《Frontiers in Public Health》：Problematic smartphone use in college students: the interplay of adverse childhood experiences and lifestyle factors
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背景：不良童年经历（adverse childhood experiences, ACEs）与生活方式在影响问题性智能手机使用（problematic smartphone use, PSU）中的相互作用仍不清楚。因此，研究人员旨在考察中国大学生中ACEs与P
背景：不良童年经历（adverse childhood experiences, ACEs）与生活方式在影响问题性智能手机使用（problematic smartphone use, PSU）中的相互作用仍不清楚。因此，研究人员旨在考察中国大学生中ACEs与PSU在不同生活方式下的关联。方法：参与者来自陕西省57所大学中的6所，采用多阶段随机整群抽样选取。ACEs与生活方式通过结构化问卷评估，PSU采用手机成瘾倾向量表（Mobile Phone Addiction Tendency Scale, MPATS）评定。采用二分类logistic回归模型与加性交互模型检验ACEs与PSU在不同生活方式下的关联。结果：在18,649名大学生中，5,538人（29.70%）报告存在PSU，82.59%的参与者至少经历1项ACE，10.69%经历≥4项ACE。在生活方式不健康的大学生中，经历≥4项ACEs（OR, 5.82; 95% CI, 4.30–7.92）或任一四类ACE者PSU可能性显著升高。ACEs与不健康生活方式对PSU风险存在显著加性效应（交互相对超额风险[RERI]：≥4项ACE为3.19，家庭功能失调为0.84，忽视为1.23；交互归因比例[AP]：≥4项ACE为0.55，家庭功能失调为0.24，忽视为0.34）。结论：研究表明ACEs与不健康生活方式与中国大学生PSU可能性升高相关，且ACEs与生活方式因素在PSU上存在正向加性交互作用。
研究背景与立项依据
在数字时代，智能手机在大学生群体中高度普及，由课程学习、学业要求、社交互动、购物消费与娱乐需求共同驱动。这种普遍使用引发了对于问题性智能手机使用（problematic smartphone use, PSU）的关注，PSU以过度与强迫性使用为特征，并与心理幸福感下降、社会关系受损及学业表现降低等负面结局相关。已有研究确立不良童年经历（adverse childhood experiences, ACEs）作为成年期多种心理与行为问题的风险因素，ACEs个体常采用适应不良应对策略，易诉诸成瘾行为，但ACEs与PSU的大样本代表研究较少。生活方式因素（身体活动、吸烟、饮酒、饮食）在塑造PSU易感性中起关键作用，规律运动与健康饮食可能具保护效应，然而ACEs与生活方式在PSU中的交互尚未被系统检验。鉴于此，研究人员在陕西省六所大学开展横断面调查，综合评估ACEs与生活方式对PSU的直接与交互效应，假设不健康生活方式会加剧ACEs对PSU的作用，从而为针对历史暴露与当下行为的联合干预提供依据。该文发表于《Frontiers in Public Health》。
主要技术方法概述
研究人员于2022年10月至11月在陕西省采用多阶段分层整群抽样，从57所本科院校中按公办/民办属性分层随机抽取6所（4所公办、2所民办），校内按年级学科系统抽取班级，统一抽样比6.25%，初始20,165人，经质控剔除后最终纳入18,649名大学生。ACEs采用世界卫生组织不良童年经历国际问卷（ACE-IQ）评估13个领域并计0–13分，按0/1/2/3/≥4分组；生活方式由结构化问卷评定吸烟、饮酒、低身体活动（国际身体活动问卷短表IPAQ-SF判定）、不健康饮食、异常体重（BMI<18.5或>28 kg/m2）五项，计0–5分划为健康（≤1）、中间（2）、不健康（≥3）；PSU用熊氏手机成瘾倾向量表（MPATS，16题四维度，≥48分界定）测评；协变量含性别、民族、居住地、年级、同胞、家庭结构、父母学历。统计用R 4.0.2，卡方/t检验/非参数检验做描述，二分类logistic回归分三模型（粗模型、调人口学、再调家庭与ACE/生活方式），以班级嵌学校随机截距多水平模型消聚层偏倚，并用Bootstrap 5000次估计加性交互指标RERI与AP。
研究结果
3.1 参与者特征：18,649人中女性65.08%，PSU率29.70%，MPATS均分39.51（SD=13.03）；82.59%至少1项ACE，10.69%≥4项ACE。PSU组更低年级、更多不健康生活方式、更高ACE暴露及虐待/家庭失调/忽视/暴力比例更高。
3.2 ACEs与PSU关联：调整模型3中ACE总分每增具OR=1.13（1.11–1.15）；≥4项ACE vs 0项OR=2.86（2.52–3.26）；虐待OR=1.41、家庭失调OR=1.35、忽视OR=1.65、暴力OR=1.28，均显著；多水平模型结论稳健。表明ACEs暴露量与各类别均正向关联PSU。
3.3 生活方式与PSU关联：较健康组，中间生活方式OR=1.56（1.42–1.73），不健康OR=2.15（1.88–2.46），调整ACE后仍显著。表明生活方式不健康程度越高PSU风险越大。
3.4 ACEs与生活方式对PSU联合效应：中间组≥4 ACEs OR=3.67，不健康组≥4 ACEs OR=5.82（4.30–7.92）。加性交互上，≥4 ACEs×不健康生活方式RERI=3.19（1.61–4.76）、AP=0.55（0.37–0.72）；按类别看，家庭失调×不健康RERI=0.84、AP=0.24，忽视×不健康RERI=1.23、AP=0.34，均正向交互显著。说明ACEs与不健康生活方式并非简单相加，而在高风险组合时超额风险可观。
讨论部分总结
研究人员指出，ACEs者更易采不健康生活方式，慢性应激促其以不良行为回避压力；ACEs通过手机逃避应激源，并经多巴胺、催产素、糖皮质激素系统改变增加成瘾易感性。不健康生活方式经由提升焦虑压力、削弱自我调控与时间管理间接推高PSU。联合效应显示童年家庭失调或忽视叠加当下不健康生活形成强易感性。研究限制为横断面不能因果、仅中国大学生外推受限、自报偏倚与残杂混杂。结论部分译文如下：
在本校基代表性样本横断面研究中，研究人员观察到报告ACEs的大学生更可能采取不健康生活方式。具有不健康生活方式或暴露于ACEs的学生PSU易感性增加。此外，ACEs与不健康生活方式的相互作用进一步升高PSU可能性。因此这些发现提示，减轻既往ACE暴露的长期心理影响并促进健康生活方式行为，可降低大学生PSU风险。在人群层面，结果也强调儿童期ACEs一级预防的重要性，将减少青年期行为问题的下游负担。
