大麻政策变迁下洛杉矶年轻成年人的控制性大麻使用模式：一项为期9年的潜在类别分析

《International Journal of Mental Health and Addiction》：Controlled Use of Cannabis Among Young Adults in Los Angeles Across Changes in Cannabis Policies

本研究针对美国大麻合法化背景下年轻成年人控制性使用大麻规则的研究空白，通过对洛杉矶366名年轻大麻使用者进行为期9年的队列研究，采用潜在类别分析(LCA)发现控制型与失控型两类使用者。结果显示控制型用户大麻使用量和问题性使用显著较低，为制定减少大麻使用的公共卫生策略提供了新思路。

　　

随着美国各州相继实现大麻医疗用途和成人使用的合法化，大麻的可及性显著提高，产品种类、数量和效力也大幅增加。这一政策环境的转变引发了对问题性大麻使用（包括依赖和大麻使用障碍）的广泛关注。然而，大多数大麻使用者并未发展为依赖或障碍，这提示我们，控制性大麻使用——即大麻使用者为限制使用而制定的规则和实践——是一个潜在重要但研究不足的领域，尤其是在年轻成年人中。Zinberg早在1984年就提出了控制性使用物质的理论框架，强调“设置”（规则或社会规范）和“仪式”在调节使用行为中的作用。然而，在当前高可及性的大麻环境下，关于控制性使用规则的研究仍然有限，未能充分反映政策变迁的影响。为此，研究人员开展了一项历时9年的研究，追踪调查洛杉矶地区年轻成年大麻使用者在政策从仅限医疗使用过渡到成人使用合法化过程中的控制性使用行为。

本研究主要利用了来自CHAYA前瞻性队列研究的数据。该队列于2014年在洛杉矶招募了366名过去90天内使用过大麻的18-26岁年轻成年人，并进行了共计8轮随访调查。本研究重点分析了其中四个关键政策时间点的数据：第一轮（2014-2015年，仅限医疗政策）、第四轮（2017-2018年，向成人使用政策过渡期）、第五轮（2019-2020年，成人使用政策）和第八轮（2022-2023年，成人使用政策）。分析样本仅包含在各轮次调查前90天内使用过大麻的参与者。研究的核心方法是潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)，使用五个二分变量作为潜在类别的指标，这些指标操作化定义了控制性使用规则，包括：避免在家庭聚会时受影响下使用、避免在工作/学习时受影响下使用、避免在驾驶时受影响下使用、过去12个月内停止使用至少一周、以及在特定时间使用大麻。通过比较不同类别数量模型的拟合优度（如贝叶斯信息准则BIC、Vuong-Lo-Mendell-Rubin调整似然比检验VLMR-LRT）以及分类质量（熵和平均后验概率）来确定最佳类别数。此外，还采用了潜在转变分析(Latent Transition Analysis, LTA)考察类别随时间的稳定性，并使用R3Step程序和BCH方法分别考察协变量（如人口学特征、健康状况）对类别归属的预测作用，以及潜在类别与大麻使用结局（如使用频率、强度、数量和问题性使用，通过依赖严重程度量表SDS测量）的关联。数据处理使用SPSS进行描述性分析，模型拟合主要在Mplus软件中完成。

描述性特征与损耗分析

研究样本基线平均年龄为21.23岁，近半数（45.9%）为西班牙裔，三分之一（33.9%）为女性，首次使用大麻平均年龄为15.24岁。从第一轮到第八轮（约9年），样本量因失访或停止使用大麻而减少47%。损耗分析显示，到第八轮失访的参与者在第一轮表现出控制性使用规则的倾向更高，表明留存样本可能略微偏向于控制性较弱的用户。随着时间推移，参与者年收入超过25,000美元的比例显著增加，而焦虑和慢性疼痛水平保持稳定。在大麻使用方面，过去90天内使用天数显著下降，但每日吸食次数、每周使用量（≥3.5克）以及SDS问题性使用得分保持稳定。在控制性使用行为指标上，避免工作/学习时使用和避免驾驶时使用这两种规则的发生率显著上升，而过去12个月内停止使用至少一周的发生率显著下降，使用特定时间和大麻避免家庭聚会时使用则保持稳定。

潜在类别枚举与特征

在每个调查轮次（第一、四、五、八轮）分别进行的潜在类别分析中，两类别模型被确定为最优解。这两个类别被命名为“控制型”和“失控型”。熵值从第一轮的0.55（较低）提高到第八轮的0.73（中等），表明类别区分度随时间推移而增强。控制型类别在所有轮次中均表现出对所有五项控制性使用规则更高的认可概率。控制型用户的比例在政策过渡期（第四轮）有所下降，但在第八轮恢复至与第一轮相近的水平（约40%）。失控型用户始终占多数。具体到各项规则，在控制型用户中，避免工作/学习时使用和避免驾驶时使用的概率在9年间增长最为明显；而停止使用至少一周的概率在控制型用户中保持较高但在失控型用户中急剧下降，是导致整体该规则发生率下降的主要原因。

类别预测因素与使用结局关系

逻辑回归分析（R3Step程序）显示，较晚的大麻使用起始年龄是预测归属于控制型（相对于失控型）的显著因素，这在第一轮和第八轮均成立。其他社会人口学特征（如性别、民族、年龄、收入）或健康状况（焦虑、慢性疼痛）均不能显著预测类别归属。使用BCH方法控制测量误差后，比较两类用户的大麻使用结局发现，控制型用户在所有四个时间点的大麻使用量（每周≥3.5克的比例）、使用频率（过去90天使用天数）、使用强度（每日吸食次数）均显著低于失控型用户。在问题性使用方面（SDS得分），控制型用户在第一、四、五轮也显著低于失控型用户，但在第八轮，两类用户间的差异不再显著。

本研究首次在长达9年的时间里，追踪了大麻政策从仅限医疗使用向成人使用合法化转变期间，年轻成年人控制性大麻使用规则的变化模式。研究成功识别出控制型与失控型两类使用者，并发现控制型使用与较低的大麻使用量和较轻的问题性使用相关，这为Zinberg的控制性使用理论在当代合法化环境下的适用性提供了实证支持。值得注意的是，尽管整体样本中大麻使用天数在政策转变后有所下降，但失控型用户的使用天数始终保持在高位，且该类用户对多数控制性规则的采纳率一直很低。这提示，单纯的政策变化或年龄增长并不足以促使所有使用者自发采取控制性措施。研究发现较晚开始使用大麻是控制型使用的一个预测因素，这或许与更好的前期社会适应性有关。然而，其他人口统计学和健康因素未能预测类别归属，表明采纳控制性规则可能是一个复杂且个体化的过程，受多种未测量因素（如个人动机、社会规范、具体环境）的影响。

研究结果具有重要的公共卫生意义。它表明，有针对性地向年轻成年人传播和推广经过验证的控制性使用规则（如避免在特定场合使用），可能是一种有效的减少大麻使用和相关问题的策略。这为在日益宽松的大麻政策背景下，开发基于证据的公共卫生信息和新颖的干预措施（如侧重于控制性使用的简短干预）提供了科学依据。未来的研究需要探索更广泛的控制性规则，深入了解其形成和维持的影响因素，并评估其对更广泛的心理社会功能结局的长期影响。总之，这项研究为在快速演变的大麻政策环境中，理解和支持促进减少危害的用模式奠定了基础。