父母自我效能感与子女及父母发展结果之间的关联：一项系统评价方案

《JBI Evidence Synthesis》：Associations between parental self-efficacy and outcomes for children and parents: a systematic review protocol

　　目标：本系统评价旨在综合分析父母自我效能感与各类儿童及父母相关结果之间的横断面和纵向双变量关联，并探讨这些关联的潜在调节因素。

引言：父母自我效能感指的是父母对自己有能力影响子女的发展、学习及幸福感的信心。许多研究都探讨了父母自我效能感与各类儿童及父母相关结果之间的关联。尽管已有几项系统评价开展，但目前尚无对这些关联的定量证据综合分析。

纳入标准：本评价将纳入以英语发表的、包含0至18岁儿童父母或照顾者相关定量数据的期刊文章。研究必须报告父母自我效能感与至少1个符合标准的儿童或父母相关结果之间的双变量关联，或提供足够信息以计算出此类效应量。符合条件的结果包括儿童的心理健康与幸福感、学业表现、同伴关系、育儿方式、父母自身的心理健康、伴侣关系与共同育儿功能，以及亲子关系。

方法：将在9个数据库中开展检索，包括PsycINFO（EBSCOhost）、Scopus、Web of Science Core Collection、MEDLINE（Ovid）、CINAHL（EBSCOhost）、Embase、Education Database（ProQuest）、ERIC（ProQuest）以及Social Science Database（ProQuest）。研究筛选、数据提取和编码工作将由受过培训的评审员独立完成。为考虑研究中多个效应量之间的统计依赖性，将使用三级随机效应模型来综合分析效应量。

评价注册：PROSPERO CRD420261281033

引言：父母自我效能感源自班杜拉的社会认知理论，指的是父母对自己能够有效处理育儿任务并积极影响子女发展与适应能力的信念。大量实证研究已发现父母自我效能感与诸多父母及儿童相关结果之间存在关联。若干系统评价和元分析在特定背景下研究了父母自我效能感，既为相关研究奠定了重要基础，也揭示了其中的关键空白。对于儿童而言，父母自我效能感与心理健康与幸福感相关，涉及内化行为和外化行为，还包括学业表现和同伴关系；对于父母而言，父母自我效能感与育儿方式（如关爱程度、一致性、监管程度）、心理健康（包括压力、抑郁和焦虑）、亲子关系质量、伴侣关系与共同育儿功能，以及父母对子女教育的参与度相关。鉴于其重要性，父母自我效能感被视为众多旨在改善儿童心理健康的循证育儿项目的核心干预目标。然而，此前尚未有研究对父母自我效能感与各类儿童及父母相关结果之间的关联进行定量综合分析。目前存在两个关键的知识缺口：首先，现有的评价通常仅从定性角度整合证据，要么用于确定父母自我效能感的先行因素，要么用于研究特定结果领域或干预效果，而非跨多种儿童及父母相关结果整合定量证据；其次，已有研究指出父母自我效能感的概念化和测量存在较大差异，但尚未通过定量综合分析来系统探讨测量特征和结果领域对所观察到的关联的调节作用。因此，父母自我效能感与不同儿童及父母相关结果之间关联的强度、一致性及变异程度仍不明确，这限制了进一步的研究推论和理论发展。另一个关键知识缺口是这些关联的调节因素。虽然个别研究表明，父母自我效能感与结果之间的关联可能因儿童年龄、性别和社会经济地位等因素而有所不同，但这些潜在的调节因素尚未在定量综合分析中得到全面探讨。明确这些关联在不同情境下是否存在差异及其变化规律，对于推进理论发展以及指导育儿干预的设计和目标定位至关重要。通过对JBI Evidence Synthesis、PROSPERO、PubMed以及Cochrane Database of Systematic Reviews的初步检索，未发现任何当前正在开展或已完成的、能够全面整合父母自我效能感与各类儿童及父母相关结果之间关联的系统评价。初步检索结果显示，现有大量报告符合条件效应量的定量研究，考虑到已有大量报告儿童及父母相关结果双变量关联的横断面和纵向研究，这些研究为开展此类评价提供了足够的样本量。通过使用多层元分析方法，可以更好地处理原始研究中报告的多个效应量之间的统计依赖性，从而使得所有原始效应量都能用于分析，这显著提升了统计效力并提高了结果的准确性。据我们所知，目前尚未有研究采用多层元分析方法来整合那些表明父母自我效能感与儿童及父母相关结果之间存在广泛关联的证据。因此，本系统评价的目标就是定量综合分析父母自我效能感与各类儿童及父母相关结果之间的关联，并探讨这些关联的潜在调节因素。

评价问题：父母自我效能感与各类儿童及父母相关结果（如心理健康、学习、育儿）之间存在怎样的同时性及纵向关联？父母自我效能感与每一种特定结果之间的关联强度又有哪些潜在的调节因素？

纳入标准

参与者：本评价将纳入涉及0至18岁儿童父母的研究。这里所说的“父母”是指所有承担重要育儿责任的人，包括生父母、养父母、继父母、祖父母以及照顾者等。

暴露因素：本评价将纳入聚焦于父母在育儿角色或特定育儿任务中的自我效能感的研究。我们采用Ardelt和Eccles的定义，即父母自我效能感是指父母对自己有能力影响子女及其所处环境、从而促进子女发展和成功的能力的信念。那些聚焦于成年父母在其他无关领域或任务中的自我效能感的研究将被排除在外。

结果指标：本评价将纳入涵盖3个主要儿童结果领域、3个主要父母结果领域以及1个亲子关系领域的研究。符合条件的结果指标可通过父母报告、儿童报告、教师报告、伴侣报告或在适当情况下通过观察法来衡量。对于儿童而言，符合条件的结果包括：i）儿童的心理健康与幸福感（C1），涵盖总体心理幸福感（C1a）、焦虑和抑郁等内化问题（C1b），以及行为问题及注意力缺陷/多动障碍症状等外化问题（C1c）；ii）儿童的学业表现与学校适应能力（C2），包括学业成绩、学习投入度以及入学准备情况；iii）同伴关系与社会适应能力（C3），包括同伴关系、社交能力、欺凌行为以及遭受同伴欺负的情况。对于C1指标，连续型症状测量值和分类诊断结果均符合条件；不过，那些仅聚焦于认知功能（如执行功能或情绪调节）、语言发展、物质使用或生理症状的研究将被排除。对于父母而言，符合条件的结果包括：i）育儿方式（P1），包括育儿风格、积极育儿行为、父母参与度，以及与虐待儿童相关的不良育儿行为；ii）父母的心理健康与幸福感（P2），包括总体幸福感、压力水平、抑郁和焦虑状况；iii）伴侣关系与共同育儿功能（P3）。那些仅聚焦于与身体健康或疾病管理相关的育儿方式的研究（如哮喘、肥胖管理）将被排除。亲子关系领域（PC1）则包括总体亲子关系质量及与依恋相关的指标。

研究类型：本评价将纳入包含定量数据、以英语发表且全文可获取的期刊文章。为保证项目的可操作性，仅纳入期刊文章，因为预计会有大量研究结果需要处理，而筛选和数据提取工作将由一批心理学专业的大四本科生作为其荣誉论文任务来完成。定性研究、综述文章（如系统评价、叙述性综述、元分析）、书籍章节、学位论文、会议摘要和论文集、评论文章以及概念性论文均将被排除。被纳入的研究需提供足够的信息，以便计算出父母自我效能感与至少1个符合标准的结果指标之间的效应量（即皮尔逊r相关性）。如果未报告双变量相关性，只有那些能提供足够信息、可通过标准转换公式将原始形式的效应量（如t值、d值、χ2值或ρ值）转换为相关数值的研究才会被纳入。如果研究仅报告多元分析结果（如多元回归、结构方程模型分析），由于无法获得独立的零级效应量，且研究作者未能回应我们的请求或提供所需信息，这类研究也将被排除。如果某项研究满足了除上述要求之外的所有标准，我们将每周联系该研究的作者3次，要求其提供双变量相关性数据。如果同一数据集被用于多项研究，我们将选择最具代表性的一项研究的数据集使用（即样本量最大的研究；若样本量相同，则选择最早发表的研究），以避免重复。那些相对不具代表性的研究，只有在能够提供比最具代表性研究更多信息的情况下才会被纳入，且数据提取将仅限于这些额外的关联关系。如果纵向研究报告了不同时间点上的相关性，那么将从最早的时间点提取横断面相关性数据；当纵向研究提供足够数据时，也会从中提取纵向关联数据。对于干预研究，仅会提取干预组或主动对照组的干预前关联数据，而常规护理对照组则被视为纵向研究。

方法：本系统评价将按照JBI关于关联分析的系统评价方法论进行实施，并遵循《系统评价和元分析报告规范》（PRISMA）指南进行报告。该评价方案已在PROSPERO平台上注册（编号CRD420261281033）。

搜索策略：搜索策略是在具有系统评价专业知识的图书馆员的协助下制定的，旨在找到已发表的定量研究。首先在PsycINFO（EBSCOhost）上进行了初步的有限范围搜索，以找出相关主题的文章。根据相关文章的标题和摘要中所包含的文本词，以及用于描述这些文章的索引词，制定了完整的搜索策略，该策略由两部分组成，即“父母自我效能感”和“潜在结果指标”。第一部分包括“父母”和“自我效能感”两组潜在术语的组合，这些术语通过邻近运算符连接起来，同时还包含了各数据库特有的相关索引词。第二部分则列出了各类潜在的儿童及父母相关结果指标。该搜索策略包含了所有已确定的关键词和索引词，将会根据不同的信息来源进行相应调整。搜索范围仅限于以英语发表的期刊文章。由于20世纪70年代提出的父母自我效能感的相关概念和测量方法至今仍影响着这一领域的最新研究，因此不会设置时间限制。所有被纳入研究的所有参考文献列表都将被逐一检索，以寻找更多相关研究。完整的搜索将在以下9个数据库中进行：Scopus、Web of Science Core Collection、PsycINFO（EBSCOhost）、MEDLINE（Ovid）、Embase、ERIC（ProQuest）、Education Database（ProQuest）、Social Science Database（ProQuest）以及CINAHL（EBSCOhost）。PsycINFO的详细搜索策略见附录I。

研究筛选：完成搜索后，所有找到的引用文献都将被上传到Covidence（Veritas Health Innovation，澳大利亚墨尔本）软件中，以便去除重复文献。筛选工作将由一组评审员在两名心理学领域的博士后研究人员的指导下进行。评审团队由22名心理学专业大四的荣誉课程学生组成，他们将在8个月的时间里接受系统的每周培训，同时在整个评价过程中持续得到指导。经过培训以及在研讨会上进行的试测之后，将有2名学生分别独立地对每篇文章进行筛选，筛选工作将在标题和摘要筛选阶段以及全文筛选阶段依次进行。博士后研究人员将密切监控每位学生的评分一致性，並每天通过在线方式为学生提供咨询，以提高整个筛选过程的可靠性。如果出现分歧，将通过团队讨论来解决，直至达成一致意见，确保评价标准的一致应用；或者由独立的博士后评审员进行裁决。在全文筛选阶段被排除的研究原因将被记录下来，并在系统评价中予以说明。搜索、研究筛选及纳入过程的结果将在最终的系统评价报告中完整呈现，并以PRISMA流程图的形式展示。

数据提取与编码：将使用附录II中提供的模板，由一名评审员从被纳入评价的研究中提取数据，另一名评审员则使用该模板中的可定制结构在Covidence软件中对数据进行检查。在评估之前，将进行一项试点测试以确保一致性。所提取的数据将包括关于研究群体的具体细节（如地点、样本量、性别比例、儿童和父母的年龄），以及与研究相关的构念信息（如测量工具的名称、内部一致性、效应大小）。所有的效应大小和研究信息都将按照原始研究中的报告方式准确提取。此外，还会提取每项测量指标的理想得分方向，以便于后续的数据准备和转换工作。为确保不同分析中效应大小的方向一致而所需的任何转换都将在数据提取后的准备阶段进行，这样一来，父母自我效能感和结果变量中的较高数值就表示相应构念的水平更高。在数据提取的同时，还将制定一份编码指南，明确符合条件的测量指标及其对应的总体类别和子类别。每个结果将根据资格标准被编码到预先确定的总体类别列表中，并再进一步归入某个子类别，以体现关联之间的细微差别。在制定子类别时，我们将采用溯因法，即在数据提取之前先列出子类别清单，随后根据数据中出现的新模式对清单进行修改。如果在数据提取和编码阶段审稿人之间存在分歧，将通过讨论或请第三方审稿人来解决。

方法学质量评估
鉴于本综述纳入了来自心理学、教育学、健康学和社会科学等多个学科领域的、具有不同方法学设计的研究（如横断面研究、纵向研究和干预研究，包括随机设计和非随机设计），因此认为使用单一的标准化偏倚风险或质量评估工具很难对各类研究设计和学科背景下的方法学质量进行有意义或可比较的评估。许多现有的评估工具主要是为健康研究开发的，可能不适用于本综述中所涉及的多种不同的方法学和报告规范。此外，本综述旨在综合分析变量间的关联，而非评估干预措施的有效性，因此不会因为整体方法学评分而排除某些研究或给予不同权重。相反，我们将在理论和统计上合适的情况下，系统地提取并检验一系列关键的方法学特征，将其视为潜在的调节因素。这些特征可能包括研究设计、测量可靠性以及是否使用了经过验证的测量工具。考虑到相关文献的广泛性和多学科性质，这种方法被认为更适于评估方法学特征如何影响所有证据中的观察到的效应大小。另外，为评估文献中父母自我效能感理论的具体应用方式，我们将使用从“理论编码方案”中的第1、2、13和17项改编而来的检查表。理论编码将与数据提取同时进行，并遵循相同的流程。所有符合纳入标准的研究都将进行数据提取并在可能的情况下进行综合分析。

数据综合
将使用R Studio（奥地利维也纳的R统计计算基金会）中的Metafor软件包，通过多层元分析方法对各项研究进行汇总分析。基于皮尔逊r相关系数的效应大小将被转换为费希尔Z相关系数，以此来调整偏斜的标准误差。其他类型的效应大小则将使用标准的转换公式，从其原始形式（如t值、d值、卡方值或ρ值）转换为费希尔Z相关系数。之后，这些汇总后的效应大小将再次根据Borenstein等人提出的公式转换为皮尔逊r相关系数，以便于解释和报告。由于预计不同研究中的效应大小会有所差异，我们将建立一个三层随机效应模型，以适应数据的嵌套结构——通常每项研究都会报告多个关于父母自我效能感与各相关结果之间关联的效应大小。此外，还将进行敏感性分析，以评估结果对于效应大小依赖性假设的稳健性。与传统方法相比，多层分析方法在处理效应大小的依赖性方面具有显著优势，它能够更准确地估计标准误差和方差来源。当一篇论文包含了多个不重叠的队列或样本的结果时，这些研究在分析中将被视为独立研究。如果同一个孩子的父母分别提供了不同的效应大小，我们将在正式分析之前先采用聚合方法进行处理。首先，我们将建立三层随机效应模型，以估算父母自我效能感与“结果”部分列出的主要结果类别之间的整体相关性。由于原始研究报告中往往省略了抽样方差，我们将在分析中使用根据样本量通过标准公式得出的近似值。同时，我们还将计算Q统计量和I2统计量，以表明在抽样层、研究内层和研究间层这三个层次上的异质性程度。接下来，我们将建立额外的三层混合效应模型，以检验父母自我效能感的各个子类别以及结果子类别的影响。在混合效应模型中，不同子类别之间的差异将被视为固定效应，我们将使用限制最大似然估计法来进行分析。我们还将建立额外的模型，以考虑潜在的衰减效应——即由于测量误差，每项研究中报告的效应大小可能会低于总体中的“实际”效应大小。根据Card提出的公式，可以通过将提取的皮尔逊r值除以各测量工具的可靠性系数（克朗巴赫α值）的乘积的平方根，来得到调整后的相关系数（ρ值，即r/α1×α2）。如果原始研究未报告克朗巴赫α值，或者某些测量工具不适用该指标，我们将把其值设为1。这些相关系数（ρ值）在重新运行上述所有分析之前，将被转换为费希尔Z值，从而得出调整后的汇总效应大小。分析完成后，这些值将再次转换为r值。还将进行调节效应分析，以探讨父母自我效能感与特定结果之间的关联是否受到潜在调节因素的影响。预先计划纳入的调节因素包括儿童年龄、结果领域、父母自我效能感测量指标的特征（如特定领域测量与通用测量之分），以及根据数据可用情况确定的某些研究设计特征。在理论上可行且实际操作上可行（如样本量足够）的情况下，还将测试样本特征作为调节因素。对于纵向关联，还将测试数据收集间隔时间这一因素是否具有调节作用。那些未能提供足够信息的调节因素相关研究将被排除在特定的分析之外。使用混合效应模型进行的亚组分析将针对分类型调节因素，而元回归分析则针对连续型调节因素。虽然亚组分析是用于分析分类型变量调节因素的常用且合适的方法，但当研究间异质性较高时，它的检测组间差异的统计功效往往较低。我们将报告功效分析的结果，以帮助解读分析结果。潜在的发表偏倚将通过两种方法进行评估。首先，我们将对经典的漏斗图分析方法进行多层改进，并运用Egger回归检验，以评估漏斗图的对称性。此外，我们还将进行经典的“安全N值”分析，来计算需要多少未被发表的零效应大小（即Zr=0），才能使父母自我效能感与相关结果之间的汇总效应大小降至无统计学意义的水平（P>0.001）。鉴于利用多层元分析进行发表偏倚检验仍属于一个新兴的研究领域，目前还没有适用于“安全N值”分析的软件，因此在这一分析中将忽略数据依赖性问题。

资金支持
本研究部分得到了澳大利亚政府的资助，资金来源于澳大利亚研究委员会设立的“儿童与家庭生命周期卓越中心”（项目编号：CE200100025）。资助方并未参与本综述的制定工作，也不会参与数据分析、结果解读或是否发表研究结果的决策。

作者贡献
TM：概念构建、方法设计、项目管理、初稿撰写；NM：概念构建、方法设计、初稿撰写；AM：概念构建、方法设计、修订与编辑。