运动干预对大学生网络成瘾影响的meta分析

2018-11-02樊晓婕武玟斌曹平郑静远

体育世界(学术版) 2018年9期

樊晓婕武玟斌曹平郑静远

随着科学技术的发展，互联网时代悄然到来，网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。区别于传统社交，网络创新了社交方式，扩展了社交范围，提供各式各样的消遣娱乐活动，为生活提供了方便；同时，网络也是一把双刃剑，过度沉迷网络，会给人们的身心健康带来一些负面影响。在互联网的使用人群中，大学生是互联网的最大受众，一方面，网络以其高效性和便捷性吸引着大学生，拓展了他们的视野和知识；另一方面，由于大学生长时间的使用互联网，极易对互联网产生强烈的依赖，痴迷于虚拟的互联网时空中。

有关统计数据显示，我国青少年网民规模已达2.56亿，占整体网民的41.5%，占青少年总体的71.8%。根据国内外学者对网络成瘾产生机制的不同认识，采取不同的干预手段对大学生网络成瘾进行调控，目前的干预手段有心理干预、药物干预、运动干预。我国学者对网络成瘾机制的研究基本都是围绕“生理—心理—社会”模式展开的，在此基础上，提出以运动干预为主要手段的干预模式。此模式的最大特点是充分利用体育的功能，以一种疏导方式对网络成瘾进行干预。

近年来国内学者研究证实了运动干预能有效改善我国大学生网络成瘾水平，这些研究为验证运动干预在网络成瘾治疗中的效用提供了重要依据，但目前还没有关于对这些治疗方法有效性进行评价的研究，各研究结论的可靠性有待进一步证实。

本文采用meta分析(元分析)，对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而根据获得的统计显著性等来分析运动干预和治疗网络成瘾效用真实的相关关系。

1. 研究方法

1.1 文献检索

通过中国知网、万方、维普等中文数据库，搜集所有关于运动干预对大学生网络成瘾影响公开发表的文献。采用“运动干预”“大学生”“网络成瘾”等关键词在各数据库中检索，查找2017年5月之前公开发表的中文论文。

1.2 概念界定

1.2.1 网络成瘾

网络成瘾于1986年被作为一种独立的症状提出来，Goldberg首先将过度使用互联网所导致的明显的社会、心理损害现象命名为“互联网成瘾症”。Kimberly Young将网络成瘾症定义为是一种没有麻醉作用的冲动控制障碍。从医学角度出发认为，国内学者将网络成瘾定义为一种由神经内分泌紊乱引起并导致成瘾者社会功能受损的一种病症。由于上网者缺乏适度使用网络的正确认知和抵抗网络诱惑的坚强意志，耗费大量时间、精力、财力在网上长期重复地进行非工作、学习等并且对自身及他人造成不利影响。

1.2.2 Meta分析

教育心理学家G.GlaSSS (1976)首次将“合并统计量”的文献综合研究方法称为Meta分析，又称为荟萃分析、元分析，是一种对有相同目的且互相独立的多个研究结果进行综合评价和定量分析的研究方法。

1.3 文献纳入排除标准

1.3.1 文献纳入标准

①研究设计的类型是实验型研究，且有明确的对照实验，对实验组和对照组描述清晰的文献；

②必须是2017年5月之前公开发表的中文文章；

③实验测量指标相同，研究报告了运动干预前后实验组与对照组平均数和标准差的文献；

④重复发表，剔除同一研究人群发表的多个文献，仅选择最近发表的一篇或者质量最好、样本量最大的一篇；

⑤干预方式仅为运动干预；

⑥信息的完整性；

1.3.2 文献排除标准

①研究类型为定性研究；

②研究对象仅为男或者女的；

③无法获得全文的会议摘要；

④文献没有提供原始数据的平均数和标准差；

符合以上任一标准的文献不予选择；

1.4 质量评价

采用Jadad等制定的文献评分量表对研究质量，如：随机分配、盲法设置、退出与失访的描述进行质量评价，总分为5分。(a)研究是否随机？(2分)(b)研究是否双盲？(2分)(c)对退出和失访有无处理？(1分)为了得到第3个问题的分数，研究应该告知每个研究组中的退出和失访人数以及原因。如果研究描述了随机方法和双盲，且是合适的，得2分。如果只是随机方法和双盲，但不符合研究，得1分。如果没有描述，得0分。

1.5 数据提取

根据主题词搜索，共检索到81篇文献，筛选和剔除定性研究、重复发表、数据不齐全，无法利用的文献后，按照文献纳入排除标准，最终纳入6篇文献。由两个研究员对筛选的文献分别进行数据提取，提取结果不一致时，通过讨论和咨询专家后最终确定。提取的数据包括第一作者、发表时间、样本量、运动干预项目、强度、干预周期、网络成瘾评分前后均值和标准差。

1.6 数据分析计算

由于本研究大学生网络成瘾水平的测量工具不同，所以采用各项研究的标准差去除均值差异，创造一个可在不同研究间进行比较的指标(标准化均值差)。标准化均数差是指两组估计均数差值除以标准差。标准化均数差(SMD) = 组间效应均数的差异 ÷ 参与者效应的标准差。根据李国春、吴勉华、余小金2013版《Meta分析导论》一书中可知SMD计算公式如下：

其中d是标准化均数差(SMD)，X1和X2是两组中的样本均值，分母Swithin是组内标准差，由两组合并得到

临床异质性与统计学异质性使得每个研究获得的效应量不同，这些效应量之间的变异就是统计学异质性，简称异质性。根据meta分析的统计理论只有各研究之间具有较好的同质性才能进行汇总与合并分析，因此本研究在meta分析前对各研究结果进行异质性检验。

最常用的异质性检验方法为Q检验法，Q统计量服从自由度为k-1(k为研究数目)的卡方分布，它本质为卡方检验，该法是异质性的定性分析方法，也是RevMan默认进行计算的方法。研究数目的多少会影响Q检验法检验效能的高低。在合并的纳入研究数目少的情况下，通常将a=0.05改为a=0.10，以弥补Q检验法的低检验效能。

所以为了消除研究数目对统计量检验效能的影响，通过对Q进行装换得到H值和I2值，

例如，在教学完《长方体和正方体的表面积》这部分内容后，我说：“同学们，如果我们要把教室的墙壁重新涂刷的话，那么我们需要购买多大面积的涂料呢？”一个学生马上回答：“教室是长方体的，所以求出来长方体的表面积就可以了”，另一个学生说：“不对，还需要减去屋顶和地面的面积”，然后我说：“方向是正确的，再思考一下，看看还有没有忽略什么细节？”学生想了一下，回答道：“还需要减去门窗的面积”。最终，通过这种方式，学生将所学知识应用到了实际问题的解决当中，这也使学生的学习水平有了进一步的提高。可见，在启发式教学中，引导学生在实践中解决实际问题是很有必要的。

H值为1时，表示各研究间无异质性。一般情况下，若H>1.5，提示研究间存在异质性；若H<1.2，研究间的异质性很小，可忽略；若H值在1.2和1.5之间，且H值的95%置信区间不包括1时，可认为研究间存在异质性，若H值的95%置信区间包括1，则无法确定是否存在异质性。

如果I2=0，可认为各研究是同质的，当I2值超过25%、50%、75%时，分别提示研究间具有低度、中度及高度异质性。一般认为，当I2≥50%提示存在实质性的异质性。

1.7 统计分析

本研究运用Review Manager 5.3软件对纳入的6篇文献进行元分析，探讨运动干预对大学生网络成瘾的影响，测试量表是Young网络成瘾量表和陈淑惠《中文网络成瘾量表》。对纳入数据进行异质性检验，采用Q检验(检验水准为a=0.10)，再结合I2定量分析异质性的大小，若P>0.1和I2<50%，则研究数据间同质，采用固定效应模型进行合并；反之研究数据间异质，采用随机效应模型进行分析。

2. 统计结果

2.1 文献检索与筛选

从数据库中检索到的文献记录为81篇，通过阅读题目和摘要剔除定性研究的文献，在通读全文后剔除75篇，最终纳入meta分析文献 6 篇。

2.2 纳入文献基本特征和质量评价

根据文献纳入和排除标准，对81篇文献进行严格筛选，最终纳入6篇文献，其中研究对象包括247名大学生，文献纳入情况详见表1。根据Jadad评分量表，6篇研究文献均进行了随机分组，但未阐明具体方法，各实验均未采用盲选，个别实验说明失访人数，但未阐明失访原因，因此得分在2-3分之间。6篇文献中等强度干预有3篇，小强度、中强度混合干预的有3篇。6篇文献对大学生网络成瘾的测试方式分别是Young网络成瘾量表和陈淑惠《中文网络成瘾量表》。

表1 本研究纳入文献基本情况

2.3 运动干预与大学生网络成瘾水平

图2 实验组与对照组网络成瘾水平比较的meta分析森林图

由于各研究测量工具不一致，所以效应量选择标准化均数差(SMD)进行分析，对纳入研究的效应量进行统计，如图2所示，结果发现df=7(p<0.00001)，I2=90%，存在异质性，所以选择随机效应模型进行合并分析。从图2中可以看出，其SMD的95%可信区间落在无效线的左侧，SMD总效应量为-1.70，说明实验组大学生网络成瘾水平相对对照组大学生网络成瘾水平明显降低。因此，运动干预可以改善大学生网络成瘾水平。

2.3.1 发表偏倚分析

2.3.2 亚组分析

(1)不同干预强度与大学生网络成瘾水平

6篇文献中有3篇文献的实验组运动强度为中等强度，对其进行meta分析，根据异质性检验结果可知，I2=74%，纳入研究的3个实验组与对照组存在明显的异质性，所以采用随机效应模型。如图4所示，合并效应量检查Z=4.19(p<0.0001)，95%的可信区间是-3.52～-1.28，SMD总效应量为-2.40，说明中等强度运动干预降低了大学生网络成瘾水平的2.40个标准差，实验组大学生网络成瘾水平相对对照组明显降低，中等强度的运动干预可以改善大学生网络成瘾水平。

图3 运动干预对大学生网络成瘾水平meta分析漏斗图

图4 不同干预强度与大学生网络成瘾水平的森林图

6篇文献中有4篇文献的实验组运动强度为小强度、中强度混合强度，对其进行meta分析，根据异质性检验结果可知，I2=93%，纳入研究的4个实验组与对照组存在明显的异质性，所以采用随机效应模型。如图4所示，合并效应量检查Z=1.30，95%的可信区间是-3.00～-0.60，SMD总效应量为-1.20，说明小强度、中等强度混合运动干预降低了大学生网络成瘾水平的1.20个标准差，实验组大学生网络成瘾水平相对对照组明显降低，小强度、中强度的混合干预可以改善大学生网瘾水平。

(2)不同干预强度与大学生网络成瘾水平的发表偏倚

对3个中等强度实验组做漏斗图，如图5。从图5可以看出3个实验组基本对称，形如漏斗。说明本研究中等强度运动干预对大学生网络成瘾水平的实验研究不存在发表性偏倚。

由纳入混合干预的3篇文献所做的meta分析漏斗图(图5)，可知3篇文献基本形成漏斗形，说明没有明显的发表偏倚。

3. 分析与讨论

本研究对纳入的6篇文献中7组实验进行meta分析，结果可知运动干预能明显改善网瘾大学生的成瘾水平(SMD=-1.70,95% CI：-2.80～-0.60，p<0.00001)。

通过对不同强度运动中大学生的网络成瘾水平的meta分析，结果可知：3篇中等强度干预的实验研究，其中3组实验合并95%的可信区间在无效线的左侧，SMD总效应为-2.40，降低大学生网络成瘾水平2.40个标准差，因此中等强度的运动干预可以改善大学生网络成瘾水平。4篇小强度、中强度混合干预的实验研究中，4组实验合并95%的可信区间在无效线的左侧，SMD总效应为-1.209，降低大学生网络成瘾水平1.20个标准差，因此混合强度的运动干预可以改善大学生网络成瘾水平。

图5 不同干预强度与大学生网络成瘾水平的漏斗图

由于本研究纳入的仅为中文文献，其中对大学生网络成瘾水平的实验研究相对较少，样本量不够大，各种测量问卷也不尽相同，各实验的运动干预强度、频率、干预内容不一致，对整体的效应量会有所影响，产生一定的异质性并影响meta分析结果，这是本研究存在的局限，有待进一步研究验证关于运动干预对大学生网络成瘾水平的影响。