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为探究大麻合法化后产品多样化带来的使用风险，研究人员对华盛顿州 3298 名大麻使用者开展潜在特征分析（LPA）。发现 6 类消费群体，其中每日使用浓缩物的群体不良事件更少，而高频多模式使用者更易自认为成瘾，风险认知差异小。研究为大麻危害防控提供方向。
大麻，这种兼具药用与争议性的植物，在全球部分地区合法化的浪潮中逐渐走向产业化。然而，随着大麻产品类型的爆炸式增长 —— 从传统的干花到高浓度浓缩物、 edibles（可食用制品）、 vape（电子烟）等，其潜在健康风险也变得更为复杂。临床研究早已警示，高 THC（四氢大麻酚）含量和频繁使用可能加剧不良事件（AE），如呼吸问题、精神症状甚至成瘾。但现实中，消费者的使用模式呈现出高度异质性，不同产品类型的组合使用如何影响健康 outcomes？公众对风险的认知是否与实际使用行为匹配？这些问题成为公共卫生领域的重要挑战。
为解开这些谜团，来自加拿大滑铁卢大学等机构的研究人员聚焦美国华盛顿州 —— 这个大麻合法化先行且市场成熟的地区，开展了一项具有里程碑意义的研究。该研究成果发表在《Drug and Alcohol Dependence》，通过对 2019-2022 年 3298 名 16-65 岁大麻使用者的数据分析，揭示了不同消费模式与健康风险的关联，为全球大麻政策制定和危害防控提供了关键证据。
研究主要采用潜在特征分析（Latent Profile Analysis, LPA）这一统计方法，对 10 类大麻产品（包括干花、浓缩物、 edibles、 vape 油等）的年使用天数进行聚类，识别出 6 个特征鲜明的消费群体。同时，结合不良事件报告、成瘾自评、风险认知调查等数据，对比分析各群体的差异。
一、六类消费群体的特征刻画
通过 LPA 算法，研究将使用者划分为以下六类：
- 低频使用者（A 组）：以干花和 edibles 为主，年使用天数仅 58 天，55% 成员使用频率低于每月一次，是风险最低的群体。
- 花与 edibles 稍高频组（B 组）：干花和 edibles 使用量略高于 A 组，部分成员尝试 vape 和 topicals（外用制剂），32% 报告近每日使用。
- 均衡使用组（C 组）：减少了 edibles 和 topicals 使用，但干花使用天数近乎 B 组两倍，呈现更规律的使用模式。
- 高频多产品组（D 组）：各类产品使用天数显著高于前三组，体现出对多种产品的广泛尝试。
- “全产品” 使用组（E 组）：涵盖 drops（滴剂）、capsules（胶囊）、tinctures（酊剂）等医疗相关产品，同时高频使用浓缩物和 edibles，可能包含以医疗为目的的多元使用者。
- 浓缩物每日使用组（F 组）：唯一全体成员每日使用浓缩物的群体，同时保持较高的干花和 vape 使用频率，是 THC 暴露最持续的群体。
二、关键发现：使用模式与风险的非直观关联
不良事件的 “矛盾现象”：
按常理推测，F 组（每日浓缩物使用者）因高 THC 暴露应面临更高 AE 风险，但数据显示其 AE 报告率（如恶心、心悸、精神症状等）显著低于 E 组（高频多产品组）。可能原因包括：F 组使用者通过长期单一模式积累了剂量控制经验，而 E 组频繁切换产品导致剂量调节困难；或 AE 发生后，部分使用者从 F 组 “降级” 至其他低风险组，而横断面研究无法捕捉这一动态过程。
成瘾风险的 “剂量 - 模式” 双重驱动：
A 组仅 18% 自认为成瘾，而 C、D、E、F 组这一比例显著升高，尤其 E 组（多产品高频使用者）成瘾自评率最高。这提示成瘾风险不仅与使用频率相关，多模式使用可能通过神经适应性机制加剧依赖，呼应了既往关于 “多产品使用与大麻使用障碍（CUD）关联” 的结论。
风险认知的 “群体趋同”：
各组在 “大麻烟雾有害”“孕期使用风险” 等认知上差异微弱，仅 E 组对 “驾驶风险” 和 “孕期危害” 的认同度较低，可能与其更多将大麻用于医疗场景（如低 THC、高 CBD 产品）有关，显示出认知与使用目的的相关性。
三、研究结论与公共卫生启示
这项研究打破了 “高浓度 = 高风险” 的简单逻辑，揭示了多模式使用在成瘾和健康风险中的关键作用。尽管 F 组（浓缩物每日使用者）看似 “危险”，但实际 AE 更少，这提示个体适应能力与使用经验的重要性；而 E 组的高成瘾率则警示，产品多样化可能成为隐蔽的风险放大器。
对公共卫生而言，研究明确了两大干预重点：一是降低高频使用（尤其是多产品组合）的普及度，二是针对不同群体设计精准教育策略 —— 如对医疗用途使用者强调 “药用≠无成瘾性”，对年轻群体强化多模式使用的长期风险。此外，研究提出的 “动态群体转换” 假设（如 AE 导致使用降级），为未来纵向研究提供了方向。
在大麻合法化进程加速的当下，华盛顿州的经验为全球提供了 “成熟市场范本”。随着更多地区步入合法化，类似的消费模式分析将成为预测风险、制定政策的核心工具。正如研究指出，危害防控不能止步于单一产品监管，而需深入理解消费者行为的复杂性，方能在 “医疗价值” 与 “公共健康” 间找到平衡。
