工作指向可能与受害和犯罪轨迹均相关的同伴影响和社会化过程。这一互惠模式与滞后Meta分析一致，其中方向调节变量无统计学显著性。然而，现有证据未确立受害至犯罪和犯罪至受害估计是等同的。总体而言，这些发现表明时间和序列功能较少作为因果性检验而更多作为与重叠被检测的时机和方式相关的条件，对干预设计具有意义。超越时间，报告流行率的总体幅度跨研究实质性变化，这一模式由所有三项流行率合成的极端异质性定量确认。合并人群水平流行率估计为11.9%，预测区间跨越1.4%至56.0%，强调这一数字代表高度变异文献的中心趋势而非稳定人群参数。因此，合并估计最好解释为高度变异证据库的描述性摘要，而非可直接应用于任何特定人群、管辖区或政策设置的估计。其解释取决于贡献研究中使用的样本框、分母、数据来源、时间窗口以及犯罪和受害定义。这一变异性可能部分与测量和设计选择差异相关。较低估计更常见于使用窄操作定义和高机构阈值的研究，如依赖经证实的法院或行政记录的研究，而较高重叠估计更常见于使用广泛定义和自我报告数据的研究。报告流行率还随所用分母变化，方式常被低估：犯罪者（57.0%）和受害者（50.0%）子样本中的条件估计是人群水平估计的三至五倍，并非因为现象在这些群体中更普遍而是因为分析框架改变。较低估计更常见于全国代表性成人样本，而较高率常出现于青少年和司法涉入人群，与同时性关联Meta分析和将发展阶段及差异风险暴露与受害-犯罪共分类升高联系起来的研究一致。然而，许多纳入研究的人口学报告有限制约了评估种族、族裔和社会经济地位如何进一步制约这些模式。这些测量动态对关联解释具有直接后果。使用自我报告数据的研究倾向于报告比依赖官方记录的研究更高的重叠，特别是在亲密伴侣暴力等人际情境中，可能反映正式司法系统内的低报告和机构过滤。自我报告数据允许回顾性序列分析但可能缺乏时间精确性，而官方记录提供标准化但常使事件去情境化。窄操作定义，如单一犯罪类别或法院证实事件，倾向于产生较低流行率估计，而捕捉多种受害和犯罪经历的广泛定义产生更高重叠。所考察的受害和犯罪类型也重要：聚焦人际和暴力情境（包括亲密伴侣和性暴力）的研究更常报告较高重叠，而聚焦财产犯罪或较窄犯罪亚型的研究则较少，尽管这一模式在同时性关联Meta分析中未获统计学确认（犯罪类型调节变量：所有p > .21, k = 14），可能反映统计功效有限而非实质性效应缺失。跨研究的不一致分类进一步限制直接比较并强调未来研究需要更清晰的犯罪特异性操作化。未来研究应在可能时按性别、种族/族裔、社会经济地位及其他相关人口学或文化特征分别报告重叠估计；明确估计是人群水平、犯罪者条件性还是受害者条件性；区分同时性与时间有序重叠；报告犯罪和受害类型特异性估计。这些发现对政策和实践具有直接意义。同时性关联实质性大于滞后性关联表明共现的受害和犯罪在较短时间窗口内被最强观察到。这支持评估在受害或犯罪事件临近时间交付的干预，特别是在人际暴力情境中，是否可改善双重涉入个体的识别和参与。司法涉入人群值得特别关注：同时性关联在司法涉入样本中显著强于社区样本。这些设置因此可能是评估同时处理受害和犯罪而非将其视为独立问题的综合应对措施的适当优先领域。这一发现强调司法涉入个体中创伤知情方法的重要性。更广泛而言，仅依赖行政记录的系统可能在伤害低报告或经机构阈值过滤时低估重叠，潜在限制早期干预机会。整合行政数据与自我报告和情境信息的多来源方法可能更好地捕捉在受害和犯罪间循环风险个体，支持更有针对性和相称的应对。若干局限应予考虑。所有五项合成间异质性极端，合并估计应解释为高度变异文献的描述性摘要而非稳定人群参数。宽预测区间直接说明这一变异性。关联Meta分析进一步受小k限制（k = 14同时性；k = 8滞后性效应来自六项独特研究），限制调节变量功效。特别是非显著犯罪类型调节结果应谨慎解释。在研究层面，Wilczak（2017）和Posick（2013）的分析样本量为评审人推导而非直接报告，引入轻微方差不精确性但未影响任何合并估计或敏感性结果。叙述性合成中报告的若干流行率值同样为评审人推导或手工计算。在充分个体层面分子和分母数据可用时，这些值纳入定量合成；否则仅保留用于叙述性合成。灰色文献和Google Scholar被排除以确保可复制性。限于英文出版物可能引入语言偏倚，尽管纳入研究跨越多个国家和情境。人口学和情境特征报告有限且不一致也制约关于可推广性的结论。特别是，当前证据库评估重叠估计是否随种族、族裔、社会经济地位、性别、文化、管辖区情境或其他样本构成维度变化的能力有限。跨子样本更一致的报告将加强未来合成并帮助确定重叠估计变异反映方法学差异、样本构成还是两者兼有。结论部分：本综述表明调查受害-犯罪重叠的挑战与现象如何被定义、测量和时间界定的实质性变异密切相关。尽管重叠被广泛认为是有意义的现象，其估计幅度高度取决于方法学选择、样本特征和数据来源——这一结论由所有五项Meta分析的极端异质性和跨越1.4%至56.0%的人群流行率预测区间定量支持。通过合成来自多样人群和研究设计约549,377名个体的证据，本综述提供了迄今最全面的定量映射，展示观察到的受害-犯罪重叠估计如何随这些方法学特征变化。中度至高度同时性关联被一致观察到， alongside两个时间方向上较弱的滞后性关联。然而，其幅度跨研究实质性变化，强调解释个体估计时需谨慎以及报告零或混合发现的重要性。推进理解需要更清晰的操作定义、透明的分析决策以及更多纵向和多方法设计的使用，特别是鉴于在司法涉入样本中观察到更强同时性关联，支持在这些设置中进一步评估适当考虑创伤的综合政策应对。解决这些挑战将加强理论、流行率估计以及对受害和犯罪的综合应对。表3总结了本综述的关键发现，表4总结了本综述对实践、政策和研究的意义。