时间线追踪方法在评估阿片类药物使用与治疗方面的重测可靠性研究

《Journal of Addiction Medicine》：Test-Retest Reliability of a Timeline Follow-back Method to Assess Opioid Use and Treatment

阿片类过量中毒防控中时间线回溯法（TLFB）的测试-重测一致性研究。在REBOOT试验中，对77名阿片类过量幸存者进行两次120天回顾测试，发现高频行为（如阿片类使用87%和MOUD使用58%）的ICC值达0.994-0.996，表明长期自我报告具有高度可靠性；低频事件（如住院、入狱）样本不足无法评估，需改进回忆策略。

　　在当前美国的药物滥用危机背景下，特别是合成阿片类药物（如芬太尼）导致的过量死亡率显著上升，研究人员致力于开发更有效的数据收集工具以监测相关行为和风险因素。其中，基于日历的回顾性行为评估（Timeline Follow-Back, TLFB）作为一种常见的自我报告方法，被广泛用于评估酒精使用、吸烟等行为的频率和模式。然而，针对阿片类药物使用和过量事件的TLFB工具在评估长期行为模式方面的可靠性尚未得到充分验证。因此，一项名为REBOOT的研究通过测试-重测方法，评估了一种改进型TLFB工具在阿片类药物过量幸存者中的可靠性，尤其是在120天时间跨度内的自我报告行为。

REBOOT研究是一项为期16个月的随机对照试验，旨在评估重复动机访谈干预对减少阿片类药物过量事件的有效性。研究地点包括波士顿和旧金山，覆盖了不同社会经济背景的参与者。所有参与者都具有非处方阿片类药物使用史，并且在过去三年内经历过至少一次非致命性阿片类药物过量事件。为了确保研究的全面性，研究人员设计了一种改进型TLFB工具，专门用于评估与阿片类药物过量风险相关的多个指标，包括阿片类药物使用、阿片类药物使用障碍（MOUD）治疗、非致命性过量事件、住院治疗、戒毒治疗以及监禁经历等。

在研究过程中，参与者被要求回顾过去120天的行为，通过填写日历形式的表格，记录每天是否使用了阿片类药物、是否发生了过量事件、是否住院、是否接受了戒毒治疗或是否被监禁。在初始评估中，研究人员通过多种方式帮助参与者回忆，例如提供锚定日期（如节假日、生日等），以提高数据的准确性。在完成初始评估后，研究人员对部分参与者进行了测试-重测评估，要求他们在接下来的120天内再次回顾同样的时间范围，并填写TLFB表格。这一过程旨在验证TLFB工具在较长时间跨度内的稳定性与一致性。

测试-重测评估共纳入了77名参与者，占研究总人数的29%。在测试和重测中，大多数参与者都报告了阿片类药物的使用（测试中87%，重测中83%）以及MOUD的使用（测试中58%，重测中60%）。这些高频事件的自我报告数据表现出非常高的可靠性，测试与重测之间的组内相关系数（ICC）分别为0.994和0.996，表明TLFB工具在评估阿片类药物和MOUD使用频率方面具有高度的一致性。相比之下，较少有参与者报告住院（8% vs 9%）、戒毒治疗（3% vs 3%）、监禁（5% vs 7%）或非致命性过量事件（4% vs 3%）。由于这些事件的发生频率较低，研究人员认为它们在统计学上缺乏足够的样本量以支持可靠性分析。

研究结果表明，改进后的TLFB工具在评估高频行为（如阿片类药物和MOUD的使用）方面表现出良好的可靠性，这为长期行为监测提供了有力的支持。然而，对于较为罕见的事件，如过量、住院、监禁等，由于报告人数较少，测试-重测分析无法得出可靠的结论。因此，研究人员建议在这些罕见事件的研究中，需要更大的样本量或更短的回顾时间以提高数据的可靠性。

在方法学上，研究采用了描述性统计分析和统计检验相结合的方式，以评估不同变量之间的差异。对于社会人口学特征，研究人员使用了卡方检验和费舍尔精确检验，以确保分析的严谨性。对于连续变量（如阿片类药物使用天数），中位数和四分位数范围被用于描述数据分布，而二分类变量（如是否住院）则采用二元变量分析。此外，为了验证ICC的稳健性，研究人员还进行了敏感性分析，测试了其他相关系数（如斯皮尔曼和皮尔逊相关系数）在评估连续变量时的表现。结果显示，ICC与这些相关系数之间存在高度一致性，进一步支持了TLFB工具在长期行为评估中的有效性。

尽管研究取得了显著成果，但仍然存在一些局限性。首先，由于某些事件的发生频率较低，研究人员无法对这些变量进行统计学上的可靠性分析。其次，由于缺乏黄金标准的测量方法，研究未能评估TLFB工具的效度。第三，测试-重测过程中，评估员可能因了解参与者在初始评估中的回答而产生一定的引导性，这可能会影响重测结果的准确性。为此，研究人员特别强调，评估员在进行重测时仅根据重测过程中参与者提供的信息进行提示，以避免潜在的偏差。第四，研究样本主要来自频繁使用阿片类药物的过量幸存者，因此结果可能不适用于使用频率较低的群体。此外，由于测试-重测评估是在REBOOT研究的特定时间段内进行的，可能存在未观察到的样本差异。最后，参与者在回顾120天事件时报告了一些记忆上的困难，这可能引入回忆偏差，因此未来研究可能需要在回顾时间长度上进行权衡，以兼顾数据的准确性和完整性。

总体而言，REBOOT研究为改进型TLFB工具在评估阿片类药物使用和MOUD治疗方面的可靠性提供了重要的实证支持。研究结果表明，TLFB工具在评估高频行为方面具有很高的可靠性，这使其成为监测长期行为模式的一种可行方法。然而，对于低频事件，研究人员建议需要更多的数据或更短的回顾周期，以提高评估的准确性。此外，研究还强调了TLFB工具在实际应用中的可操作性和接受度，这为未来在更大范围内的推广奠定了基础。未来的研究可以进一步探索TLFB工具在不同人群和不同时间跨度中的适用性，并结合其他数据收集方法（如生物标志物检测）以提高评估的全面性和准确性。通过不断优化和验证，TLFB工具有望成为评估阿片类药物使用和相关风险因素的重要工具，从而为公共卫生政策和干预措施提供更可靠的数据支持。