情绪调节作为童年逆境与精神病理学之间的中介:一项荟萃分析

Emotion regulation as mediator between childhood adversity and psychopathology: A meta-analysis

作者信息Andrei C Miu, Aurora Szentágotai-Tătar, Róbert Balázsi, Diana Nechita, Ioana Bunea, Seth D Pollak
PMID35219929
发布时间2022-04
DOI10.1016/j.cpr.2022.102141

实验完整度

中

该研究为荟萃分析,包含系统性文献检索、数据提取、两阶段结构方程建模及质量评估,但没有原始实验或功能验证,属于观察性综合分析,因此完整度评为中。

主要模型

215项已发表研究的数据集(含临床与非临床样本)

重点核对

情绪调节测量维度(困难、沉思、重新评估、抑制、分心) 童年逆境评估方式(自我报告、他人报告或官方记录) 精神病理学症状类型(内化与外化) 样本特征(成人/儿童青少年,临床/非临床)

摘要

童年逆境是多种形式精神病理学的主要风险因素,近期的研究重点在于理解其潜在的心理机制。一个突出的候选机制是情绪调节,它与童年逆境和精神病理学均有关联。基于现有证据,本荟萃分析旨在研究情绪调节在童年逆境与精神病理学关系中的机制性参与。在三个数据库(PubMed;PsycINFO;Web of Science)中的系统性检索识别出215项符合条件的研究。使用荟萃分析结构方程模型,我们拟合了一个部分中介模型,其中童年逆境不仅直接影响精神病理学,还通过情绪调节间接影响。分析了多个情绪调节维度,包括情绪调节困难和习惯性使用沉思、分心、重新评估和抑制。精神病理学的测量包括临床和非临床样本中广泛的内化和外化症状。结果表明,童年逆境与情绪调节困难以及习惯性使用沉思和抑制呈正相关。反过来,这些情绪调节测量与精神病理学呈正相关。习惯性重新评估使用与童年逆境和精神病理学均呈负相关。所有这些情绪调节测量均被支持为童年逆境与精神病理学之间关系的中介。相比之下,分心与童年逆境或精神病理学均无关,其中介作用未得到支持。这些结果表明,情绪调节的改变是童年逆境的一贯标志,并有助于精神病理学的风险。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
情绪调节是否在童年逆境与精神病理学的关系中起中介作用?
核心机制
童年逆境与情绪调节困难、沉思和抑制的增多以及重新评估的减少相关,这些情绪调节失调进一步与精神病理学症状相关,从而部分中介了童年逆境对精神病理学的影响。
主要证据
基于215项研究的荟萃分析,通过两阶段结构方程模型,发现情绪调节困难、沉思、抑制和重新评估均显著中介童年逆境与精神病理学的关系,而分心未显示中介作用。
研究意义
研究强调了情绪调节作为童年逆境影响精神病理学的重要机制,为预防和干预项目提供了理论依据,支持将情绪调节作为干预目标。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

文献检索与研究筛选

全面收集符合条件的研究,评估童年逆境、情绪调节与精神病理学的关系。

在PubMed、PsycINFO和Web of Science数据库中检索至2021年7月的文献,筛选出215篇关于童年逆境和情绪调节的实证研究。

2

数据提取与编码

提取各研究中的效应量信息,用于后续的荟萃分析。

从每项研究中提取童年逆境与情绪调节、情绪调节与精神病理学以及童年逆境与精神病理学之间的相关系数或标准化回归系数,并记录样本量、年龄、性别分布等。

3

阶段1:合并相关矩阵

获得各变量间合并的相关矩阵,并评估研究间异质性。

使用随机效应模型和全信息最大似然估计合并各研究的相关矩阵,计算汇总相关系数及异质性指标(Q和I²)。

4

阶段2:中介模型拟合

检验情绪调节在童年逆境与精神病理学之间的中介作用。

在阶段1得到的合并相关矩阵上,使用加权最小二乘估计拟合部分中介模型,评估直接和间接效应的显著性。

5

研究质量评估

评估纳入研究的质量,并进行敏感性分析以验证结果的稳健性。

基于预先设定的质量评分标准(如样本代表性、童年逆境评估的有效性等)对研究进行质量分类,并在高、低质量子组中重复中介分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
OpenMx----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
文献检索
数据库选择、检索关键词组合、检索时间范围、纳入排除标准
阅读提示:Methods: Literature search; Selection of studies
数据提取与编码
效应量提取方法(相关系数、均值差等)、编码一致性、缺失数据处理
阅读提示:Methods: Data extraction
阶段1:合并相关矩阵
随机效应模型参数、合并方法(FIML)、异质性指标计算
阅读提示:Methods: Meta-analysis (Stage 1)
阶段2:中介模型
模型设定(部分中介)、参数估计方法、置信区间计算
阅读提示:Methods: Meta-analysis (Stage 2)
研究质量评估
质量评分标准、子组划分方法
阅读提示:Methods: Study quality