《Addiction》：Substance-free and substance-related reinforcement in relation to substance use: A meta-analysis
背景与目标：当代行为经济学理论将成瘾概念化为一种操作性强化物病理（operant reinforcer pathology），其中物质使用在很大程度上受到通过物质无关来源所获得强化的影响。本项元分析旨在定量综合物质相关强化（substance-related reinforcement, SR）与物质无关强化（substance-free reinforcement, SF）与物质使用及物质相关问题之间的横断面关联。
方法：研究人员在PubMed和PsychINFO中进行了系统文献检索，时间范围为1998年至2026年3月20日。主要纳入标准包括：人类研究、同行评审、测量了物质使用、强化比率（proportionate substance-related reinforcement）、物质相关强化和/或物质无关强化，最终纳入28项研究和31个样本。研究人员提取了强化比率、物质相关强化和物质无关强化与物质使用问题/严重程度及数量/频率结局之间的Pearson's r相关系数。基于这些关键变量进行了六项随机效应元分析，平均汇总样本量为n = 5663（范围 = 4344–7258）。
结果：强化比率（RR）和物质相关强化（SR）与物质使用问题/严重程度[RR r = 0.33，95%置信区间（CI） = 0.27–0.39，效应估计数（k） = 19，I2 = 85.06；SR r = 0.34，95% CI = 0.29–0.60，k = 12，I2 = 94.28，Ps < 0.001]以及数量/频率[RR r = 0.38，95% CI = 0.31–0.46，k = 17，I2 = 86.22；SR r = 0.34，95% CI = 0.25–0.43，k = 10，I2 = 87.99，Ps < 0.001]均存在统计学显著关联。物质无关强化与数量/频率呈统计学显著负相关（r = ?0.11，95% CI = ?0.17至?0.04，k = 13，I2 = 81.57，P = 0.002），但与物质使用问题/严重程度无显著关联（r = ?0.07，95% CI = ?0.14至0.00，k = 16，I2 = 83.38，P = 0.051）。连续研究调节变量（男性百分比、白人百分比、研究年份）和分类研究调节变量（强化测量工具）解释了部分分析中的异质性。总体而言，发表偏倚的证据极少。
总结：物质相关强化和强化比率似乎是物质问题/严重程度及数量/频率结局的中等强度相关因素。
论文主体内容总结
引言
行为经济学理论被广泛用于理解物质使用和成瘾的决定因素与后果。该框架下的历史研究将成瘾概念化为操作性强化物病理，强调高延迟折扣（高估较小即时奖励而非较大延迟奖励）和升高的药物需求（药物的强化价值）等标志性特征。相关元分析表明，对延迟奖励的更陡折扣和高药物需求与一系列物质使用困难（如成瘾严重程度、使用量/频率）正相关，凸显了这些构念的相对重要性。
情境化强化物病理模型强调，有害物质使用不仅受个体内部决定因素（即延迟折扣、药物需求）影响，还关键地受到更广泛选择情境中获取替代性、物质无关强化形式的相对限制的影响。替代强化活动的重要性植根于匹配法则，该法则预测对任何强化物的相对反应速率接近与替代方案相比的相对强化速率。匹配法则有两个实际意义：第一，反应速率可用作强化的测量；第二，鉴于反应分配是零和的，增加替代反应的数量会影响反应分布，从而影响从每种强化物获得的强化。从实践角度看，这些意义广泛表明，增加稳健且有竞争力的物质无关强化形式的可用性将因果性地影响药物消费和药物相关后果。Alexander及其同事的开创性"鼠公园"实验提供了这一概念的早期证明，发现具有丰富环境（包括物质无关强化形式，如跑轮、其他大鼠）的大鼠比隔离环境中的大鼠消耗更少的吗啡。这些发现进一步得到元分析证据的支持，表明环境富集显著减弱啮齿动物中可卡因成瘾相关行为。
尽管替代强化的概念并不新鲜，但其定量测量和在人类强化物病理框架内的重视在过去十年中大幅增加。替代强化通常通过强化调查问卷测量，最流行的问卷通过花在活动上的时间量（即频率）以及从活动中获得的主观享受所衍生的强化强度来近似奖励获得率。当代测量中的常见方法是收集每项活动的两组频率和享受评分——一组针对活动在物质使用期间发生的情况，另一组针对活动在无物质使用情况下发生的情况。这种方法允许计算交叉乘积（频率×享受评分），产生物质相关强化和物质无关（即替代）强化的测定。由此产生的物质相关强化通常除以总强化（物质相关交叉乘积+物质无关交叉乘积），得出强化比率，也称为比例性物质相关强化。物质无关强化有助于理解不涉及物质的活动获取和参与，物质相关强化则详细说明了涉及物质时的相关指标，而强化比率重要的是捕捉了两种奖励来源之间的平衡，从而凸显强化在多大程度上更偏向于物质相关活动。
越来越多的文献表明，强化调查问卷的指标与重要的物质相关结局相关。例如，早期工作中的回归模型发现，物质无关和物质相关强化分别对物质使用频率有负向和正向预测作用。该研究及其他横断面研究进一步发现，强化比率与物质使用数量/频率和问题/严重程度指标呈正相关。补充性简短干预研究还发现，基线时的强化比率可预测6个月随访时的酒精结局，且从基线到随访期间强化比率的变化部分解释了干预对饮酒结局减少的影响，最长可达干预后16个月。最近，纵向描述性研究也表明，强化比率的降低可预测随时间推移的酒精问题变化。总体而言，这些发现表明，替代强化指标，特别是相对于物质无关强化形式的物质相关强化，对于理解和治疗有害物质使用非常重要。
尽管替代强化在成瘾中的理论和实证兴趣日益增长，但尚未进行定量综合，且重要的方法论差异（如物质类型、强化调查问卷）对效应量异质性的潜在贡献也尚未确定。因此，本研究的主要目标是对强化比率、物质相关强化和物质无关强化与常用物质使用结局（数量/频率、问题/严重程度）之间的横断面关联进行元分析，次要目标是检验可能解释观察效应异质性的候选调节变量、文献发表偏倚的可能性和研究质量。
方法
研究选择与编码
研究人员在PubMed和PsychINFO中从1998年至2026年3月20日使用将物质与非药物强化文献中常见词汇配对的检索词进行系统检索。研究符合纳入标准需满足以下条件：（i）包含12岁及以上人类（以涵盖从青春期到成年的下界）；（ii）报告了物质使用的测量加上物质无关强化、物质相关强化或强化比率中的一项或多项；（iii）发表于1998年或之后（比例性物质相关强化首次报告的年份）；（iv）以英文报告；（v）在同行评审期刊上发表或已接收。符合条件的物质无关或比例性物质相关强化测量包括：活动水平问卷（ALQ）；青少年强化调查计划表——物质使用或酒精使用版本（ARSS-SUV/AUV）；休闲晚间活动问卷（LEAQ）；奥维耶多休闲活动量表（OLAS-70）；愉快活动列表（PAL）；愉快事件表（PES）；或每日物质无关时间和享受评分。储蓄测量（如酒精储蓄可自由支配支出指数）被排除，因为它们关注分配给酒精与储蓄的可自由支配金钱，增加了跨期偏好的额外元素。
物质使用结局聚焦于物质使用或问题严重程度的行为指标，包括数量/频率测量（如典型一周的饮酒杯数）或物质使用问题/严重程度测量（如酒精使用障碍识别测试）。对时间或设置没有纳入限制。
一名作者（S.A.）进行了所有检索。去除重复后，至少两名作者独立筛选所有文章的标题和摘要。两名独立审稿人未达成一致的研究经过讨论。全文筛选采用相同程序，两名审稿人独立确定每篇文章的纳入资格。分歧通过小组讨论解决。所有符合条件的研究均进行了双重编码，所有差异均经过讨论。标题和摘要筛选的评分者间一致性极佳（κ = 0.74；92%一致性）。
对于信息不完整的研究，研究人员最多联系作者三次以获取缺失信息。本综述在PROSPERO（CRD42019122196）中预注册。当前研究的分析未预注册。个体研究数据不公开，但可根据要求提供。
纳入研究的特征
提取或编码了以下变量：标题；研究国家；第一作者；发表年份；排除后的样本量；样本描述；效应量的物质焦点；平均年龄；性别（男性百分比）；种族/民族（非西班牙裔白人百分比）；强化测量；强化测量条目数；强化类型（强化比率、物质无关强化、物质相关强化）；结局类别（数量/频率、问题/严重程度）；样本是否基于重度使用招募；样本类型（大学、社区）；研究是否检验干预、结局测量工具或方法；Pearson's r相关；效应量数量。如果研究报告了分组均值，则计算全样本加权均值（如年龄）。如果未报告平均年龄，则使用中位年龄作为代表性替代。如果主要效应量使用全样本子集的数据，但人口统计学数据仅针对全样本报告，则使用全样本人口统计学作为子样本的代表。如果强化比率以物质无关强化为参照进行编码，则进行反向编码，使比率代表物质相关强化相对于总强化的比例。
质量评估
研究质量使用乔安娜布里格斯研究所分析性横断面研究关键评估清单进行评估。两名作者独立编码每项研究，如有需要通过讨论达成共识。
元分析方法
主要效应量为Pearson's r相关系数及相应置信区间。进行了六项主要元分析，记录强化变量与物质相关结局之间的关联：（i）强化比率与物质结局数量/频率；（ii）强化比率与问题/严重程度物质结局；（iii）物质无关强化与数量/频率物质结局；（iv）物质无关强化与问题/严重程度物质结局；（v）物质相关强化与数量/频率物质结局；（vi）物质相关强化与问题/严重程度物质结局。分析使用综合元分析4.0进行。结果使用随机效应模型计算，该模型考虑了研究内抽样误差和研究间方差，同时防止效应估计膨胀。调节变量分析检验了不同研究特征下Pearson's r大小的差异，当三个或更多独立研究贡献效应量时进行。候选分类调节变量包括测量工具、物质类型、样本是否基于重度使用状态招募以及样本类型（大学、社区）。候选连续调节变量包括男性百分比、白人百分比、年龄、研究年份和强化测量条目数；模型为单变量并使用加权最小二乘回归。异质性程度使用以下指标检验：（i）Q统计量，检验纳入研究共享共同效应量的零假设；（ii）I2统计量，即反映真实差异而非抽样误差的观察方差比例。结果以表格和森林图形式呈现。
如果多篇文章使用相同数据集，且来自共同数据集的效应量将出现在同一元分析中，则仅纳入效应量最多的研究用于该特定分析，以避免非独立性问题并防止人为夸大分配给特定样本的统计权重。出于同样原因，如果单项研究报告了多个效应量且将贡献于同一元分析，则首先对该研究的效应量进行元分析以创建单一效应量，随后将其纳入适当的元分析。
为检验个体效应量对每项元分析汇总Pearson's r的影响，研究人员进行了敏感性分析，系统排除每个效应量后重新估计总体效应（即逐一移除分析）。偏倚风险评估基于以下方面：（i）经典失效安全数，估计使效应失效所需的零效应量（r = 0.0）数量；（ii）漏斗图目视检查效应量围绕均值效应的对称性，不对称可能提示发表或小样本偏倚的可能性；（iii）标准化效应量与标准误之间关联的Begg–Mazumdar秩相关检验，如果较小研究（即标准误较大的研究）在报告大效应时更可能发表，则可能提示发表偏倚；（iv）Egger回归截距的单尾检验，非零截距表示效应量分布可能存在不对称性；（v）使用剪补法调整汇总效应量估计，该方法估计可能因发表偏倚而缺失的研究，推算假设的镜像对应研究并重新估计效应量，以确定是否观察到效应量的实质性变化。
结果
初步分析
PRISMA流程图显示，排除重复和不合格研究后，本元分析纳入28项研究中的31个样本。各项元分析中的汇总样本量范围为4344至7258（平均n = 5663）。
研究特征显示，平均年龄范围为14.5–52.1岁。大多数研究（n = 17）在高等教育学生中开展，其次是社区成人（n = 9）和高中生（n = 2）。大多数研究检验了酒精（n = 23），其次是一般物质使用（n = 7）、大麻（n = 5）和香烟或尼古丁（n = 5）；八项研究检验了多个物质类别。研究使用了ARSS测量（物质使用或酒精使用版本，n = 13）、ALQ（n = 5）、PES（n = 6）、PAL（n = 1）、LEAQ（n = 1）、OLAS-70（n = 1）和每日物质无关时间与享受评分（n = 1）。这些测量的条目数从6到320不等。
研究质量方面，67.9%的研究明确定义了样本纳入标准。所有研究均详细描述了受试者和设置。约半数（53.57%）研究使用了有效可靠暴露测量（替代强化测量）。在指定某种条件的研究中，大多数（88.46%）使用了客观标准。84.12%的研究包含混杂因素及处理策略。所有研究均以有效/可靠方式测量结局并使用适当统计分析。
元分析结果
强化比率与问题严重程度：分析显示中等强度的统计学显著正向效应（r = 0.33），研究间存在显著异质性。逐一移除分析显示该效应未受任何单一效应量过度影响（r = 0.311–0.344，所有P < 0.001）。发表偏倚证据有限。剪补法提示均值效应左侧可能缺失四项研究，但填充校正后随机效应点估计仍保持相似幅度（r = 0.28）。分类调节变量分析显示，基于测量工具（ALQ与ARSS）、物质类型（酒精与其他）或样本是否基于重度使用招募，效应量无显著差异。连续调节变量分析显示，研究年份（k = 19）是最强预测因子（伪R2 = 0.48；效应量随研究年份下降），其次是白人百分比（k = 15；伪R2 = 0.28；正相关）和强化测量条目数（k = 19；伪R2 = 0.11；正相关）。对后者散点图的检查显示，该关联完全由一项使用显著更长测量（>300条目）的研究驱动；移除该研究后重新计算，关联降至不显著（系数 = 0.0007，P = 0.81）。
强化比率与数量/频率：分析显示中等强度的统计学显著正向汇总效应（r = 0.38），研究间存在显著异质性。逐一移除分析显示汇总效应未受任何单一效应量过度影响（r = 0.361–0.401，所有P < 0.001）。发表偏倚证据有限。分类调节变量分析显示，使用PES的研究（r = 0.632）比使用ARSS的研究（r = 0.323）显示出显著更大的效应量。物质类型、重度使用状态或样本类型未发现差异。连续调节变量分析显示，研究年份（k = 17）是最强预测因子（伪R2 = 0.70；负相关），其次是强化测量条目数（k = 17；伪R2 = 0.44；正相关）。对强化测量条目数散点图的检查显示，该关联似乎受到一组三项使用显著更长PES测量（>300条目）的研究的不当影响；移除这些研究后重新计算，关联降至不显著（系数 = 0.007，P = 0.32）。
物质相关强化与问题/严重程度：分析显示中等强度的统计学显著正向汇总效应（r = 0.34），研究间存在显著异质性。逐一移除分析显示汇总效应未受任何单一效应量过度影响（r = 0.298–0.357，所有P < 0.001）。发表偏倚证据有限。分类调节变量分析未发现显著调节变量。连续调节变量分析显示，研究年份（k = 12）是最强预测因子（伪R2 = 0.70；负相关），其次是白人百分比（k = 8，伪R2 = 0.49；正相关）。
物质相关强化与数量/频率：分析显示中等强度的统计学显著正向汇总效应（r = 0.34），研究间存在显著异质性。逐一移除分析显示汇总效应未受任何单一效应量过度影响（r = 0.367–0.308，所有P < 0.001）。发表偏倚证据有限。剪补法提示均值效应左侧可能缺失一项研究，但填充校正后随机效应点估计仍保持相似幅度（r = 0.31）。分类调节变量分析显示，使用某种PES版本的研究（r = 0.424）比使用ARSS的研究（r = 0.251）显示出显著更大的效应量。连续调节变量分析显示，研究年份（k = 10）是最强预测因子（伪R2 = 0.92；负相关），其次是白人百分比（k = 6；伪R2 = 0.77；正相关）和强化测量条目数（k = 10；伪R2 = 0.43）。对强化测量条目数散点图的检查再次显示，该关联似乎受到一组三项使用显著更长PES测量（>300条目）的研究的不当影响；移除这些研究后重新计算，关联降至不显著（系数 = 0.012，P = 0.06）。
物质无关强化与问题/严重程度：分析显示非统计学显著的负向汇总效应（r = ?0.07），研究间存在显著异质性。逐一移除分析显示汇总效应未受任何单一效应量过度影响（r = ?0.092至?0.047，P = 0.151–0.002）。发表偏倚证据有限。剪补法提示均值效应右侧可能缺失三项研究，但随机效应点估计仍保持相似幅度（r = ?0.03）。鉴于原始物质无关强化与问题/严重程度关联不显著，调节变量考虑需谨慎。无显著分类调节变量。连续调节变量分析显示，白人百分比（k = 12）是最强预测因子（伪R2 = 0.35；样本中白人比例增加与相关趋近于零相关），其次是年龄（k = 16，伪R2 = 0.33；年龄增加与更强负相关相关）和男性百分比（k = 16，伪R2 = ?0.15；男性比例增加与更强负相关相关）。
物质无关强化与数量/频率：分析显示统计学显著的负向汇总效应（r = ?0.11），研究间存在显著异质性。逐一移除分析显示汇总效应未受任何单一效应量过度影响（r = ?0.123至?0.095，P = 0.011至<0.001）。发表偏倚证据极少。未观察到显著分类或连续调节变量。
讨论
当前研究首次定量综合了强化比率、物质相关强化和物质无关强化与物质使用结局之间的关联。研究发现，强化比率和物质相关强化与问题/严重程度结局及数量/频率结局均存在显著的中等强度正相关。总体而言，这些发现凸显了物质相关强化，特别是当其在物质无关强化中占高比例时，在成瘾行为中的稳健作用。
物质无关强化形式与物质使用结局之间关联的证据不如物质相关强化或强化比率一致且较弱。从测量角度看，这并不令人意外，因为物质相关强化条目评估物质相关活动频率（除享受外），因此存在一定程度的效标污染。从概念上讲，这一发现与强调相对强化（即物质相关强化相对于物质无关和物质相关强化总和的比例）而非绝对强化的行为经济学模型一致。物质无关强化与物质使用之间的负相关也可能因物质使用常发生在社交情境中且与社交联系相关这一事实而减弱，即使在饮酒情境之外也可能赋予社交益处。因此，当前发现强调了从物质无关和物质相关强化形式彼此关联的角度情境化理解物质使用结局的重要性。
结果还表明，某些关联可能因个体差异或研究特定特征而不同，尽管其中一些变量的范围受限限制了解释。研究年份在六项元分析中的四项中成为显著连续预测因子，表明近年效应量小幅下降。然而，这一发现似乎由最早使用显著更长PES测量的研究驱动。样本中白人参与者比例也在多项元分析中成为显著调节变量，即强化比率或物质相关强化与物质使用结局之间的关联随着白人参与者比例增加而增强。此处需谨慎，因为三项调节变量分析中有两项纳入的研究少于10项。然而，一个考虑因素是大多数研究使用的测量工具通常主要在白人样本中开发。目前，对现有工具测量不变性的了解甚少，因此种族/民族背景可能是条目开发以及不同人群中物质相关或替代强化评估方式的重要考虑因素。
物质无关强化的测量是一个日益受到关注的话题，且与当前元分析相关。值得注意的是，物质无关强化与物质使用结局之间的关联不存在效标污染问题，且物质无关强化是一种有前景的可修改治疗机制。尽管绝大多数研究使用了较新且通常较短的强化调查问卷版本（如ARSS），但一些研究使用了较旧且通常较长的版本（如PAL、PES）。对强化工具条目数的分析表明，效应量与条目数之间的任何关联似乎主要由使用完整版PES（>300条目）的研究驱动。事实上，对使用任何版本PES与ARSS的研究进行分类比较表明，强化比率和物质相关强化与数量/频率结局的效应量在PES中更大。具体原因尚不清楚，但表明替代强化的测量可从更多实证关注中受益。事实上，只有两种工具（ARSS、OLAS-70）发表了专门的心理测量研究。理论上，替代强化可采取广泛形式，因此需要在准确表征构念（如足够条目）与实践实施负担之间取得平衡。其他考虑因素包括纳入可能奖励活动的个体化评估而非预定义列表的利弊，以及在不同群体中功能相似的条目。
当前研究支持通过促进环境富集来减少有害物质使用的公共卫生策略。原则上，增加对物质无关强化形式的参与会改变物质相关强化的比例影响，从而改变物质使用的动机驱力。从情境化强化物病理模型的角度看，物质无关或物质相关奖励的绝对值不如相对值重要，因此干预和政策方法应制定策略：（i）增加获取和体验物质无关奖励的机会和能力；（ii）减少获取和体验物质相关奖励的机会和能力。例如，如果物质使用限制有限且药物效应对于个体高度奖励，那么用替代奖励丰富环境可能对物质使用产生有限影响。这种方法与物质无关活动会话、社区强化方法和冰岛预防模型一致，尽管后者需要更多研究确定有效性。临床上，其他干预如应急管理高度有效，因为它们既增加了物质使用的反应成本（如代金券损失），又通常通过代金券结合促进物质无关活动的动机性治疗参与来奖励物质无关活动。其他临床可能性包括旨在缓解物质使用障碍患者负性情感和快感缺失的干预，如正念导向的恢复增强结合可能减少药物相关奖励的药物。
局限性与未来方向
由于纵向发现匮乏，本元分析仅关注横断面关联，因此不能直接推断因果关系。尽管绝大多数现有研究是横断面的，但初步证据表明关键替代强化指标（如强化比率）在自然情境和干预研究中均可前瞻性预测饮酒结局的变化。额外的纵向和干预研究将有助于进一步扩展对替代强化预测价值的理解。
当前研究样本主要由高等教育学生或一般社区成人组成，年龄范围受限。尽管部分样本专门基于重度物质消费招募，但在临床人群中（如积极寻求物质使用障碍治疗者）检验替代强化仍存在空白。此外，最受关注的物质是酒精，其他物质的有限研究阻碍了物质特异性比较。因此，对替代强化与其他常用物质（如大麻）关系的理解有限。此外，尽管尝试检验调节变量，但汇总效应中仍存在残余系统性异质性，这可能反映样本特征和/或研究设计的差异。未来研究可能有助于阐明替代强化与物质使用结局之间的关联在寻求治疗人群、使用酒精以外物质的个体和不同年龄类别个体中的变化程度。
替代强化的量化存在丰富的心理测量验证工作机会，包括各种测量领域（如活动频率、享受、掌握、物质无关活动获取）和方法（如回顾性与前瞻性生态瞬时评估）的重要性。未来工作可能有助于进一步描绘哪些物质无关活动以及哪些人群的活动与强化最密切相关，同时确定在心理测量完整性与实践效用之间取得平衡的最佳调查问卷长度。建立充分验证的替代强化工具也为指导干预提供潜力，帮助针对在特定人群中最有希望改善物质使用结局的活动。综合来看，此类心理测量验证工作不仅将解决当前测量局限，还将补充近期在临床实践中实施简短、务实替代强化测量的努力。
结论
当前研究是首次对物质相关和替代（物质无关）强化与物质使用结局之间关系的元分析综合。研究发现物质相关强化和强化比率与物质数量频率及问题/严重程度结局均存在中等强度关联。物质无关强化的弱或不一致关联进一步强调了考虑相对强化（即物质无关强化相对于物质相关和物质无关强化总和的比例）而非绝对强化的重要性，这与情境化强化物病理成瘾方法一致。
