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跨学科问题 2019-20/成瘾中的证据

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我们将成瘾定义为对某种物质或活动持续的强迫性需求,从长远来看,这种需求会损害个人的生活质量。成瘾是一个复杂的议题,它在含义、影响和治疗方法上引发了诸多争议。这导致了不同学科的各种研究:神经科学、心理学和经济学。由于不同的方法论、来源、意图和数据,证据在学科之间产生了紧张关系。然而,当这些证据结合起来时,它们能够促进对成瘾的原因、本质和影响的更全面理解,因此对政府的决策起到有益的作用,以减少成瘾造成的危害。

神经科学中的证据

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脑成像技术提供了神经科学中用于研究成瘾的大部分证据。成像显示了大脑在渴望、满足和戒断期间哪些部位被激活。成像研究表明,在满足或渴望期间,大脑的前额叶区域被激活,模式涉及与奖赏、动机、记忆和认知控制相关的脑区。[1] 成像还显示,大脑中的多巴胺水平在渴望和满足期间会升高,这种升高会使大脑的前额叶区域失调,从而导致理性行为丧失和强迫性吸毒行为。[2]

主要的成像技术是正电子发射断层扫描 (PET) 和功能性磁共振成像 (fMRI)。PET 通过检测注射的正电子发射同位素发出的放射性来测量脑活动 - 放射性活动高的区域与脑活动相关。fMRI 通过检测血液氧化变化来测量脑活动 - 当大脑某个区域更活跃时,它会消耗更多氧气。其他成像技术包括计算机断层扫描 (CT)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG) 和近红外光谱 (NIRS)。[3] 然而,脑成像中使用的定量方法存在局限性。它们似乎不能测量主观情绪和感知。

神经科学中研究成瘾的另一个证据来源是物质使用障碍的动物模型。例如,一项对非人灵长类动物的研究表明,环境因素如何影响神经元回路,进而影响成瘾行为。该研究表明,社会地位,无论是主导地位还是从属地位,都会影响大脑中多巴胺受体的表达,进而影响个体吸毒行为。[4] 但是,将灵长类动物测试的结果外推到人类身上是否严谨,因为人类拥有更复杂的社会和互动?

经济学中的证据

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经济学传统上假设人类表现出完全知情的自主理性行为,因此在构建供需模型时,理解成瘾是一个问题。成瘾的证据通常是在合法和非法药物的背景下获得的,这些数据来自现实世界中的案例研究,其中自变量已经到位,可以进行实验分析。

仍然缺乏控制变量,但这些“自然实验”很有价值,因为它们很难以合成的方式再现,例如,经济学家不能仅仅为了研究对行为的影响而简单地改变某些青少年群体饮酒年龄。[5] 从现实世界案例研究中识别因果关系的一个例子是,研究人员诺斯特罗姆和斯科格利用了瑞典零售酒精销售的逐步实施,并研究了该政策与犯罪率之间的关系。

研究犯罪率的数据也用于疾病成本方法,该方法提供了吸食成瘾物质产生的经济成本的定量证据。这些成本包括直接成本,例如医疗保健和社会服务成本,以及间接成本,例如过早死亡、提前退休和与犯罪相关的成本。[6] 疾病成本方法的局限性包括难以进行精确估计,尤其是间接成本。[6] 此外,间接成本没有考虑定性数据,例如对家庭成员的负担。

价格弹性模型显示消费量变化与价格变化的比率,更准确地反映了成瘾物质消费者的行为。[7] 例如,考尔金讨论了侧重于特定消费群体的一项研究,该研究表明,美国高中生的吸食大麻行为对价格变化的敏感程度低于澳大利亚成年人[7]。然而,将弹性证据视为关于药物的平均数据,吸毒者与休闲药物使用者归为一类,因此非吸毒者扭曲了个人弹性。

心理学中的证据

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获得心理证据的方法包括创建假设但有效的模型,例如正强化和负强化模型。[8] 这些模型基于社会实验提供的受控定性数据,以识别成瘾行为模式。这些实验可以很具体,测量通过患者-从业人员互动获得的不同对个体的影响。更广泛的案例研究也被用作支持模型的证据。一项研究考察了治疗方案,发现拥有支持性和结构化关系的患者更有可能从治疗中受益,该研究显示了 41% 的差异,有助于支持功能模型。[9]

然而,需要收集各种数据来不断修改模型。[10] 例如,高度基于酒精成瘾研究的定量数据的正强化和负强化模型表明,吸毒者保持成瘾状态以维持成瘾的积极影响并避免戒断的负面影响。虽然该模型得到了关于酒精成瘾的研究支持,但它无法解释为什么没有戒断效应的精神活性药物可能具有高度成瘾性。

政府干预中证据的结合

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跨学科方法对于政府决策至关重要。政府应该对成瘾有一个全面的认识,考虑不同学科使用的证据来减少对社会的成本。

政府干预减少成瘾的措施包括对成瘾物质的增税、禁售营销、通过教育提高意识,以及制定法律,例如对购买物质实施最低年龄限制。

决策往往基于过去世界事件的证据,其中大部分是由经济数据提供的。为了创造对抗成瘾物质滥用的新思路,使用预测模型,例如心理学中使用的模型,是有益的。政府可以考虑使用不同学科使用的定量和定性证据,以及“自然”和“假设”实验数据,而不是设计修复药物过度使用结果的政策,可以考虑从根源上对抗成瘾的方法。

为了整合神经科学证据,政府可以考虑从研究脑部扫描中发展起来的理论,解释成瘾的原因。它还有助于了解吸毒者的决策过程。此外,在考虑认知等心理学方面时,证据可能比神经科学提供的证据更模糊。这可以通过保持想法具体化来得到支持,并可能创造出有效的治疗方法,这些方法在身体上有效,同时也找到成瘾的根本原因。

此外,心理学可以通过理解个人特定环境对成瘾或治疗后复发的脆弱性,建立在神经科学的基础之上。这随后可以让经济学家在考虑现实世界案例研究证据以制定政策时,了解成瘾的心理学。例如,Bernheim 和 Rangel [11] 讨论了补贴康复中心和治疗项目的政策,来自心理学方面的证据表明,瘾君子实际上是有理性的,足以理解他们的状况,但环境因素在促成这种成瘾方面发挥了很大作用。

这项关于成瘾证据的简短研究表明,在利用学术研究解决现实世界复杂问题时,跨学科方法至关重要。

参考文献

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  1. Volkow N, Fowler J, Wang G. 成瘾的人类大脑:来自影像研究的见解。临床调查杂志 [互联网]。 2003;111(10):1444-1451。 可从以下地址获得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC155054/#__ffn_sectitle
  2. Volkow ND,等。(2019 年)。药物滥用和成瘾中的多巴胺:影像研究结果和治疗意义。- PubMed - NCBI。[在线] Ncbi.nlm.nih.gov。 可在以下地址获得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17998440 [访问日期:2019 年 12 月 8 日]。
  3. Demitri,M. M.D. 脑成像技术的类型 [互联网]。 心理中心。 2019 年 [引用日期:2019 年 12 月 3 日]。 可从以下地址获得:https://psychcentral.com/lib/types-of-brain-imaging-techniques/
  4. Volkow N, Fowler J, Wang G. 成瘾的人类大脑:来自影像研究的见解。临床调查杂志 [互联网]。 2003;111(10):1444-1451。 可从以下地址获得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC155054/#__ffn_sectitle
  5. Caulkins, J. 和 Nicosia, N. (2010)。成瘾及其科学:经济学对成瘾科学的贡献。成瘾,[在线] 105(7),第 1156-1163 页。 可在以下地址获得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2896982/
  6. a b Andlin-Sobocki, P. (2004)。成瘾中的经济学证据:综述。欧洲健康经济学杂志,[在线] 5(S1),第 s5-s12 页。 可在以下地址获得:https://link-springer-com.libproxy.ucl.ac.uk/content/pdf/10.1007%2Fs10198-005-0282-5.pdf
  7. a b Caulkins, J. 和 Nicosia, N. (2010)。成瘾及其科学:经济学对成瘾科学的贡献。成瘾,[在线] 105(7),第 1156-1163 页。 可在以下地址获得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2896982/
  8. Farber, P. D.,Khavari, K. A. 和 Douglass, F. M. (1980)。饮酒原因的因素分析研究:对正向和负向强化维度的实证验证。咨询与临床心理学杂志,48(6),780-781。 可从以下地址获得:https://doi.org/10.1037/0022-006X.48.6.780
  9. Gifford, E, Humphreys, K. 成瘾的心理科学。成瘾。SSA。 2007 年。第 102 卷(第 3 期):第 352-361 页。 可从以下地址获得:https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2006.01706.x
  10. Robinson, E.T, Berridge, K.C. 成瘾的心理学和神经生物学:激励敏感性视角。成瘾。SSA。 2000 年。第 95 卷(第 8s2 期):第 91-117 页。 可从以下地址获得:https://doi.org/10.1046/j.1360-0443.95.8s2.19.x
  11. 1. Bernheim B, Rangel A. 对成瘾的新经济学视角 [互联网]。 2005 年。 可从以下地址获得:https://www.rnl.caltech.edu/publications/pdf/SEPR06FromNeurotoPubPol.pdf
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