美国青年大麻使用行为与消费敏感性的潜在类别分析及其公共卫生意义

本研究针对美国大麻政策变革背景下青年群体消费行为异质性，采用潜在类别分析(LCA)对1359名18-34岁过去月使用者进行分型，揭示四类特征群体：价格不敏感型(36.1%)、半敏感高消费型(31.9%)、半敏感中消费型(24.1%)和价格敏感高消费型(7.9%)。通过多变量回归发现后三类具有更高使用意向和问题性使用风险，为针对不同风险特征的干预策略提供实证依据。

　　

随着美国大麻政策加速变革，截至2024年3月已有24个州和哥伦比亚特区实现娱乐用大麻合法化。这种政策转变伴随着使用率显著攀升——监测未来数据显示，19-30岁群体过去月使用率从2011年17.1%激增至2021年28.5%，每日使用率更从5.7%倍增到10.8%。尤其值得关注的是，年轻成年人(18-34岁)群体中呈现出明显的使用模式分化，部分亚群体表现出高频使用(≥20天/月)和多种产品复合使用的特征。与此同时，价格因素作为影响烟草酒精消费的关键变量，在大麻消费领域的研究却相对匮乏，特别是缺乏对价格敏感亚群体的精准识别。

在此背景下，由美国国立药物滥用研究所(NIDA R01DA054751)资助的CARMA研究团队，通过社交媒体招募1359名过去月大麻使用者(M_age=26.95，女性61.4%)，采用潜在类别分析(LCA)这一person-centered方法，首次整合五大维度指标：使用频率(1-5/6-20/≥21天)、产品类型(花草/食品/油雾/浓缩物等)、月消费额(0-25/26-100/>100美元)、最低价产品感知(≤10/>10美元)及价格对使用的影响程度(低/中/高)，构建出四类具有显著差异的消费画像。

研究主要采用三大技术路径：1) 通过Facebook定向广告进行 purposive sampling 获取18-34岁使用者样本；2) 运用Mplus软件进行LCA模型拟合，基于熵值(entropy=0.744)和理论可解释性确定最佳分类；3) 采用多变量逻辑回归分析社会人口学特征与类别关联，继而通过线性回归评估各类别与未来使用意向、问题性使用(CUDIT-R量表)的关系。

研究结果揭示：
Participant characteristics
样本中20.7%为西班牙裔，17.9%非裔，7.7%亚裔，呈现典型美国多元人口特征。值得注意的是，61.2%存在其他物质使用，28.3%存在食品不安全状况。

LCA among participants
四类别呈现梯度风险特征：Class 1(36.1%)为"价格不敏感-低消费-花草/食品低频使用者"，支出多≤25美元/月；Class 2(31.9%)为"半价格敏感-高消费-花草/油雾/浓缩物高频使用者"，多消费>100美元/月；Class 3(24.1%)为"半价格敏感-中消费-油雾/其他产品中频使用者"；Class 4(7.9%)为"价格敏感-高消费-混合产品中频使用者"，且100%反映价格高度影响使用行为。

Sociodemographic disparities
相比Class 1参照组：Class 2更可能为年长者、同居者、父母且教育程度低于学士；Class 3非裔比例更高(OR=2.15)且多非全职就业；Class 4则显著关联食品不安全(OR=3.02)和非裔身份。

Use-related outcomes
三类非参照组均显示更强未来使用意向(β=0.38-0.72)和更高问题性使用得分(β=1.89-3.45)，其中Class 2和Class 4的CUDIT-R得分分别比Class 1高3.12和3.45分。

讨论与启示：
该研究首次系统描绘了大麻消费中的"价格敏感性光谱"，揭示7.9%的价格敏感群体虽占比最小，却兼具高支出、高风险和行为易变性特征。这一发现为"精准预防"提供新思路——针对Class 4群体的干预需整合经济补助与行为指导，而对Class 2高频使用者则应强化零售端价格调控。

研究同时暴露出显著的健康不平等：非裔群体在Class 3-4中的过度代表(17.9%→24.6-28.3%)，与食品不安全的强关联，呼应了物质使用领域"syndemic"理论框架。这提示未来政策需在FDA监管体系下，借鉴烟草控制经验，建立针对disparity populations的价格干预机制。

发表于《Addictive Behaviors》的这项研究，其方法论创新在于将行为经济学指标纳入LCA模型，突破传统单一频率维度分类。但需注意样本存在社交媒体招募偏差，且未区分合法/非法渠道产品价格差异。作者建议未来研究应追踪各亚类在政策变化中的动态演变，特别是浓缩物等高THC产品对价格敏感群体的差异化影响。这些发现为正在推进大麻合法化的国家/地区提供了重要的风险分层管理依据。