多少才算足够？评估青少年饮酒模式在30天与60天时间线上的稳定性

《Alcohol, Clinical and Experimental Research》：How much is enough? Assessing 30- versus 60-day Timeline Followback stability in youth alcohol use patterns

酒精使用模式在青少年群体中具有较高变异性，需更长的Timeline Followback（TLFB）窗口准确捕捉。本研究通过对比两个30天窗口（Days 1–30和31–60）的TLFB数据，发现所有酒精使用指标（如总饮酒天数、日均饮酒量等）均显著相关，且ICC值显示良好至中度稳定性。尽管近期窗口报告的酒精使用量略高，但差异较小（平均差异<3 drinks，<1天），临床意义相近。研究证实30天TLFB窗口可满足青少年酒精使用评估需求，同时降低参与者与研究人员负担。

　　近年来，酒精使用行为在青少年和年轻成年人中一直占据主导地位，这使得对这一群体进行酒精使用评估成为研究的重要课题。在研究酒精使用行为时，研究者通常会采用一种称为“时间线回顾法”（Timeline Followback, TLFB）的工具，用于收集参与者在过去一段时间内的酒精使用数据。然而，考虑到青少年和年轻人的酒精使用模式可能存在较大波动，因此有人认为需要更长的TLFB报告周期，以便更准确地捕捉其使用行为。但与此同时，更长的报告周期可能会增加参与者和研究团队的负担。为此，一项研究探讨了在两个不同的30天时间段内（TLFB第1–30天和第31–60天）对青少年酒精使用模式的稳定性，以期为未来的研究提供更科学、更高效的数据收集方案。

### 研究背景与意义

酒精使用行为在青少年和年轻成年人中具有高度的波动性，这可能与多种因素有关。例如，在美国，年龄小于21岁的群体在合法饮酒方面受到限制，因此在获得酒精时可能会出现更频繁、更密集的饮酒行为，即所谓的“暴饮”现象。此外，一周中的某些日子，如周四至周日，酒精使用率较高，这可能与社交活动、聚会文化等因素有关。同样，学校的假期或学期安排也可能导致酒精使用行为的波动。因此，选择合适的报告周期对于准确评估青少年的酒精使用行为至关重要。然而，更长的报告周期虽然有助于全面了解使用模式，但同时也可能带来更高的认知负担和时间成本，尤其是在数据收集和分析过程中。

为了在保证数据质量的同时减轻参与者的负担，研究者需要权衡报告周期的长度与数据的可靠性。因此，这项研究的目的在于评估使用30天报告周期是否足以准确捕捉青少年的酒精使用模式，并探讨其在不同群体中的适用性。

### 研究方法

本研究的参与者包括481名年龄在15至25岁之间的青少年，共完成了504次访问。这些参与者被招募到一个名为“Entryway”的共享评估流程中，该流程用于多个涉及物质使用的研究。在这一流程中，参与者接受了包括酒精使用在内的多项评估，其中采用了修改版的TLFB工具。TLFB是一种结构化的回顾性评估方法，它通过使用日历和特定的时间锚点（如生日、毕业日期等）来引导参与者回忆其在一定时间范围内的酒精使用情况。研究者将TLFB数据分为两个30天的报告窗口：最近的30天（Days 1–30）和较早的30天（Days 31–60）。

为了分析这些数据，研究者使用了多种统计方法，包括Spearman相关系数、Wilcoxon符号秩检验和组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）。Spearman相关系数用于评估不同报告窗口之间酒精使用变量的相关性，而Wilcoxon符号秩检验则用于比较两个报告窗口之间的中位数差异。ICC则用于衡量不同报告窗口之间的重测可靠性，即数据的一致性。此外，研究者还进行了子组分析，以评估不同性别、年龄（18岁以下或18岁以上）、酒精使用障碍（AUD）状态以及其他物质使用情况下的酒精使用模式是否稳定。

### 研究结果

研究结果显示，所有酒精使用变量在两个报告窗口之间均存在显著相关性（*p* < 0.001），这表明即使在不同的时间段内，青少年的酒精使用行为具有一定的稳定性。然而，研究者也发现，在最近的报告窗口（Days 1–30）中，酒精使用量和频率普遍高于较早的报告窗口（Days 31–60），除了“饮酒日平均饮酒量”（DPDD）外，其他变量均表现出显著差异（*p* < 0.05）。这种差异主要体现在总体饮酒量、饮酒天数以及酗酒天数等方面。尽管存在这些差异，但它们的数值变化较小，平均而言，总饮酒量的变化不超过3杯，饮酒天数或酗酒天数的变化不超过1天，说明这些差异在临床意义上并不显著。

从重测可靠性角度来看，ICC值表明，除了“单日最大饮酒量”外，其他变量在两个报告窗口之间均表现出良好的一致性（ICC > 0.75）。然而，“单日最大饮酒量”的一致性较低（ICC = 0.70，95% CI = 0.65–0.74），这可能是因为该变量在记忆上存在更大的不确定性。在子组分析中，不同性别、年龄以及物质使用情况下的酒精使用模式也表现出类似的稳定性。例如，对于女性而言，尽管在最近的报告窗口中饮酒天数和酗酒天数较高，但其一致性仍保持在中等水平。同样，年龄在21岁以下的群体在报告窗口之间的饮酒天数和酗酒天数也显示出一定的波动，但总体上仍具有较高的重测可靠性。

此外，研究者还发现，对于那些仅使用酒精而不使用其他物质的参与者，其酒精使用数据在两个报告窗口之间的相关性较低，ICC值也较低（范围为0.54–0.71）。这可能是因为该子组的样本量较小（仅占总样本的17.5%），导致统计效力不足。因此，对于仅关注酒精使用的研究，可能需要更大的样本量来验证这些结果。

### 研究结论

综上所述，这项研究表明，使用30天的TLFB报告窗口对于青少年酒精使用评估是足够且有效的。在两个不同的30天时间段内，酒精使用变量表现出显著的相关性，并且具有良好的重测可靠性。尽管存在一些差异，但这些差异在临床意义上并不显著，说明使用较短的报告周期仍然能够提供可靠的酒精使用数据。此外，研究结果还表明，较短的报告周期有助于减少参与者和研究团队的负担，同时保持数据的准确性。

然而，研究者也指出，某些变量（如“单日最大饮酒量”）在两个报告窗口之间的稳定性较低，这可能与记忆的准确性有关。因此，在选择报告周期时，研究者需要根据具体的研究目标和变量类型进行权衡。例如，如果研究的重点是总体饮酒量和频率，那么30天的报告窗口是足够且有效的；但如果需要精确评估某些特定行为（如暴饮的高峰日），则可能需要更长的报告周期。

### 讨论与启示

本研究的发现与以往关于成年人酒精使用模式的研究结果相呼应。例如，有研究比较了网络版的7天TLFB与面对面的30天TLFB在大学生中的应用，发现7天的报告周期能够提供更详细的饮酒数据，而30天的报告周期则可能因为时间跨度较大而影响数据的准确性。类似地，其他研究也表明，在较长的报告周期（如90天）中，酒精使用数据的稳定性会有所下降，尤其是在每日饮酒行为的报告上。

这些研究结果共同支持了这样一个观点：在某些情况下，较短的TLFB报告周期可能更有利于捕捉酒精使用行为的细节，尤其是在那些需要准确记录每日饮酒量的研究中。同时，研究者也指出，记忆的准确性可能是一个关键因素。由于青少年的饮酒行为往往与近期事件更相关，因此他们可能更容易回忆最近的饮酒情况，而较早的饮酒行为则可能因为时间久远而被低估或遗漏。

此外，研究者还强调了研究设计的局限性。例如，本研究的数据仅涵盖60天，而没有更长的时间跨度，这限制了对长期饮酒行为的评估。未来的研究可以考虑使用更长的报告周期，以进一步验证这些发现。同时，本研究的样本具有较高的同质性，尤其是在教育水平、种族和民族方面，这可能影响研究结果的普遍适用性。因此，未来的研究需要更加多样化的样本，以确保结果能够推广到更广泛的人群。

### 研究的意义与应用

这项研究为未来青少年酒精使用评估提供了重要的参考。它表明，30天的TLFB报告窗口不仅能够提供足够的数据，而且还能在减轻研究负担的同时保持数据的准确性。对于那些需要快速筛查和数据收集的研究来说，这一发现具有重要的实践意义。通过采用较短的报告周期，研究者可以在不牺牲数据质量的前提下，提高研究效率。

此外，研究结果还为研究设计提供了指导。例如，在评估酒精使用障碍（AUD）时，研究者可以采用30天的报告窗口，以确保数据的稳定性。同时，在分析不同性别和年龄群体的酒精使用模式时，研究者可以利用子组分析来进一步细化研究结果。这些分析可以帮助研究者更好地理解不同群体的饮酒行为，并为干预措施的制定提供依据。

总之，这项研究不仅提供了关于青少年酒精使用模式的重要信息，还为未来的酒精使用评估方法提供了科学依据。它表明，30天的TLFB报告窗口在大多数情况下是足够且有效的，尤其是在数据质量和研究效率之间取得平衡的前提下。