J Behav Addict. 2016 Dec; 5(4):614-622。 doi:10.1556 / 2006.5.2016.079。 Epub 2016 Nov 10。
KonkolÿThegeB.1,2, 霍金斯DC1, 野生TC3.
抽象
背景和目的
这项研究的目的是(a)在一个大型的有代表性的样本中描述单一成瘾问题和多重成瘾问题的流行率;以及(b)识别经历过与物质相关和行为成瘾问题的人群的不同亚组。
来自加拿大艾伯塔省的6,000受访者的随机样本完成了调查项目,评估过去一年中使用四种物质(酒精,烟草,大麻和可卡因)和六种行为(赌博,饮食,购物,性别,视频)所经历的自我归因问题游戏和工作)。 分层聚类分析用于对2,728受访者(1,696女性和1032男性; M年龄 = 45.1年, SD年龄 = 13.5岁),他们在上一年报告了一种或多种成瘾行为的问题。
在总样本中,49.2%的受访者报告为零,29.8%报告为1,13.1%报告为2,7.9%报告上一年有三次或更多成瘾问题。 群集分析结果表明7组解决方案。 大多数集群的成员都有多个成瘾问题; 群集成员中过去一年成瘾行为的平均数量介于1(群集II:仅过量饮食)和2.5(群集VII:过度视频游戏与吸烟,过度饮食和工作的频繁共现)之间。
我们的研究结果复制了以前的结果,表明大约一半的成年人在某一年中至少有一次过度行为。 然而,我们的分析揭示了与先前研究中通常发现的相比更多的共同成瘾集群。
介绍
成瘾是慢性复发性健康状况,与个体和人群水平的许多负面后果相关。 这些包括但不限于上瘾者的发病率和死亡率较高,家庭或社区成员的健康和经济损失,以及整个社会的经济和社会成本增加(Effertz&Mann,2013年; 麦金尼斯与福格(1999); Single,Robson,Xie和Rehm,1998年)。 成瘾是最常见的精神障碍,特别是考虑到行为成瘾时(Sussman,丽莎和格里菲斯,2011年)。 尽管对行为成瘾的概念化,标准和类别进行了激烈辩论,但正在形成的共识是,尽管知道不良后果,但它们与物质相关的成瘾问题类似,因为它们会产生促进行为持久性的短期奖励(Demetrovics&Griffiths,2012年; 格兰特(Grant),波坦察(Potenza),温斯坦(Weinstein)和戈列里克(Gorelick),2010年; Karim&Chaudhri,2012年; Mudry等,2011).
随着领域的发展,越来越多的行为被概念化为成瘾。 这些范围包括现在被广泛视为合法成瘾的行为(例如,赌博和在线游戏成瘾(Hellman,Schoenmakers,Nordstrom和van Holst,2013年; Wong&Hodgins,2014年)]通过有争议的行为[例如电视,色情和色情成瘾(Clarkson和Kopaczewski,2013年; 加西亚和蒂博特,2010年; Sussman&Moran,2013年)],投机性强的“成瘾” [例如,爱,晒黑或入店行窃(Kourosh,Harrington和Adinoff,2010年; 舒尔曼,2003; Sussman,2010)]。 从临床角度来看,失去对这些行为的控制可能导致忽视角色义务和健康保护行为以及人际冲突和/或直接的身体伤害。 尽管存在负面后果,但自我控制能力下降的现象是联合这一更广泛概念的关键特征之一,使得将这些不同的活动视为行为(或过程)成瘾似乎是合理的(Mudry等,2011).
成瘾并不总是单独发生。 临床医生已经注意到成瘾经常在同一个体中共同发生,并且可能存在系统性的进展,从一个过度行为的困难到另一个行为的挣扎(Goss,2001; Haylett,Stephenson和Lefever,2004年)。 此外,与仅经历一个有问题的成瘾行为的人相比,患有共同成瘾的个体的负面结果风险增加 - 包括受害,身体健康状况较差,甚至自杀(Rush,Urbanoski,Bassani,Castel和Wild,2010年)。 此外,当成瘾同时发生时,它们可以相互作用,使准确的评估和有效的治疗变得复杂; 例如,一个过度的行为可能会掩盖另一个成瘾或成瘾可能相互交替(Freimuth等人,2008年).
尽管有这些考虑因素,成瘾治疗提供者和计划通常不会探讨合并症问题(特别是与物质相关的共生和行为成瘾),因此尽管它们明显优于并行或连续提供的服务,但并未提供综合干预措施(Rush等,2010)。 此外,尽管在实证文献中已经讨论了高比率的共同成瘾,但这项工作的大部分都强调了与物质共存的问题,并且经常排除行为成瘾。
只有一小部分研究针对共同发生的与物质有关的行为上瘾。 Stephenson,Maggi,Lefever和Morojele使用变量中心(即因子分析)方法(1995)检查了临床样本中16种过度行为中的同时发生。 作者确定了“养育”因素(例如,过量饮食,购物,运动,工作或使用咖啡因)和“享乐主义”因素(例如,使用酒精,尼古丁,娱乐性药物,赌博和过度的性行为)。 Haylett等。 (2004)尝试使用相同的成瘾行为来重复这些发现,并报告了四个分组:“自我养成”(例如,过量饮食,购物或使用咖啡因),“其他养成”(例如,过度工作)和强迫性帮助),“寻求享乐主义”(例如,使用休闲药,处方药和尼古丁)和“与统治相关的享乐主义”(例如,过度的性行为和赌博)因素。 Lochner等。 (2005)调查了临床样本中的另一组行为/障碍,并确定了三组特征为“奖励不足”(例如毛滴虫病,病理性赌博和性欲亢进),“冲动性”(例如强迫性购物,贪婪和过度饮食)和“躯体”问题(包括躯体形式障碍)。 其他人在分析11种过度行为的同时发生时,仅在非临床青年样本中识别出两个组:“通常不上瘾”和“努力工作,尽情玩乐”组(例如,过度的性行为,运动,或互联网使用)(Sussman等,2014).
由于使用了小型和/或年龄特定的样本,该领域的现有研究受到限制(Sussman等,2014; Villella等,2011; 威洛比,查默斯和布塞里,2004年),限制物质相关和行为成瘾问题的报道(Freimuth等人,2008年; Sussman等,2011),以变量为中心(即,因子分析)和以人为中心(例如,聚类分析)方法相对。 为了解决这些局限性,本研究的首要目的是使用大量的代表性样本以及广泛的行为和物质来描述单一成瘾问题与多重成瘾问题的患病率。 为此,我们采用了 奠定流行病学 共同发生成瘾行为的方法(KonkolÿThege等人,2015年)。 流行病学提出“......症状学,病理学,病因学和流行病学领域在正式医学界以外的人的思想和活动中具有可识别的对应物”(戴维森,史密斯和弗兰克尔,1991年,p。 6)。 从这个角度来看,对公众对健康状况做出的推论的系统调查可以提供关于他们如何解释风险以及如何制定干预策略的重要见解(Lawlor,Frankel,Shaw,Ebrahim和Smith,2003年)。 本研究的第二个目的是确定经历一个或多个物质相关和行为成瘾问题的不同亚群,并探讨单独成瘾群体的成员是否以及如何在社会人口学特征和心理健康方面存在差异。
方法
参与者和程序
2009艾伯塔省成瘾调查包括两个部分,每个部分管理相同的调查项目。 首先,招募了一个成熟研究小组(Ipsos Canadian Online Panel)的4,000 Alberta(加拿大)成年成员(18 +年龄)的在线调查。 基于2006加拿大人口普查数据的目标配额是针对年龄,性别和地区而设定的,随机的,有代表性的小组成员样本被邀请参加调查。 扩大所用方法的范围,并平衡在线数据收集产生的可能偏差(Granello&Wheaton,2004年),2,000还对2010 Alberta成年人的其他基于人群的样本进行了计算机辅助电话调查。 其他地方已经描述了调查方法的进一步细节(KonkolÿThege等人,2015年).
为了解决我们的第一个研究目标,联合在线和电话调查数据集(N = 6,000)。 根据18年人口普查数据,两个原始数据库均经过独立加权,以确保区域,年龄和性别构成反映2006岁以上的阿尔伯塔省实际人口。 尽管这两个数据集的社会人口统计学特征(性别和收入除外)和问题行为的发生(除了过度购物和工作以外)均不同,但这些差异的影响范围却可以忽略不计。 唯一的例外是克雷默(Cramer) V (0.11)刚好在可忽略不计和小影响大小的边界之上。 其他地方报告了对这些样本中调查模式差异的更详细分析(KonkolÿThege等人,2015年).
为了解决我们的第二个研究目标,我们创建了一个分析子样本,其中包括过去一年报告一个或多个成瘾问题的受访者。 总样本(N = 6,000),并将子样本用于聚类(n = 2,728; 45.5%)几乎所有的社会人口统计学特征都不同; 但是,差异的影响大小再次下降到可以忽略或很小的范围内(表 1)。 此外,在分析子子样本中,1,850个体(子样本的67.8%)被招募作为在线调查的一部分,878个体(子样本的32.2%)是电话调查的参与者,其中 - 考虑到原始样本大小电话(n = 2,000,33.3%)和在线(n = 4,000、66.6%)的样本–还表明电话和在线样本在成瘾率方面通常具有可比性。 表中汇总了用于聚类分析的总样本和分析子样本的社会人口统计学特征 1.
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表1。 样本的社会人口学特征
总样本(加权) | 具有至少一个成瘾问题的子样本(未加权) | ||
---|---|---|---|
N (%)/M (SD) | N (%)/M (SD) | ||
N | 6,000(100.0) | 2,728(100.0) | |
性生活 | χ2 = 123.6, p <.001,克莱默氏 V = 0.12 | ||
男性 | 2,994(49.9) | 1,032(37.8) | |
女性 | 3,006(50.1) | 1,696(62.2) | |
年龄 | 44.5(15.1) | 44.1(13.5) | U = 8741865.5, p = .679, r <.01 |
教育程度 | U = 8468646.5, p <.001, r = .04 | ||
等级9或更低(1) | 63(1.1) | 30(1.1) | |
一些高中(2) | 309(5.2) | 160(5.9) | |
高中文凭(3) | 915(15.3) | 454(16.6) | |
一些大学,学院或大专院校/技术(4) | 1,358(22.7) | 660(24.2) | |
大专或大专以上学历/技术文凭(5) | 1,537(25.6) | 731(26.8) | |
完成大学本科学位(6) | 1,110(18.5) | 427(15.7) | |
完成大学毕业或专业学位(7) | 701(11.7) | 265(9.7) | |
婚姻状况 | χ2 = 25.5, p <.001,克莱默氏 V = 0.05 | ||
已婚/普通法 | 3,995(66.9) | 1,773(65.2) | |
分居/离婚 | 624(10.5) | 378(13.9) | |
寡 | 192(3.2) | 87(3.2) | |
单身/从未结婚 | 1,155(19.4) | 480(17.7) | |
就业状况 | χ2 = 49.4, p <.001,克莱默氏 V = 0.07 | ||
每周工作30个小时或以上 | 3,285(55.1) | 1,474(54.2) | |
每周工作少于30小时 | 637(10.7) | 308(11.3) | |
失业的 | 355(5.9) | 187(6.9) | |
学生 | 246(4.1) | 91(3.3) | |
退休 | 782(13.1) | 287(10.6) | |
由于残疾而无法工作 | 242(4.1) | 184(6.8) | |
其他名称 | 417(7.0) | 188(6.9) | |
税前年度家庭收入 | U = 6340414.5, p = .067, r = .02 | ||
低于$ 20,000(1) | 302(5.9) | 148(6.3) | |
$ 20,000- $ 29,999(2) | 318(6.2) | 160(6.8) | |
$ 30,000- $ 39,999(3) | 421(8.2) | 200(8.6) | |
$ 40,000- $ 49,999(4) | 485(9.4) | 230(9.8) | |
$ 50,000- $ 59,999(5) | 504(9.8) | 235(10.1) | |
$ 60,000- $ 69,999(6) | 416(8.1) | 176(7.5) | |
$ 70,000- $ 79,999(7) | 417(8.1) | 185(7.9) | |
$ 80,000- $ 89,999(8) | 406(7.9) | 194(8.3) | |
$ 90,000- $ 99,999(9) | 406(7.9) | 174(7.4) | |
$ 100,000或更多(10) | 1,459(28.4) | 636(27.2) |
该调查包括评估参与者的性别,年龄,教育程度,婚姻状况,就业和收入的项目(表 1 描述了每个社会人口学项目的响应选项。 在一些分析中,社会人口学变量被重新编码为较少的类别以提高清晰度(表 3)。 该调查还包括有关四种物质(酒精,烟草,大麻和可卡因使用)和六种行为(有问题的赌博,饮食,购物,性行为,视频游戏和工作)的问题,这些行为以随机顺序呈现给每位受访者,无论调查模式。 与我们对非流行病学的重视一致,即公众对成瘾问题的看法,而不是专家得出的症状和体征(KonkolÿThege等人,2015年),为每个问题行为提供了一个定义(表 2),其目的是广泛地定义物质和行为的自我归因“问题”,而不使用术语“成瘾”来避免受访者的反应。 为了评估所包含的过度行为的发生,一个问题(“回顾你的生活,你曾经有过[问题行为]的个人问题吗?”)被用于三个可用的响应类别(“否”;“是” ,但不是在过去的12个月“;并且”是的,在过去的12个月“)。 因为在这项研究中我们只专注于过去一年的行为共现,所以前两个反应选项都崩溃了。
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表2。 为受访者提供的问题行为的定义
问题行为 | 定义 |
---|---|
酒精 | “酒精问题”是指滥用啤酒,葡萄酒和/或烈性酒。 |
烟草 | “烟草问题”是指滥用香烟,雪茄,咀嚼物,小雪茄和任何其他烟草制品。 |
大麻 | “大麻问题”意味着滥用大麻,大麻,哈希油,杂草,草或罐。 |
可卡因 | “可卡因问题”意味着滥用裂缝,粉末可卡因,打击,下雪或打鼾。 |
赌博 | “赌博问题”意味着玩老虎机,在线赌博,赌场游戏,彩票,刮刮票,以及任何其他赌钱以造成生活中的问题。 |
吃 | “饮食问题”是指与饮食有关的任何问题,无论是过多还是过少。 |
购物 | “购物问题”意味着以一种造成生活问题的方式购物。 |
性生活 | “与性有关的问题”是指以一种造成生活问题和/或不当使用色情内容的方式发生性行为,无论是在线还是离线。 |
视频游戏 | “视频游戏问题”意味着以一种造成生活问题的方式玩诸如X-Box,Wii,PlayStation等视频游戏以及其他在线或离线视频游戏。 |
工作 | “工作问题”意味着以一种造成生活问题的方式工作。 |
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表3。 社会人口学特征与前一年自我报告成瘾问题的数量有关(N = 6,000)
不包含 | 一个 | 二 | 三个或更多 | ||
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性别, N (%) | |||||
男性 | 1,306(48.6) | 791(48.1) | 358(50.6) | 228(55.3) | χ2 = 8.0, p = 047,克莱默 V = 0.04 |
女性 | 1,382(51.4) | 854(51.9) | 350(49.4) | 184(44.7) | |
年龄, M (SD) | 46.7(15.9) | 44.5(14.3) | 41.7(13.2) | 36.9(12.4) | Kruskal-Wallisχ2 = 195.6, p <.001 |
婚姻状况, N (%) | |||||
合作 | 1,925(72.0) | 1,071(65.4) | 442(62.6) | 245(59.5) | χ2 = 60.7, p <.001,克莱默氏 V = 0.08 |
分居或离婚 | 318(11.9) | 257(15.7) | 107(15.2) | 52(12.6) | |
集成的 | 432(16.1) | 309(18.9) | 157(22.2) | 115(27.9) | |
教育, N (%) | |||||
高中或更低 | 521(19.4) | 363(22.1) | 157(22.2) | 132(32.0) | χ2 = 34.7, p <.001,克莱默氏 V = 0.08 |
大学或更多 | 2,167(80.6) | 1,283(77.9) | 551(77.8) | 280(68.0) | |
就业 N (%) | |||||
全职或兼职 | 1,709(63.8) | 1,092(66.6) | 470(66.6) | 297(71.9) | χ2 = 12.0, p = 007,克莱默 V = 0.05 |
所有其他 | 968(36.2) | 547(33.4) | 236(33.4) | 116(28.1) | |
收入, M (SD) | 6.8(2.9) | 6.5(3.0) | 6.2(3.1) | 5.9(3.2) | Kruskal-Wallisχ2 = 49.1, p <.001 |
福利, M (SD) | 60.8(11.2) | 55.6(12.4) | 52.2(12.7) | 48.0(14.4) | Kruskal-Wallisχ2 = 623.8, p <.001 |
评估受访者的总体福祉,八项个人幸福指数(国际福利集团,2006)被管理。 该量表包含八个满意度区域,每个区域按11点量表评分(0 =完全不满意,5 =中性,10 =完全满意):生活水平,健康,在生活中实现,关系,安全,社区关联,未来的安全和灵性。 在本样本中,量表的内部一致性非常好(Cronbach的α= 0.88)。
统计分析
使用SPSS 23.0(SPSS,美国伊利诺伊州芝加哥)执行统计分析。 卡方检验用于比较使用Cramer方法在不同的社会人口统计学变量(例如,性别和婚姻状况)中报告过去年,一年,一年,一年或一年以上的问题行为的受访者。 V 量化效果大小。 使用非参数Kruskal-Wallis检验比较了两组的有序和非正态分布的连续社会人口统计学特征(例如年龄和收入)和幸福感分数。 还进行了多项逻辑回归分析,以对社会人口统计学变量与幸福感评分和聚类成员之间的关联进行建模。
使用具有平方欧几里德距离的Ward方法作为距离度量的分层聚类分析用于探索共同成瘾的模式。 此分析的输入是10变量,表明过去一年的存在与所调查的每个问题行为的缺失。 要保留的集群数量是基于寻求集聚计划系数最大变化的方法[参见 “停止规则”(Clatworthy,Buick,Hankins,Weinman和Horne,2005年)]。 还使用卡方检验和Kruskal-Wallis检验比较了群体成员的社会人口统计学和幸福感特征。
伦理
研究程序按照赫尔辛基宣言进行。 阿尔伯塔大学健康研究伦理委员会批准了这项研究。 所有受试者都被告知该研究,并且所有受试者都提供了知
成果
多种成瘾问题的患病率和相关性
50.8受访者总样本中超过一半(6,000%)的参与者报告在研究前的12个月中检测到一种或多种物质和行为存在问题(该样本中个体成瘾行为的患病率有在别处有描述,请参阅 KonkolÿThege等人,2015年)。 大约三分之一(29.8%)报告了过去一年中只有一种物质或行为的问题,而13.1%报告了两个问题,7.9%报告了研究前一年内三种或更多种物质和行为的问题。 这些群体的成员在所有社会人口学特征和幸福感得分方面存在显着差异(表 3).
当将社会人口学变量和福祉输入多项逻辑回归模型时,预测受访者是否报告了一个,两个或三个或更多问题(参考组=过去一年没有报告成瘾问题的受访者),年龄和健康状况是只有一致的重要预测因子(每一个都与过度行为的可能性降低相关); 性别,受教育程度和婚姻状况仅偶尔与群体成员相关,而收入和就业状况似乎没有区分没有,一,二,三个或更多成瘾问题的个人群体(表 4).
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表4。 多项逻辑回归的结果调查报告无与一,二,三或更多成瘾问题的相关性(优势比与95%置信区间)
一个成瘾问题 | 两个成瘾问题 | 三个或更多成瘾问题 | |
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性生活 | |||
男性 | 0.97(0.84-1.12)a | 1.17(0.97-1.41)a | 1.34(0.97-1.41)* |
女性 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
年龄 | 0.99(0.99-1.00)*** | 0.98(0.97-0.99)*** | 0.95(0.94-0.96)*** |
婚姻状况 | |||
合作 | 1.09(0.88-1.34)a | 1.07(0.82-1.39)a | 1.30(0.95-1.78)a |
分居或离婚 | 1.50(1.14-1.96)** | 1.32(0.93-1.87)a | 1.36(0.86-2.14)a |
集成的 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
教育 | |||
高中或更低 | 1.04(0.87-1.25)a | 1.10(0.87-1.38)a | 1.67(1.28-2.19)*** |
大学或更多 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
就业机会 | |||
全职或兼职 | 1.10(0.94-1.29)a | 1.05(0.85-1.30)a | 1.25(0.95-1.64)a |
所有其他 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
收入 | 1.00(0.97-1.03)a | 0.98(0.95-1.02)a | 0.98(0.93-1.02)a |
福利 | 0.96(0.96-0.97)*** | 0.94(0.94-0.95)*** | 0.92(0.91-0.93)*** |
a非显著。
*p <.05,**p <.01,***p <.001。
聚类分析的结果表明了七聚类解决方案。 如表所示 5,第一个聚类(进行聚类时使用的样本的26.0%)表示吸烟的个体是他们共同的问题行为。 第二组(21.8%)由参与者报告过量饮食是他们唯一的问题行为。 第三个群集(16.2%)代表有工作问题的个体,而第四个群集(13.0%)由参与者组成,其特征在于大量不同的成瘾问题而没有明显的主导行为。 第五组(9.5%)主要代表报告过度性行为的个体,而第六组(8.9%)和第七组(4.7%)分别由购物和视频游戏的参与者作为他们共同的行为问题组成。 在过度的视频游戏玩家(Cluster VII)中观察到过去一年上瘾行为的最高平均数,而在过度食用者中发现最低(Cluster II)。 表中描述了每个群集的成瘾特征的详细信息 5.
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表5。 成瘾集群中每个问题行为的普遍率(%)(n = 2,728)
酒精度 | TOB | 三月 | COC | 斗大小! | 商城 | 视频 | 吃 | 性生活 | 工作 | 成瘾行为的数量a | |
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集群I(n = 708) | 0.0 | 100.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 19.1 | 0.0 | 17.7 | 1.4(0.6) |
第二组(n = 596) | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 100.0 | 0.0 | 0.0 | 1.0(0.0) |
第三组(n = 441) | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 25.3 | 0.0 | 100.0 | 1.3(0.4) |
第四组(n = 354) | 54.7 | 42.2 | 28.9 | 7.8 | 23.2 | 9.4 | 4.9 | 26.0 | 6.2 | 24.5 | 2.3(1.1) |
集群V(n = 259) | 13.6 | 22.9 | 5.8 | 4.4 | 5.8 | 15.3 | 4.4 | 35.4 | 99.7 | 38.6 | 2.3(1.6) |
集群VI(n = 243) | 0.9 | 20.3 | 0.0 | 0.0 | 6.0 | 100.0 | 7.3 | 50.9 | 2.2 | 31.9 | 2.1(1.0) |
第七组(n = 127) | 1.2 | 31.1 | 13.5 | 0.6 | 12.3 | 4.9 | 100.0 | 36.6 | 14.0 | 37.2 | 2.5(1.3) |
注意事项。 Alc:有问题的酒精使用,Tob:烟草使用问题,Mar:使用大麻的问题,Coc:使用有问题的可卡因,赌博:赌博问题,商店:过度购物,视频:有问题的视频游戏,吃:有问题的饮食,性别:过度性行为行为和工作:过度工作。
a过去一年上瘾行为的数量为 M (SD).
表中描述了每个簇的详细社会人口统计学特征 6。 群集成员资格与性别显着相关:男性在七个群集中的比例分别为34.9%,27.7%,40.6%,47.7%,64.1%,20.6%和44.1%。 就业和婚姻状况也与集群成员有关。 所有的序数水平(教育程度)或非正态分布的连续社会人口学变量(年龄和收入)也与群集成员关系相关。 最后,集群成员在幸福感方面也存在显着差异:“过度购买者”,“吸烟者”,“性成瘾者”和“多元化”集群的成员清楚地显示(通过非重叠置信区间表示)较低的井 - 比“工作狂”和“过度食欲”得分(图 1).
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表6。 与集群成员关系的社会人口学特征(n = 2,728)
集群I | 第二组 | 第三组 | 第四组 | 集群V | 集群VI | 第七组 | ||
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性别, N (%) | ||||||||
男性 | 247(34.9) | 165(27.7) | 179(40.6) | 169(47.7) | 166(64.1) | 50(20.6) | 56(44.1) | χ2 = 153.7, p <.001,克莱默氏 V = 0.24 |
女性 | 461(65.1) | 431(72.3) | 262(59.4) | 185(52.3) | 93(35.9) | 193(79.4) | 71(55.9) | |
年龄, M (SD) | 45.9(12.5) | 49.4(13.4) | 42.9(12.1) | 42.8(13.8) | 46.9(13.6) | 41.1(14.1) | 38.1(14.3) | Kruskal-Wallisχ2 = 130.0, p <.001 |
婚姻状况, N (%) | ||||||||
合作 | 465(65.9) | 413(69.5) | 283(64.5) | 197(56.1) | 181(69.9) | 157(64.6) | 77(61.1) | χ2 = 50.6, p <.001,克莱默氏 V = 0.10 |
分居或离婚 | 138(19.5) | 99(16.7) | 77(17.5) | 72(20.5) | 37(14.3) | 30(12.3) | 12(9.5) | |
集成的 | 103(14.6) | 82(13.8) | 79(18.0) | 82(23.4) | 41(15.8) | 56(23.0) | 37(29.4) | |
教育, N (%) | ||||||||
高中或更低 | 204(28.8) | 128(21.5) | 66(15.0) | 114(32.2) | 55(21.2) | 44(18.1) | 33(26.0) | χ2 = 50.2, p <.001,克莱默氏 V = 0.14 |
大学或更多 | 504(71.2) | 468(78.5) | 375(85.0) | 240(67.8) | 204(78.8) | 199(81.9) | 94(74.0) | |
就业 N (%) | ||||||||
全职或兼职 | 459(64.9) | 350(59.0) | 354(80.8) | 239(67.5) | 171(66.0) | 145(59.7) | 64(51.2) | χ2 = 72.3, p <.001,克莱默氏 V = 0.16 |
所有其他 | 248(35.1) | 243(41.0) | 84(19.2) | 115(32.5) | 88(34.0) | 98(40.3) | 61(48.8) | |
收入, M (SD)a | 6.1(2.9) | 6.6(3.0) | 7.0(3.0) | 6.2(3.2) | 6.5(2.9) | 6.4(3.2) | 5.6(3.0) | Kruskal-Wallisχ2 = 33.8, p <.001 |
福利, M (SD) | 52.7(12.8) | 56.7(13.1) | 55.5(11.8) | 49.7(13.9) | 52.0(14.6) | 50.9(14.9) | 52.4(12.5) | Kruskal-Wallisχ2 = 96.0, p <.001 |
a有关收入计量的详细信息,请参见表格 1.
讨论和结论
多种成瘾性疾病的综合治疗很重要,因为未能识别和治疗共病成瘾问题与较差的结果相关(物质滥用和心理健康服务管理局,2009)。 不幸的是,治疗提供者最容易认识到适合他们培训重点的疾病,很少包括行为成瘾(Freimuth等人,2008年)。 因此,本研究的目的是提供有关如何相对大量的物质和行为成瘾共同发生的进一步信息,以帮助治疗提供者和服务规划者了解典型的成瘾组合。
我们关于成瘾问题总体流行程度的调查结果与美国数据一致,表明约有一半的成年人在某一年内至少有一次过度行为挣扎(Sussman等,2011)。 本研究的结果还表明,大约30百分比的成年人群具有一种成瘾行为的困难,而另外的21%报告了两种或更多种行为和/或物质的问题。 虽然许多人认为某些形式的成瘾的频繁共现表明存在潜在的非成瘾特定倾向负责依赖(Shaffer等,2004),目前的数据 - 显示几乎60%报告上瘾问题的人只有一种行为有困难 - 并没有为这种成瘾综合症模型提供明确的支持。 然而,在过去一年中只报告一种过度行为的许多人可能已经或将会在其他方面遇到问题,但是先后而不是同时出现问题(参见成瘾替代/交叉成瘾/转换成瘾; 约翰逊,1999).
此外,我们的数据显示所研究的过度行为的模式最适合七群集解决方案,其大于先前研究中通常报告的群组或维度(2-4)的数量(Haylett等,2004; Lochner等,2005; 麦克拉伦与百斯特(2010); 斯蒂芬森等,1995; Sussman等,2014)。 然而,值得注意的是,由于研究方法的变异性很大,包括所检查的成瘾的数量和类型以及所采用的统计方法(因子分析,聚类分析,潜类分析和测量成瘾量表之间的相关性)。
这项研究的一个优势是使用两个独立的,相对较大的加拿大样本代表成人艾伯塔省的性别,年龄组和地区人口。 另一个优势是同时评估相对大量的物质相关和行为成瘾,提供了更广泛地看待整个成瘾领域的机会。 另一方面,本研究存在一些值得强调的局限性。 首先,两种调查模式的回复率都相对较低,这削弱了我们研究结果的普遍性(KonkolÿThege等人,2015年)。 此外,尽管用于评估有问题的成瘾行为的单一问题方法通常用于流行病学调查(保龄球,2005; 库克,1987),单项目量表的可靠性通常弱于多项目量表的可靠性。 此外,尽管先前的研究表明,通过单一问题进行过度行为的自我识别是识别成瘾性疾病患者的可靠且具有临床意义的工具,但这些研究主要集中在物质成瘾,病态赌博和视频游戏(库克,1987; King,Delfabbro和Griffiths,2013年; Widyanto,Griffiths和Brunsden,2011年)。 因此,这种评估方法对所有行为成瘾的方法论适用性的普遍性是值得怀疑的。
单项措辞的有效性也不清楚。 我们的目的是对每种强调受损的行为进行简要的行为描述,并避免使用成瘾等术语来尽量减少受访者的反应。 在本研究中没有检查参与者如何解释这些项目,并且在某些情况下可能广义地定义了损伤。 例如,为受访者定义的“有问题的饮食”不仅可以包含对食物成瘾者的过度食用,而且还可以包括厌食症的限制性行为模式,尽管其具有破坏性,但在当前的病理系统中并未被归类为成瘾。
尽管存在这些局限性,但这项研究提醒我们注意相当多的人同时经历几种成瘾性疾病,因此需要特别考虑并在接受心理健康服务时使用综合治疗方法。 我们希望这项工作将有助于准确评估和治疗出现成瘾症状的患者,鼓励专业人员考虑可能出现的物质和行为成瘾的可能性高于客户最初强调的那些。
作者的贡献
TCW和DCH设计了该研究并编写了该协议。 BKT进行了文献检索,并提供了以往研究的总结,进行了统计分析,并撰写了手稿的初稿。 所有作者都参与并批准了最终稿件。 所有作者都可以完全访问研究中的所有数据,并对数据的完整性和数据分析的准确性负责。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
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