摘要：技术支持的匿名/保密报告系统（TFRS；举报热线）已在34个州的K-12学校中使用，以增强青少年安全并防止人际伤害和自我伤害。通过利用应用程序、网站和电话提交等隐蔽且数字化相关的报告方式，各州每年收到数千条举报，涉及各种问题（如自杀念头、药物使用、武器获取、欺凌、潜在的学校枪击事件等）。尽管TFRS系统的监管人员根据经验指出，一条举报中通常包含多个问题，但举报数据的不结构化和大量性阻碍了系统理解这些问题的普遍性和重叠模式，以及多种问题行为对威胁严重性的影响。本研究团队采用混合方法，手动编码了2019年11月至2023年5月期间提交的举报中超过10%的涉及问题行为的样本（n=2739；编码者间一致性为0.92），然后利用描述性分析、双变量和多变量回归模型以及潜在类别分析，来估计问题的普遍性、重叠模式，以及一条被认定为危及生命的举报中报告的多个问题的不同影响。三分之一的举报（32%）描述了多种问题行为。最常见的举报问题是自杀（21.2%）、欺凌（20.2%）和攻击性行为（19.3%）。无论风险如何，举报中的多个风险因素都会增加该举报被归类为危及生命并需要紧急响应者的可能性。潜在的重叠模式最好通过六类解决方案来表示；这些模式包括攻击性行为或欺凌与基于身份的暴力；自杀与非学校相关的问题以及药物使用；以及大规模伤害事件与更普遍的武器问题和其他攻击性行为。这条全州范围的举报热线用于多种目的，三分之一的举报中提到了加剧风险特征的多种问题行为。本分析中发现的模式可以用来进一步优化这些系统的实施，包括为学生提供培训材料，以最大化这些工具的有效性。
引言：当代青少年面临着众多与健康和安全相关的挑战；根据2023年的全国统计数据，39.7%的青少年表示在过去一年中感到悲伤或绝望，20.4%的人考虑过自杀，16.3%的人报告受到电子互动中的欺凌，19.2%的青少年在学校内遭受欺凌，22.1%的人报告当前有饮酒行为（约2025年数据）。此外，风险因素往往是同时存在的，从而增加了潜在伤害的总体程度；例如，药物使用和自杀倾向是相互影响的（Alathari 2019）。识别风险迹象和上游暴露对于预防有害事件至关重要，特别是针对人际暴力、大规模伤害事件和自杀（Baffsky等人2023；Bagge等人2013）。虽然医疗环境中的筛查提供了一个识别机会，但基于社区的系统也同样重要（Borges等人2017）。学校提供的服务不仅限于教育；教师和学校管理人员通常是受信任的成年人（Bryant 2024），通过学校提供的普遍预防计划可以扩大服务覆盖范围（CDC 2024；Campbell等人2020），学校社区成员，包括学生、教师、工作人员（如学校辅导员、健康从业者和学校资源官员）以及家庭成员，可以帮助识别那些暴露于或参与风险行为的青少年（Youth 2013）。学校利用社区成员对潜在风险暴露或行为的了解的一种方式是通过技术支持的匿名/保密报告系统（TFRS）。技术支持的匿名或保密报告系统（TFRS），或举报热线，最初是在1999年科伦拜恩高中枪击案后在美国创建的（Cowie 2023）。科伦拜恩审查委员会发现，青少年之间存在一种沉默法则，这使他们不愿意向学校或执法官员报告与安全相关的问题（Degli Esposti等人2025）。旁观者干预（也称为正直行为）（Erickson 2001），即观察到问题行为并愿意向学校或执法官员报告，可以提供预防青少年伤害的新颖且关键的信息，包括大规模枪击事件（Espelage等人2022；Furr 2013）。然而，参与旁观者行为可能具有挑战性（Galán等人2021），因为这会增加身体伤害的风险或对社交关系的负面影响（Gavine等人2016）。允许将信息传递给有权势的人并由其负责干预的系统可以缓解一些担忧，特别是如果旁观者能够隐蔽地传递信息（Goldstick等人2022）。截至2024年，34个州提供了匿名或保密的TFRS（Gorzkowski Hamilton等人2023）。类似于988和911之间的互操作性，允许响应系统之间更好地协作（Hale和Viner 2016），全州范围的TFRS增强了涉及学校成员（如学校心理健康提供者、学校资源官员）、执法机构和紧急响应系统的多学科团队之间的协作，以识别并提供针对青少年一系列风险行为的相应措施。TFRS被认为是支持学校内外青少年安全的最佳实践，最近的评估表明这些系统在促进青少年福祉和改善学校结果方面有效（Holliday等人2024；Horowitz等人2024；Hsieh等人2022）。这些系统的年度报告表明，它们每年收到数以万计的举报（Langman 2019；Messman等人2024），并已防止了大规模枪击、人际暴力和青少年自杀（Mo等人2018）。虽然最初设计用于防止学校暴力行为，但青少年使用TFRS报告的信息范围广泛，涉及同伴（作为旁观者）和他们自己（主要寻求帮助）的各种问题行为，从自杀和心理健康问题到欺凌和药物使用（Gorzkowski Hamilton等人2023；Muthén 2018）。虽然大多数举报是在学校上课时间提交的，但青少年也会在非上课时间使用这些系统，特别是在危及生命的情况下，如自杀（Nagata等人2021）。在发起举报时，大多数TFRS要求青少年说明举报的原因（通常称为事件类型），然后青少年需要在一个非结构化字段中解释情况并提供更多细节（即开放文本字段，称为举报叙述）。系统操作员根据经验指出，一条举报中通常包含多个与安全相关的问题，尽管青少年在发起举报时只能选择一种事件类型。虽然年度报告提供了关于青少年选择的举报数量和单一事件类型的见解（Langman 2019；Messman等人2024；Nguyen等人2023），但这些数字可能低估了这些举报所涉及问题的实际数量，从而低估了它们的潜在影响。然而，由于每年有数千条举报提交，且叙述是复杂且非结构化的数据，这些系统难以量化多个问题的普遍性、模式及其对必要响应系统的影响。
当前研究：在本研究中，我们从北卡罗来纳州使用的全州系统（Say Something Anonymous Reporting System）中提取了举报数据，以提供关于TFRS举报中报告的单一问题与多个问题之间的普遍性、问题重叠模式以及多个问题与响应系统参与之间的关联的新统计信息。正如先前的文献所发现的，某些行为很可能相关，例如欺凌和心理健康问题（Ok2Say 2023）；欺凌、孤立和大规模伤害（Bagge等人2013）；以及药物使用和自杀倾向（Alathari 2019）；我们预计举报中也会出现类似的重叠。此外，鉴于现有研究发现同时存在的风险暴露会加剧伤害的总体程度（Planty 2018），我们假设包含多种风险类型的举报更有可能被归类为更高严重性。危机顾问会判断收到的信息是否需要立即响应（例如，是否危及生命），或者是否可以在正常工作时间由学校工作人员处理，并将信息传递给相应的响应人员。接收信息的机构/学区会调查该信息，评估应对措施，并确定下一步行动。最后，一旦问题得到解决，相关信息的结果（例如，校内纪律处分、心理咨询、安全规划、通知家长、持续监控等）会被记录在案，该信息会被标记为“已处理”。到2023年12月，该系统已在全州95%以上的学区和特许学校中实施，超过70万名6至12年级的学生接受了使用该系统的培训。从2019年11月到2023年5月，共收到了18,000多条涉及各种问题的信息（例如，欺凌、自杀、可能的校园枪击威胁、药物滥用等）。原始数据显示，这些信息主要涉及心理健康问题（如抑郁、焦虑、自伤、自杀倾向）、人际威胁（如可能的校园枪击事件）、青少年参与的危险行为（如药物滥用、破坏公物）或与学校相关的成年人不当行为。
**信息数据**
2019年至2023年的信息数据从信息系统中提取，分析前已删除了青少年的身份信息。信息数据包括结构化字段和非结构化字段；结构化字段包括危机顾问是否判断该信息危及生命从而需要紧急响应人员，以及信息提交者选择的事件类型；非结构化字段包含信息提交者对问题的描述。在2019年11月至2023年5月期间收到的18,024条独特信息中，随机选取了2,739条由研究助理手动编码。研究助理接受了编码指南的培训，达到了较高的评分者间一致性（0.92）。通过内容分析方法（Rapa等人，2024年），根据青少年提交信息时选择的预设类别，开发出了一套风险类型分类标准，经过多次修订后共确定了15种风险类型——其中2种特定于成年人的危险行为，因此未纳入当前分析。为便于理解，此处将信息中手动编码的行为称为“风险类型”，而信息提交者指出的问题称为“事件类型”。
**测量指标**
- **青少年指出的事件类型**：在提交信息时，青少年必须从预定的46种风险事件类型中选择一种，然后提供描述问题的书面描述。例如，“欺凌/网络欺凌”、“攻击”、“自杀/自杀念头”、“自伤”、“抑郁/焦虑”、“计划中的校园袭击”等。
- **信息的严重程度**：危机顾问会判断该信息是否需要警察或紧急医疗服务等紧急响应人员处理（1），还是仅由学校团队在正常工作时间处理（0）。
- **手动编码的风险类型**：
- **攻击行为**：定义为一次性暴力行为，包括肢体冲突、言语或书面攻击，旨在伤害他人的情绪、心理状态或自主能力（如胁迫）。
- **反社会行为**：包括盗窃、逃学、破坏公物、虐待动物、涉嫌酒驾或鲁莽驾驶等行为（不包括药物滥用或打架）。
- **欺凌**：根据疾病控制与预防中心的标准（Reinke等人，2025年），欺凌定义为受害者与施暴者之间存在权力不对等的情况下多次发生的行为。
- **校外风险行为**：包括儿童虐待、成人之间的身体虐待（如虐待老人）和家庭暴力。
- **约会暴力**：指当前或前任恋爱伴侣之间的任何形式的身体、言语或网络暴力或攻击行为。
- **与帮派相关的风险**：包括与帮派有关的行为或其他相关行为。
- **基于身份的暴力**：指针对具有共同身份群体的仇恨言论、仇恨犯罪、贬低性言论和歧视行为。
- **大规模伤害**：涉及潜在的校园枪击事件、疑似计划的校园袭击或提及枪击事件。
- **心理健康**：包括任何关于抑郁、焦虑、创伤后应激障碍、愤怒或压力的描述，可能表现为对活动或其他日常事务失去兴趣、睡眠问题、饮食改变、退缩/孤立等。
- **与药物相关的风险**：涉及任何成瘾性或非法物质的信息，如烟草、电子烟、酒精、大麻、滥用处方药（非本人使用或未按处方使用），以及相关的行为（如分发、使用、组织聚会等）。
- **自杀倾向**：指自伤行为或明确提及的自杀或自杀念头。
- **一般武器相关风险**：指携带或使用枪支、刀具等武器，但非出于大规模伤害目的。
**分析方法**
- **与青少年指出的事件类型的定性比较**：除了确认研究助理手动编码的高评分者间一致性（IRR = 0.92）外，我们还通过检查每个信息中青少年指出的事件类型与手动编码的风险因素之间的重叠模式来评估编码的可靠性。具体来说，我们将研究团队生成的定性代码与青少年指出的事件类型进行了比较。研究助理仅审查了非结构化描述字段，因此不知道青少年选择的结构化事件类型。
- **统计分析**：使用描述性统计方法得出信息中风险类型的总体分布；采用逻辑回归模型分析信息中的风险数量与信息严重程度之间的关系，并按信息类型进行分层。
- **潜在类别分析（LCA）**：用于识别包含两种或更多风险行为的未观察到的子群体。由于模型稳定性问题，罕见事件类型（出现在不到5%的信息中）未被纳入LCA分析。模型拟合度评估使用了赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量准则（BIC）、样本量调整后的BIC、熵值、Vuong-Lo-Mendel-Rubin似然比检验（VLMR-LRT）以及类别结构的可解释性和理论相关性（Safe2Say，2022年）。虽然这些指标常用于模型评估，但它们之间存在细微差别：AIC倾向于过度拟合简单模型，BIC适用于更简单的模型，而样本量调整后的BIC能更好地处理小样本情况，适用于参数较多但观测值较少的模型；在存在差异时，样本量调整后的BIC被认为是最可靠的指标（Safe2Tell，2023年）。熵值表示类别间的分离程度，熵值越高表示类别重叠越少；然而，高熵值也可能表明模型过度拟合，因此其他模型拟合度指标也很重要（Salas-Wright等人，2016年）。VLMR-LRT用于检验不同类别数量之间的差异（例如，k与k-1之间的差异，k为类别数量）。
**结果**
在2,739条手动编码的信息中，约10%（301条）不涉及实际风险行为，例如关于学校规则的普通投诉（如COVID-19期间的学校规定、学校接车安排等），因此未纳入分析。与青少年无关的关于成人的信息也被排除（91条）。在2,438条涉及青少年风险行为的信息中，1,658条（68.0%）仅涉及一种风险行为，780条（32.0%）涉及两种或更多风险行为。平均每条信息报告的风险数量为2.3种（中位数=2，范围=2–8）。
**信息中报告的风险行为分布**
在2,438条信息中，最常见的风险行为是自杀（581条，21.2%）、欺凌（553条，20.2%）和攻击行为（528条，19.3%）；最少见的是与帮派相关的风险（16条，0.6%）、约会暴力（23条，0.8%）和反社会行为（78条，2.9%）。按单一风险类型分类，涉及单一风险的信息中，欺凌最常见（315条，19.0%），其次是自杀（306条，18.5%）和药物滥用（250条，15.1%）；涉及多种风险的信息中，心理健康问题（310条，39.7%）、攻击行为（281条，36.0%）和自杀（275条，35.3%）最为普遍，超过三分之一的信息包含这些风险。两种或更多风险之间的相关性较低至中等，范围为-0.379至0.455（附录表6）。
**与青少年指出的事件类型相关的定性编码行为**
为了验证团队编码的构念有效性（除了已确认的评分者间一致性外），我们还比较了青少年指出的事件类型与手动编码的风险类型之间的对应关系。研究团队仅审查了非结构化描述字段，因此不知道青少年选择的结构化事件类型。
**结论**
总体而言，约10%的手动编码信息不涉及实际风险行为；与青少年无关的关于成人的信息也被排除。在涉及青少年风险行为的2,438条信息中，1,658条（68.0%）仅涉及一种风险行为，780条（32.0%）涉及两种或更多风险行为。平均每条信息报告的风险数量为2.3种。
**青少年指出的事件类型与信息中报告的风险类型**
通过比较研究团队生成的定性代码与青少年指出的事件类型，确认了编码的可靠性。研究发现，青少年指出的事件类型与手动编码的风险类型之间存在一致性。附录图1中展示了青少年选择“切割/自伤”这一风险类别时，手动编码的风险分类情况。根据多关注点状态对不同类型风险的严重程度进行了比较。在所有通过手动编码确定的风险类型中，需要立即采取救命措施的风险提示出现的概率在包含两个或更多风险的情况下显著更高（OR = 1.51，p < .001）。当按风险类型分层分析时，除了大规模伤害、广义武器威胁和自杀之外，所有风险类型中存在多个风险（而非单一风险）都会显著增加提示被归类为危及生命并需要紧急响应者的概率（见附录表7）。在多变量逻辑回归模型中考虑所有风险特征后，风险数量（从1到8不等）仍然与需要立即采取救命措施的概率相关（OR = 2.78，p < .001；见表2）。在第一个包含所有风险类型的多变量模型中，被归类为具有大规模伤害（OR = 4.88）和自杀（OR = 2.3）风险因素的提示，其被归类为危及生命并需要立即响应的概率显著更高。在迭代的多变量模型中，理论上最可能需要紧急响应者的风险类型（如大规模伤害、自杀和广义武器威胁）被逐步排除。然而，在所有模型中，提示中的风险数量始终与提示被视为危及生命并需要紧急响应的概率相关。
780条包含两种或更多风险类型的提示被纳入了潜在类别分析。AIC和样本量调整后的BIC拟合统计结果显示，8类解决方案最佳；BIC最低的是6类解决方案；熵值最高的是6类解决方案；VLMR-LRT支持2-6类的拟合度优于之前的类别数量（见表3）。由于6类解决方案具有最高的可解释性和统计支持度，因此被选为最终类别结构。类别是根据每个类别中风险出现的概率来定义的（见表4）。例如，第1类有中等概率包含关于武器（0.74）、大规模伤害（0.57）和/或攻击性（0.45）的信息。在三个类别中，该类别中的提示包含相关风险类型信息的概率为1.0。具体来说，第2类肯定包含与药物使用相关的信息，第4类肯定包含与欺凌相关的信息，第6类肯定包含与基于身份的暴力相关的信息（见表3）。第4类（n = 216，27.4%）最有可能包含关于欺凌的信息，其次是有中等概率包含关于攻击性的信息，还有中等概率包含关于基于身份的暴力信息（见表5）。第3类（n = 208，26.4%）最有可能包含关于自杀的信息，其次是其他心理健康问题的信息，还有中等概率包含与非学校相关问题的信息。第1类（n = 127，16.1%）有中等概率包含关于武器、大规模伤害和攻击性的信息。第5类（n = 98，12.4%）有中等概率包含关于攻击性、性暴力和非自杀性心理健康问题的信息。第6类（n = 61，7.7%）最有可能包含关于基于身份的暴力和攻击性的信息（见表5）。
在美国68%的州，已经实施了技术支持的报告系统（Gorzkowski Hamilton等人，2023年），但很少有实证研究评估青少年如何使用这些系统（Sheftall等人，2016年）。虽然年度报告使用结构化数据字段，包括青少年在发起提示时从预定义的事件集中选择的具体事件类型以提供描述性统计，但TFRS工作人员指出，提示中经常包含多种令人担忧的行为，而这些行为并未反映在这些描述性统计中。识别包含多种令人担忧行为的提示的普遍性、这些行为的常见重叠类型以及重叠模式对于解释现有的TFRS使用数据、实施考虑（包括培训）和响应系统具有重要意义。不到三分之一的提示（32%）在提交者编写的不结构化文本中描述了两种或更多令人担忧的风险。无论具体关注点是什么，存在多种关注点都会增加提示被受过训练的Sandy Hook Promise危机顾问归类为危及生命并需要紧急响应的可能性。这与研究结果一致，即同时存在的风险特征会加剧健康和行为问题的严重性（Sinha等人，2021年）。虽然重叠的风险一致性地加剧了提示的严重性，但也需要注意某些风险在严重性和紧迫性上的固有差异（例如，大规模伤害和自杀性与欺凌）。未来识别情境化信息的工作可能有助于确定何时不需要紧急服务，这是确定资源分配的有益步骤。此外，确定何时不需要紧急服务可以减少与警察互动相关的创伤风险。
报告中令人担忧的行为之间的重叠模式与现有文献一致，这些文献表明风险因素往往聚集在一起（Smith，2018年），同时也展示了当代青少年面临的风险暴露的异质性以及在这些系统中报告行为的重要性。在多个TFRS系统中，欺凌或攻击性人际行为是最常见的提示类型（Langman，2019年；Messman等人，2024年），这可能与这些行为的普遍性相符，因为大约19%的高中生报告在过去一年中在学校遭受过欺凌（About 2025年）。在本研究中，我们也发现欺凌和攻击性行为在提示中非常普遍。然而，在研究重叠情况时，我们发现了这些常见行为的重要情境化特征，而这些特征并不总是在年度报告中报告。值得注意的是，在两个类别中，存在基于身份的暴力行为，包括仇恨言论、贬低性语言或歧视性行为。鉴于这类行为的高发率和早期出现，证明TFRS能够捕捉到这些行为非常重要；20.1%的10岁和11岁的黑人儿童报告因种族受到其他学生的不公平对待（Stein-Seroussi等人，2025年），而更多青少年报告了基于身份的欺凌，其中具有多重边缘化身份的青少年受害率最高（Stein-Seroussi等人，2023年）。由于少数族裔青少年更容易遭受伤害，并且面临更高的心理健康问题、自杀企图和自杀死亡的风险，因此识别针对这些学生的暴力行为至关重要。
技术支持的报告系统已在全美68%的州实施（Gorzkowski Hamilton等人，2023年），但很少有实证研究评估青少年如何使用这些系统（Sheftall等人，2016年）。虽然年度报告使用结构化数据字段，包括青少年在发起提示时从预定义的事件集中选择的具体事件类型以提供描述性统计，但TFRS工作人员根据经验指出，提示中经常包含多种形式令人担忧的行为，而这些行为并未反映在这些描述性统计中。识别包含多种令人担忧行为的提示的普遍性、这些行为的常见重叠类型以及重叠模式对于解释现有的TFRS使用数据、实施考虑（包括培训）和响应系统具有重要意义。不到三分之一的提示（32%）在提交者编写的不结构化文本中描述了两种或更多令人担忧的风险。无论列出的具体关注点是什么，存在多种关注点都会增加提示被受过训练的Sandy Hook Promise危机顾问归类为危及生命并需要紧急响应的可能性。这与研究结果一致，即同时存在的风险特征会加剧健康和行为问题的严重性（Sinha等人，2021年）。虽然重叠的风险一致性地加剧了提示的严重性，但也需要注意某些风险在严重性和紧迫性上的固有差异（例如，大规模伤害和自杀性与欺凌）。未来识别情境化信息的工作可能有助于确定何时不需要紧急服务，这是确定资源分配的有益步骤。此外，确定何时不需要紧急服务可以减少与警察互动相关的创伤风险。
报告中令人担忧的行为之间的重叠模式与现有文献一致，这些文献表明风险因素往往聚集在一起（Smith，2018年），同时也展示了当代青少年面临的风险暴露的异质性以及在这些系统中报告行为的重要性。在多个TFRS系统中，欺凌或攻击性人际行为是最常见的提示类型（Langman，2019年；Messman等人，2024年），这可能与这些行为的普遍性相符，因为大约19%的高中生报告在过去一年中在学校遭受过欺凌（About 2025年）。在本研究中，我们也发现欺凌和攻击性行为在提示中非常普遍。然而，在研究重叠情况时，我们发现了这些常见行为的重要情境化特征，而这些特征并不总是在年度报告中报告。值得注意的是，在两个类别中，存在基于身份的暴力行为，包括仇恨言论、贬低性语言或歧视性行为。鉴于这类行为的高发率和早期出现，证明TFRS能够捕捉到这些行为非常重要；20.1%的10岁和11岁的黑人儿童报告因种族受到其他学生的不公平对待（Stein-Seroussi等人，2025年），而更多青少年报告了基于身份的欺凌，其中具有多重边缘化身份的青少年受害率最高（Stein-Seroussi等人，2023年）。由于少数族裔青少年更容易遭受伤害，并且面临更高的心理健康问题、自杀企图和自杀死亡的风险，因此识别针对这些学生的暴力行为至关重要。
通过TFRS报告的另一种常见行为是与自杀和自伤相关的关注点。自杀是当代美国青少年死亡的主要原因，40%的青少年报告持续感到悲伤或绝望，20%的人认真考虑过自杀企图，9%的人报告过自杀企图（About 2025年）。在本研究中，我们发现自杀关注点与非学校相关问题之间存在重叠。捕捉学校之外的问题对于提高青少年安全至关重要。青少年自杀的地点通常是住宅区（Stueve等人，2006年），先前的研究表明，青少年会在学校非上课时间（如深夜）通过TFRS报告危及生命的信息（Thulin等人，2026年；Nagata等人，2021年）。同样重要的是发现药物使用与自杀倾向之间的重叠，因为其他研究人员表明，药物使用，特别是酒精使用，可能是个体尝试自杀的决定因素（Thulin等人，2024年）。然而，提示线的一个主要限制是初始提示中提供的信息不足（Muthén，2018年）。尽管许多匿名TFRS系统，包括北卡罗来纳州使用的系统，都包含加密的双向通信功能，但提示者不需要进一步沟通，由于系统的匿名性质，通常无法直接跟进提示者。确保学生接受培训以提交全面、相关的信息对于处理自杀相关问题尤为重要，以便为遇到困难的青少年提供支持。
另一个重要的重叠点是关于武器、大规模伤害和攻击性的关注点。第一个TFRS系统是在2004年科罗拉多州科伦拜恩大规模枪击事件后创建的（Cowie，2023年）。枪支伤害是青少年死亡的主要原因（Thulin等人，2025年），在过去20年中，校园枪击事件的频率有所增加（Vaismoradi等人，2013年）。大规模枪击事件会造成巨大的直接和间接创伤，并在大众媒体上被广泛报道（Wong等人，2021年）。虽然单一大规模伤害事件的后果非常严重，防止这些犯罪非常重要，但同样重要的是防止学校中的其他枪支相关伤害，因为99%的校园枪击事件是人际攻击行为（而非大规模伤害事件）（Vaismoradi等人，2013年）。我们的编码方案区分了广义武器威胁和疑似大规模伤害风险，攻击性与广义武器威胁和疑似大规模伤害风险的重叠表明，这两种风险都通过TFRS被报告。
本研究的发现代表了一个州级的系统，但由于不同平台之间的软件工程相似性和观察到的数据报告指标的相似性（Gorzkowski Hamilton等人，2023年），这些发现适用于大多数州级的TFRS系统。尽管提示类型的统计不足限制了对这些系统使用目的和频率的解读，但运营TFRS的工作人员指出，学生在提交提示时选择一种事件类型非常重要，这样响应者可以获取初步信息，特别是当学生在提示的文本部分没有写入太多信息时。然而，从当前研究中获得的信息仍然有助于了解系统如何构建数据捕获，并可用于定制学生培训。扩展TFRS系统的报告功能以反映重叠的提示是确保数据可靠性和有效性的重要步骤。由于每个提示都会由受过培训的工作人员仔细审查，修改底层软件系统以允许工作人员在关闭提示时指出额外的关注点将是一个积极的步骤。此外，从学生角度出发，根据存在多种关注点的情况定制培训，以帮助他们更有效地使用系统并确保系统的统计准确性也很重要。鉴于反映多种风险的提示更可能涉及生命安全，这一点尤为重要。
多个提示和提示之间的重叠模式对TFRS提供者以及学校社区成员都有培训意义。迄今为止，关于TFRS工作人员如何响应提示关注点（包括如何确定提示的优先级并成功获取额外信息）的数据有限（Gorzkowski Hamilton等人，2023年；Holliday等人，2024年）。然而，先前的研究表明，TFRS培训对于他们的采纳和有效性至关重要（Horowitz等人，2024年）。我们的结果指出了收集额外或相关关注点的价值，或许可以在提示者提出可能伴随其他问题的情况时进行有针对性的跟进。同样，对学生、工作人员和社区成员进行关于如何以及何时使用系统的培训，可能会影响提示者在沟通关注点时分享的信息量。分享示例或鼓励报告额外风险可能有助于更好地针对相关问题提供更有针对性的响应。最终，未来研究通过考察其他提示特征（例如提供提示的人与提示所涉及的人之间的关系），可能会产生其他重要的见解，这些见解对于培训和实施工作具有相关性。
**局限性**
本研究存在几个重要的局限性。首先，数据仅来自2019年至2023年期间的一个州。尽管其他研究表明不同州系统的给小费趋势存在相似性（Thulin等人，2026年；Nagata等人，2021年），但也有研究指出不同州的TFRS（Tip Reporting System）在设计和实施方面存在显著差异，这些差异可能会影响学生提交的提示类型（Gorzkowski Hamilton等人，2023年）。因此，不同风险类型的趋势可能会因地区而异。然而，发现大量提示中存在多种风险这一现象可能是普遍存在的，特别是考虑到TFRS工作人员在不同系统中报告的情况是一致的。
关于州系统结构的差异，“Say Something Anonymous Reporting System”并没有强制要求按风险类型进行报告；相反，经过培训的危机顾问会评估提示的严重程度，以确定是否需要紧急服务介入。采用自动化处理程序的系统在趋势上可能存在差异。不过，我们强调人工审核和细致的风险评估的重要性，这既是为了合理分配资源，也是为了防止系统造成不必要的伤害（例如，过度反应导致创伤）。最后，由于数据隐私和清洗步骤去除了数据中的青少年身份信息，我们无法识别针对同一事件的不同提示。虽然某些风险可能因同一事件而收到多次提示，从而被过度报告，但我们使用随机抽取的提示进行手工编码，这可能有助于最小化这一问题。
**结论**
学生们向这个全州范围的举报热线提交了各种各样的问题，其中三分之一的提示包含了关于多种令人担忧的行为的信息。这一发现表明，TFRS可能是了解青少年面临的风险因素普遍性的重要信息来源。此外，令人担忧的行为之间的重叠增加了提示被视为严重情况并需要紧急响应的可能性。这些行为之间的重叠往往代表了加剧风险的因素，以及有助于应对风险的重要背景信息。研究结果强调了改进系统内数据收集的重要性，以便准确反映青少年使用这些系统所面临的风险类型；同时也指出了如果TFRS的设计或使用方式仅限于收集有限或结构化的信息，可能会存在的不足之处。
