综述：大麻使用与全因死亡率相关风险的队列研究系统综述和荟萃分析

本综述通过系统检索和荟萃分析14项队列研究（覆盖1754万参与者，其中300万为大麻使用者），发现大麻使用与全因死亡率风险显著相关（RR=1.53, 95% CI: 1.09–2.14）。研究提示风险差异受研究设计（前瞻性vs回顾性）和人群类型（一般人群vs患者）调节，证据质量评级为低（GRADE），强调需更多高质量研究验证因果机制及混杂因素影响。

　　

摘要

本研究旨在系统评估大麻使用与全因死亡率之间的关联。通过检索Scopus、PubMed、Web of Science和ProQuest数据库（截至2023年10月），纳入14项队列研究，共涉及17,545,076名参与者（其中3,000,667名为大麻使用者）。随机效应模型荟萃分析显示，大麻使用者的全因死亡率风险比为1.53（95% CI: 1.09–2.14），异质性较高（I2=98%）。亚组分析表明，前瞻性研究（RR=2.07）和一般人群（RR=2.53）的风险显著高于回顾性研究和患者群体。样本规模是显著调节因素，大样本研究效应量更低、异质性更小。证据确定性评估（GRADE）为低等级，主因未调整估计值和高异质性。

背景与目的

大麻是全球使用率第三的精神活性物质，仅次于酒精和烟草。2019年全球约2380万人使用大麻，年龄标准化患病率达38.6%。使用模式从偶尔娱乐到慢性依赖不等，健康负担主要集中在频繁使用或大麻使用障碍者。尽管已有研究探讨大麻对健康的影响，但尚无系统综述量化其与全因死亡率的关系。本研究旨在填补这一空白，综合评估大麻使用与死亡风险的关联。

方法

研究遵循PRISMA指南，检索策略基于PECO框架（参与者：大麻使用者；暴露：任何大麻使用；对照：非使用者；结局：全因死亡率）。纳入标准为1990–2023年发表的英文队列研究，排除多物质使用研究。数据提取包括研究设计、样本特征、效应量等。质量评估采用纽卡斯尔-渥太华量表（NOS），统计分析使用CMA软件3.0版，计算风险比（RR）及95%置信区间（CI），异质性通过I2和τ2评估，发表偏倚采用Egger检验和漏斗图分析。

结果

共14项研究纳入分析，其中7项为前瞻性设计。参与者平均年龄48.5岁，男性占63.5%。总体RR为1.53（95% CI: 1.09–2.14），但异质性极高（I2=98%）。亚组分析显示：

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  前瞻性研究RR=2.07（1.32–3.25），回顾性研究RR=1.11（0.63–1.98）；
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  一般人群RR=2.53（1.60–4.01），患者群体RR=1.03（0.71–1.50）；
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  样本规模是显著调节变量（p=0.01），解释97%方差。
  发表偏倚不显著（Egger检验p=0.89），敏感性分析证实结果稳健。证据质量因观察性设计、未调整估计和高异质性降为低等级。

讨论

大麻使用与全因死亡率风险增加53%相关，但关联可能受混杂因素（如共病物质使用、社会经济因素）影响。风险差异可能源于：

1. 1.
   研究设计差异：前瞻性研究测量更精确，回顾性研究可能存在分类偏倚；
2. 2.
   人群特征：患者群体已有高基础死亡率，掩盖大麻的附加风险；
3. 3.
   使用模式：缺乏频率、剂量数据限制剂量反应分析。
   机制可能涉及精神疾病（如 psychosis）、认知障碍、交通事故及心血管事件，但因果路径需进一步验证。

优势与局限性

优势包括大样本量、严格的方法学设计和亚组分析。局限性主要为：

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  依赖自我报告暴露数据；
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  缺乏低中收入国家数据；
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  未调整混杂因素（如烟草共使用）；
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  异质性高降低结果泛化性。

结论

大麻使用与全因死亡率风险增加相关，尤其在一般人群和前瞻性研究中。但风险可能由混杂因素驱动，而非直接因果关系。未来需前瞻性研究控制混杂，并区分使用模式（如医疗与娱乐用），以明确风险机制。公共卫生政策应权衡大麻的潜在益处与风险，优先针对高风险人群干预。