《Substance Use & Misuse》：Combat-Deployment Status in Relation to Chronic Pain Interference and Hazardous Drinking Among U.S. Veterans
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摘要
背景：慢性疼痛和危险饮酒在美国退伍军人中经常同时出现。关于疼痛干扰与酒精使用之间关联的研究结果不一，一些研究将更大的疼痛干扰与较低水平的酒精消费联系起来，而另一些研究则将其与酒精依赖几率增加相关联。然而，在退伍军人中检验这些关系的研究还很缺乏。本研究的
摘要
背景：慢性疼痛和危险饮酒在美国退伍军人中经常同时出现。关于疼痛干扰与酒精使用之间关联的研究结果不一，一些研究将更大的疼痛干扰与较低水平的酒精消费联系起来，而另一些研究则将其与酒精依赖几率增加相关联。然而，在退伍军人中检验这些关系的研究还很缺乏。本研究的新颖贡献在于检验战斗部署状态是否调节了慢性疼痛退伍军人中疼痛干扰与AUDIT总分之间的关联。
方法：数据取自一项Qualtrics Panel调查，对象为430名患有慢性疼痛且在过去一个月内有饮酒行为的美国退伍军人。参与者的平均年龄为56.7岁（标准差=14.81），其中76.3%为男性。
结果：更大的疼痛干扰与较高的AUDIT总分呈正相关。观察到显著的交互作用，即在战斗退伍军人中这种关联更为明显，特别是在那些报告严重疼痛干扰的退伍军人中。
结论：在患有慢性疼痛的退伍军人中，更大的疼痛干扰与较高的AUDIT总分相关，而且这种关系在战斗退伍军人中尤为明显。针对退伍军人中疼痛干扰和危险饮酒的定制干预措施可能是有必要的，并应关注与战斗相关的经历。
**论文解读：战斗部署状态对美国退伍军人慢性疼痛干扰与危险饮酒关系的影响**
**一、研究背景与问题提出**
美国军事退伍军人群体中，慢性疼痛与危险饮酒（即增加不良结局风险的饮酒模式）的患病率显著高于一般人群。国家数据显示，31.5%的退伍军人（对比非退伍军人的20.1%）报告慢性疼痛，约25%的退伍军人（对比非退伍军人的11.4%）存在危险饮酒行为。更重要的是，慢性疼痛和危险饮酒在退伍军人群体中经常共同发生。军事服役和训练涉及大量的体力需求，与受伤风险增加相关。由于文化规范（包括对寻求照护的污名化和对疼痛的正常化），服役人员可能低估受伤情况或延迟寻求照护。因此，退伍军人的慢性疼痛可能反映了累积的伤害暴露、重复性体力消耗和延迟就医的综合效应。军队生活中的大量和持续饮酒模式也受到文化期望和群体饮酒压力的影响，酒精可能被视为应对疼痛的可接受方式。在此背景下，疼痛干扰——即疼痛扰乱日常功能的程度——可能在危险饮酒行为中发挥重要作用。关于疼痛干扰与酒精使用结局之间关联的非退伍军人样本研究结果不一，表明这种关联可能因人群和情境而异。战斗部署状态是可能解释这种变异的重要但研究不足的因素。退伍军人在既往军事经历方面存在显著差异，包括未部署、部署但未自我认定为战斗退伍军人，以及自我认定为战斗退伍军人。既往研究表明，部署或战斗相关经历与疼痛干扰和危险饮酒有关，但尚无研究检验战斗部署状态是否调节疼痛干扰与危险饮酒之间的关联。因此，本研究旨在检验退伍军人中疼痛干扰与AUDIT总分之间的关联，并考察这种关联是否因战斗部署状态而异。
**二、研究设计与技术方法**
研究人员利用Qualtrics Panels在线调查平台，招募了430名患有慢性疼痛且在过去一个月内有饮酒行为的美国退伍军人作为研究样本。参与者平均年龄56.7岁（标准差=14.81），76.3%为男性。研究采用横断面调查设计，通过自我报告问卷收集数据。疼痛干扰使用国防和退伍军人疼痛评定量表（DVPRS）的四个补充量表测量，评估疼痛对日常活动、睡眠、情绪和压力水平的干扰程度，得分范围0至10分。危险饮酒行为使用酒精使用障碍识别测试（AUDIT）测量，该工具包含10个项目，涵盖消费、依赖和有害饮酒三个维度，总分范围0至40分。战斗部署状态通过单一项目评估，参与者被分为三组：未部署组、仅部署组和战斗组。数据分析采用R 4.4.3和SPSS 27进行，使用层次线性回归模型检验调节效应，模型分三步构建：模型1仅纳入协变量（年龄和性别），模型2加入疼痛干扰和战斗部署状态，模型3纳入交互项（疼痛干扰×战斗部署状态）。分析中既使用连续型疼痛干扰得分，也使用分类疼痛干扰水平（无至轻度、中度、重度）。
**三、研究结果**
**（一）参与者特征**
研究样本包含430名患有慢性疼痛并报告过去一个月饮酒的美国退伍军人。参与者平均年龄为56.7岁（标准差=14.81），76.3%为男性。平均服役年限为7.54年（标准差=6.59）。在三种战斗部署状态类别中，约半数参与者未部署，约四分之一仅部署，约四分之一为战斗退伍军人。陆军是最常见的军种，其次是空军。最常见的服役时期是第一次海湾战争（1991至2001年）和第二次海湾战争（2001年至今）。值得注意的是，34.2%的样本达到了危险饮酒的临床阈值（AUDIT总分≥8）。
**（二）连续型疼痛干扰与AUDIT总分：战斗部署状态的调节作用**
连续型疼痛干扰与AUDIT总分之间存在显著正相关（B=0.75，标准误=0.12，p<0.001）。仅部署退伍军人的AUDIT总分显著高于未部署退伍军人（B=2.08，标准误=0.76，p=0.006），而战斗退伍军人与未部署退伍军人之间的AUDIT总分无显著差异。模型2中疼痛干扰和战斗部署状态的加入额外解释了AUDIT总分9.2%的方差。仅部署状态与疼痛干扰之间的交互作用不显著，但疼痛干扰与战斗状态之间存在显著正交互作用（B=0.70，标准误=0.28，p=0.014），表明战斗退伍军人中疼痛干扰与AUDIT总分之间的正相关强于未部署退伍军人。交互项的纳入额外解释了1.2%的方差（p=0.043）。条件效应显示，各组的疼痛干扰与AUDIT总分均呈正相关：未部署组（B=0.49，标准误=0.16，p=0.003）、仅部署组（B=0.83，标准误=0.20，p<0.001）和战斗组（B=1.19，标准误=0.24，p<0.001），其中战斗退伍军人的关联最强。
**（三）分类疼痛干扰与AUDIT总分：战斗部署状态的调节作用**
层次线性回归模型显示，仅有重度疼痛干扰（对比无至轻度疼痛干扰）与较高的AUDIT总分显著相关（B=4.10，标准误=0.76，p<0.001），中度疼痛干扰与无至轻度相比无显著差异。仅部署退伍军人的AUDIT总分高于未部署退伍军人（B=2.30，标准误=0.77，p=0.003），战斗退伍军人与未部署退伍军人之间无显著差异。模型中加入疼痛干扰水平和战斗部署状态额外解释了7.5%的方差。重度疼痛干扰与战斗状态之间的交互作用显著（B=4.24，标准误=1.77，p=0.017），表明战斗退伍军人中与重度（对比无至轻度）疼痛干扰相关的AUDIT总分增加幅度大于未部署退伍军人。交互项的纳入额外解释了1.9%的方差（p=0.039）。预测均值显示，患有重度疼痛干扰的战斗退伍军人具有最高的预测平均AUDIT总分（平均值=11.6），其次是有重度疼痛干扰的仅部署退伍军人（平均值=10.8）。
**四、讨论与结论**
本研究表明，疼痛干扰与AUDIT总分之间存在显著正相关，且这种关联在战斗退伍军人中更为明显，特别是在重度疼痛干扰水平下。这一发现与理论观点一致，即疼痛干扰与危险饮酒之间的关联可能部分取决于疼痛在不同战斗部署情境下的体验和管理方式。战斗相关经历可能与对疼痛干扰的适应不良行为反应（包括危险饮酒）有关，尤其是在疼痛干扰变得更严重时。
临床上，随着疼痛干扰水平的增加，评估战斗部署状态可能有助于更精确地评估退伍军人慢性疼痛患者的酒精相关风险。针对退伍军人群体危险饮酒的干预工作应更多关注疼痛相关功能干扰，特别是在具有战斗相关经历的退伍军人中。对于仍处于军事服役期的战斗部署人员，疼痛干扰和危险饮酒可能共存而未被完全识别或处理，对这两种问题的评估可能有助于临床医生更早识别这一重叠负担。
值得注意的是，在两种模型中，交互项仅解释了1.2%至1.9%的额外方差。尽管效应量较小，但这类效应量在调节效应分析中并不罕见，且即使是小的效应量也可能对识别高风险亚群体和制定针对性干预策略有意义。
研究存在以下局限：横断面设计无法推断因果关系；战斗部署状态通过单项目测量，未能充分捕捉部署相关经历的异质性，包括直接战斗与支持角色、部署频率和持续时间、战斗暴露强度、部署模式及距上次部署的时间等；所有数据均通过自我报告收集，可能存在回忆偏差和社会期望偏差；未评估处方药和非处方药使用（包括阿片类药物的使用）；亚组样本量不均衡，可能限制统计检验力；样本相对年龄偏大（平均56.7岁），对年轻退伍军人的代表性有限；纳入标准要求参与者为患有慢性疼痛且在过去一个月内饮酒的美国退伍军人，限制了对其他人群的推广性。
**研究结论**
综上所述，这些研究结果表明，在战斗退伍军人中，疼痛干扰与AUDIT总分之间的关联更强。这一模式提示，同时评估疼痛干扰和战斗部署状态可能有助于识别酒精危险使用风险较高的退伍军人。在解决退伍军人危险饮酒问题时，开发考虑战斗部署状态和疼痛干扰严重程度的定制干预措施也可能具有实用性。未来需要纵向研究来阐明时间顺序，并更好地为该人群的预防和干预工作提供信息。该论文发表在《Substance Use》期刊上。
