基于贝叶斯网络的青少年物质使用恢复资本研究：不同恢复状态下的保护性与风险因子模式解析

美国研究人员针对青少年物质成瘾康复机制，采用条件线性高斯贝叶斯信念网络(BBN)分析61,000名青少年数据，揭示康复组以社会资本为核心的保护性网络特征，非康复组则呈现风险行为密集互联模式，为RCAM模型提供系统级证据。

　　

这项开创性研究运用条件线性高斯贝叶斯信念网络(Bayesian Belief Network, BBN)技术，深入剖析了青少年物质使用康复过程中的关键资本要素。研究人员从2020年伊利诺伊州青少年调查(Illinois Youth Survey)中获取约61,000名青少年的横断面数据，通过16个基于项目反应理论(IRT)开发的量表和多项单项指标，系统评估了个人、社会、社区和财务四大维度的康复资本(Recovery Capital)。

研究团队创新性地将受试者划分为四类表型组：自我认同处于康复期且近期戒断组、康复期但频繁使用组、非康复期戒断组以及非康复期频繁使用组。通过BIC惩罚的结构学习算法构建网络模型，并结合自助法和交叉验证进行模型验证，发现康复期青少年（特别是戒断组）的保护性因子网络呈现显著特征：社会资本(human capital)和人际关系因素成为网络核心枢纽，风险行为间的关联显著弱化。

与此形成鲜明对比的是，非康复期青少年群体中，行为风险因子构成高度互联的密集子网络。这些发现通过青少年恢复资本模型(Recovery Capital for Adolescents Model, RCAM)、发展性社会认同理论等框架进行解读，首次在系统层面证实：青少年物质成瘾康复本质上是一个通过资本积累与风险解耦实现的涌现性网络化过程。该研究为开发针对性干预策略提供了重要的理论依据和方法学范式。