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摘要
客觀的理清大麻使用頻率和酒精消費之間的時間關係。
方法交叉滯後模型提供了2015年或2016年在法國基於人口的“Santé考試中心谘詢師”隊列中登記的13255名男性和13696名女性的標準化係數(SCs)±其標準誤差。大麻使用情況被分類如下:“過去12個月沒有使用過”，“過去12個月使用過但上個月沒有使用過”和“過去一個月使用過”是基線時的大麻使用情況，過去12個月沒有使用過，“每月使用少於一次”和“每月使用一次或以上”是隨訪1年時的大麻使用情況。在基線和1年的隨訪中測量了酒精攝入量，確定了三類:低風險(男性每周<28杯;女性每周飲酒少於14次)，中度風險(男性≥28次，<42次;女性≥14和<28)和高風險(男性≥42;女性≥28)。分析調整了年齡、性別、教育、收入、煙草消費、自評健康狀況和抑鬱症狀。
結果酒精與大麻和大麻與酒精的相關性均顯著(SC=0.02±0.01,p=0.003)和SC=0.06±0.01,p<0.001)。然而，大麻與酒精之間關聯的SC是相反關聯的3倍(p<0.001)。按性別分層後，男性大麻與酒精之間的相關性的SCs比相反的相關性高出2倍以上，女性高出4倍以上(p均<0.001)。
結論大麻使用頻率和隨後的酒精消費之間的聯係比相反的聯係更強。這一發現鼓勵人們考慮大麻使用者飲酒增加的風險。
- 物質濫用
- 流行病學
- 公共衛生
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數據可用性聲明
資料應合理要求提供。由於與數據隱私保護相關的法律原因，我們的研究結果所依據的個人健康數據並不公開。然而，在得到法國“國家信息委員會libertés”的授權後，所有感興趣的研究人員都可以獲得這些數據。constance的郵箱地址是contact@constances.fr。
這是一篇開放獲取的文章，按照創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布，該許可允許其他人以非商業性的方式發布、混編、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是原創作品被正確引用，給予適當的榮譽，任何更改都被注明，且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
本研究使用縱向數據來執行交叉滯後模型，以便量化和比較大麻使用頻率對酒精消費的直接影響係數與相反的關聯。
兩個主要預測指標/感興趣的結果都是在基線和1年隨訪中從全國人口隊列的大樣本中測量的。
考慮了社會人口學和臨床變量的潛在混雜效應。
由於constance隊列的參與者不能代表一般人群，我們的研究結果可能不適用於其他情況。
數據的觀察性質限製了得出確定因果關係的可能性。
介紹
物質使用是全球過早死亡的首要可預防原因之一。1在人口一級，酒精、煙草和其他藥物，特別是最常見的非法藥物大麻，是全世界發病率和死亡率的主要風險因素。2此外，這些物質的共同使用可能與消費水平、依賴性和有害健康後果的增加有關。3 - 6時間關係被特別描述為一隻手同時使用煙草和大麻，7 - 10另一方麵是煙酒合用。11日12盡管大麻和酒精使用之間的聯係也被描述過，但除了急性中毒外，文獻中很少研究攝入其中一種是否會隨著時間的推移增加攝入另一種。13
若幹國家正在進行的關於大麻使用合法化或非罪化的政策變化應鼓勵審查大麻對酒精消費的潛在有害作用，甚至對偶爾使用大麻的人也是如此。6 14 15事實上，據報告，大麻使用者的酒精消費量更高，他們的酒精使用造成更嚴重的社會和行為不良後果。13日15 - 17日關於相關性的方向，一項縱向研究發現，在3年隨訪期間，使用大麻的受試者與基線時未使用大麻的受試者相比，酒精濫用或依賴的發生率更高。18這可能被解釋為使用大麻對酒精使用障礙風險的有害後果。然而，這種關聯可能反映了在第一次成癮行為發生後，發展另一種成癮行為的風險增加，而與最初使用的物質類型無關。換句話說，當第一種關聯出現時，形成上癮行為的風險是很高的，但互惠關聯在多大程度上是相似的、更強的還是更小的仍是未知的。然而，這些知識將有助於臨床醫生和公共衛生決策者改善信息和有針對性的篩查。
我們利用來自法國基於人口的constance隊列的縱向數據，利用交叉滯後模型解開大麻使用頻率和酒精消費之間的時間關係。19交叉滯後模型可以同時量化兩個方向的大小，同時考慮潛在的混雜因素，從而提供大麻和酒精之間關聯方向的信息。我們假設，與相反的關聯相比，大麻與酒精的關聯顯著更高，這表明這個方向比另一個方向更占優勢。
方法
隊列描述
法國基於人口的constance隊列根據年齡、性別、社會經濟地位和法國地區分層的隨機抽樣方案，招募基線年齡為18-69歲的誌願者。19日20在對參與者進行的不同程序中，他們完成了關於他們的生活方式、健康、社會和個人特征的年度自我管理問卷。
患者和公眾的參與
患者或公眾成員沒有參與本研究的設計，也沒有參與其實施。患者和公眾將通過出版物得知研究結果。
參與者
在本研究中，我們使用了2015年或2016年在constance隊列中登記的47673名參與者的數據，這些參與者在基線期和隨訪1年時都發送了關於酒精習慣的問卷。其中，37588人(78.8%)在基線時沒有丟失有關其酒精、大麻和煙草使用的數據。在27 696名參與者(73.7%)的隨訪中，有完整的藥物使用數據。收集數據時，大麻在法國是非法的。在隨訪時無反應者中，9276人(87.3%)沒有對整個問卷做出回應，而1361人(12.7%)沒有對與藥物使用有關的問題做出回應。最後，由於我們對研究可能飲酒人群的酒精消費變化感興趣，因此將745名自稱從未飲酒的參與者排除在外。因此，本研究共納入26 951名受試者。對其磨耗前後的特點作了描述在線補充表1．
測量
基線和隨訪時的大麻使用情況
基線調查問卷包括三個用於確定大麻消費的二元問題:(1)“你是否使用過大麻(大麻，大麻，大麻，大麻，大麻，大麻)?”(2)“在過去的12個月裏你是否使用過大麻?”以及(3)“在過去30天內您是否使用大麻?”根據這些信息，分類變量計算如下:“過去12個月沒有使用過”、“過去12個月使用過但上個月沒有使用過”和“過去一個月使用過”。
隨訪1年的調查問卷包括以下二元問題:“在過去的12個月裏，你是否使用大麻(大麻，大麻，大麻，大麻，大麻)?”那些回答“是”的人被要求在以下選項中進一步提供他們使用大麻的頻率:“每月少於一次”，“每月一次到兩次”，“每周至少一次”，“每天或幾乎”。根據這些信息，分類變量計算如下:在過去12個月內沒有使用，“每月使用少於一次”和“每月使用一次或更多”。由於大麻使用頻率的測量在基線和隨訪時略有不同，因此進行了敏感性分析。在這些分析中，我們使用了以下問題的答案:“在過去12個月裏，你使用了多少次?”，這一問題被問及那些在基線之前的12個月內報告使用過大麻的人。為了彌補基線時每月使用大麻數量的潛在低估，我們還將那些在過去30天內沒有報告使用大麻但在過去12個月內報告使用大麻≥12次的人視為每月一次或一次以上的用戶。相反，為了減少對基線時每月使用大麻數量的潛在高估，我們將那些在過去30天內報告使用大麻但在過去12個月內報告使用大麻少於12次的人視為每月不到一次的用戶。
基線和隨訪時的酒精使用情況
在基線和1年的隨訪中，參與者報告了他們在過去一周內每天的飲酒數量，考慮到根據法國的標準，每杯酒包括10克酒精。21準確地說，參與者報告了他們在“周一到周四”期間每天的平均飲酒量，以及在“周五”、“周六”和“周日”的飲酒量。為了計算每周的飲酒量，將這些數字乘以從周一到周四對應的總和後相加。因此，根據世界衛生組織的指導方針，根據酒精消費水平建立了三種風險類別:酒精消費量較低(男性每周少於28杯;女性每周飲酒少於14杯)，中度(男性≥28杯，<42杯;女性≥14和<28)或高風險(男性≥42;女性≥28)。22
Covariables基線
從基線問卷中獲得以下社會人口變量:年齡、性別、教育程度，根據2011年國際教育標準分類，分為五個級別，23家庭收入(即低於2100歐元;€2100 - 2800;€2800 - 4200;>€4200/月)和婚姻狀況(即，單身或與伴侶同居)。教育和家庭收入被認為是連續單位的基本集合的序數表示(即受教育年限和每月歐元的錢數);因此，在統計分析中引入這兩個變量作為連續變量。24每日煙草消費量是根據每日煙草消費量的累積數計算出來的連續變量，不論使用的產品是什麼(如普通香煙、雪茄和煙鬥)。自我評定的健康狀況作為一個連續變量進行評估，方法是回答以下問題:“與周圍同齡的人相比，你如何判斷自己的總體健康狀況”，采用8分製(1=非常好，8=非常差)。25使用流行病學研究中心抑鬱量表的總分對抑鬱症狀進行連續變量評估，範圍從0到60。26日27日
統計分析
兩種主要結果和感興趣的預測指標(即基線和隨訪時的大麻和酒精)之間的關聯使用交叉滯後模型進行了檢驗。交叉滯後模型是一種結構方程模型，它將所有變量連同協變量一起考慮。在交叉滯後模型中，結果以標準化係數的形式表示，這些係數對應於經過標準化的回歸係數，以便比較兩個變量相互之間的相對影響。28在標準誤差的條件下，這些標準化係數的比較可以確定哪個變量對另一個變量的影響更大，從而告知關聯的哪個方向優於其他方向。29使用SAS Proc Calis (SAS, V.9.4)進行交叉滯後分析。正如SAS程序中所描述的，標準化係數是通過在模型中引入標準化變量來獲得的，也就是說，無論變量是有序類別還是二元或連續的，都以其標準差為中心並除以其標準差。30.
在基線期和隨訪1年時，大麻使用和酒精消費的頻率作為序變量包括在模型中，即連續單位基礎集的序表示。24此外，先前的研究表明，這些變量與有害結果之間存在劑量依賴性的聯係。31日32殘差被允許相互關聯。為了比較兩種直接影響(即從酒精到大麻和從大麻到酒精)，獲得了標準化係數。模型在基線時根據以下協變量進行了調整:年齡、性別、教育程度、家庭收入、婚姻狀況、抑鬱症狀和自評健康狀況。允許協變量相互關聯。在路徑模型中，因為我們試圖同時檢查所有的路徑係數，任何模型中的路徑都沒有固定為零。因此，擬合優度度量在評估這些模型時並不相關，因為它們不告知模型的“正確性”，而隻是提供當幾個路徑固定為零時所觀察到的相關性與模型匹配程度的摘要。33 34然而，在結果中報告了一些擬合指標，以顯示模型的擬合優度，使用以下截點:標準化均方根殘差(SRMR)<0.08，擬合優度指數(GFI)>0.95，近似均方根誤差(RMSEA)<0.05和範數擬合指數(NFI)>0.95。由於藥物使用模式會因性別而異，35交叉滯後模型的分析通過性別分層重複進行。
為了檢驗我們的結果的穩穩性，我們通過引入酒精和大麻使用作為二元變量(酒精使用的女性每周<14杯，男性每周<28杯，而女性每周≥14杯，男性每周≥28杯，過去12個月沒有消費與過去12個月消費大麻)重新進行了分析。
納入的受試者有完整的因變量和煙草消費數據。除了年齡和性別之外，我們對其他變量都有缺失數據(缺失數據的平均百分比:5.0%，從1.0%到13.5%)。采用隨機回歸法對這些缺失數據進行歸責處理。24統計顯著性評價alpha a先驗設置為0.05。
結果
共納入男性13 255人(49.2%)，女性13 696人(50.8%)，平均年齡47.5歲(SD=13.4)。它們的基線特性見表1．在隨訪中，973名(3.6%)和629名(2.3%)的參與者分別使用大麻少於一個月一次和一個月一次或更多。隨訪時，2272人(8.4%)和818人(3.0%)分別飲用中度和高危酒精。
交叉滯後分析的結果在圖1．該模型擬合良好:SRMR=0.020, GFI=1.000, RMSEA=0.033 (90% CI 0.030 ~ 0.035)， NFI=0.987。從酒精到大麻和從大麻到酒精的相關性均顯著:標準化係數=0.02±0.01,p=0.003，標準化係數=0.06±0.01,p<0.001。然而，大麻與酒精之間關聯的標準化係數是相反關聯的3倍(Z=−4.65;p < 0.001)。中給出了所有協變量的標準化係數在線補充表2．
2015年或2016年在constance隊列中登記的26 951名參與者的大麻使用頻率和酒精消費之間的交叉滯後關聯。單向箭頭的結果為標準化係數±其標準誤差。雙向箭頭的結果是殘差相關。隨訪1年。
性別分層後的交叉滯後分析結果見圖2．模型擬合良好:SRMR=0.020, GFI=1.000, RMSEA=0.033 (90% CI 0.030 ~ 0.035)， NFI=0.987;男性和女性SRMR=0.020, GFI=1.000, RMSEA=0.033 (90% CI 0.030 ~ 0.035)， NFI=0.987。在男性中，酒精對大麻的直接影響是顯著的(標準化係數=0.02±0.01,p=0.047)。大麻對酒精的直接影響也顯著(標準化係數=0.05±0.01,p<0.001)。然而，大麻與酒精之間關聯的標準化係數是相反關聯的兩倍多(Z=−2.44,p=0.010)。在女性中，酒精對大麻的直接影響是顯著的(標準化係數=0.02±0.01,p=0.043)。大麻對酒精的直接影響也顯著(標準化係數=0.09±0.01,p<0.001)。然而，從大麻到酒精的標準化係數是相反關聯的4倍多(Z=−5.81 p<0.0001)。
2015年或2016年在constance隊列中登記的13255名男性和13696名女性的大麻使用頻率和酒精消費之間的交叉滯後關聯。單向箭頭的結果為標準化係數±其標準誤差。雙向箭頭的結果是殘差相關。隨訪1年。
在敏感性分析中，將大麻和酒精作為二元結果而不是分類結果會得到類似的結果，即從酒精到大麻以及從大麻到酒精使用的顯著關聯，大麻到酒精使用的關聯的效應量顯著高於相反的關聯(在線補充圖1)．最後，高估或低估大麻使用頻率會導致類似的結果(數據未顯示)。
討論
我們的目的是在一個大型前瞻性隊列中理清大麻使用頻率和酒精消費之間的時間關係。在交叉滯後模型中，我們發現大麻與酒精的關聯程度明顯高於酒精與大麻的關聯程度(在主要分析中是後者的三倍)。在性別分層後，從大麻到酒精的關聯比相反的關聯更大，在女性中關聯更強。所有這些分析都根據社會人口因素、總體健康狀況和抑鬱症狀進行了調整。
這項研究有其優勢。它的縱向設計以及交叉滯後模型的使用使其能夠量化和比較大麻使用頻率對酒精消費與相反關聯的直接影響係數。兩個主要的預測指標/感興趣的結果都是在基線和1年隨訪中測量的，在一個全國人口為基礎的大樣本隊列中。此外，我們的模型還包括社會人口學和臨床變量，以控製潛在的混雜效應。
本研究也有一定的局限性。首先，constance隊列不能代表法國普通人口。因此，我們的研究結果可能不適用於其他情況。特別是，參與者的年齡在18歲到69歲之間，因此限製了我們對這一亞組的解釋。此外，constance小組的所有參與者都隸屬於法國一般社會保障製度;因此，某些專業類別無法得到代表，因為他們隸屬於其他社會製度，例如獨立工人、農民和工匠。此外，參與流行病學隊列研究的自願性質導致了選擇偏差。正如通常發現的那樣，在contes隊列中，健康狀況不佳的人的代表性不足(例如，自我健康評價低、嚴重抑鬱症狀和非常高的藥物使用水平)。20.因此，我們的研究結果可能不適用於那些健康受損最嚴重的人。其次，隨訪時有28.3%的流失率。盡管有人可能會想，在隨訪時，不同物質之間的應答率差異是否會使我們的結果傾向於一種關聯(例如，由於法國大麻的非法性質，應答率的差異)，值得注意的是，在隨訪時，沒有具體說明他們的酒精和大麻消費量的無應答者的比例相似，即分別為358(3.37%)和365(3.43%)。因此，這種損耗可能增加了對健康參與者的選擇偏向，但這種偏向不太可能對兩種物質產生不同的作用。第三，數據的觀察性質限製了得出確定因果關係的可能性。第四，盡管對結果進行了一些混雜因素的調整，但對大麻和酒精使用的其他一些共同的脆弱性因素，如個性，沒有考慮在內。這些未測量的混雜因素可能在某種程度上解釋雙向關係，但不太可能解釋我們的主要結果，表明一個方向可能在很大程度上勝過另一個方向。
我們發現了眾所周知的大麻和酒精使用之間的相互關聯，這與當一個人已經在使用一種物質時，使用第二種物質的可能性增加相一致，部分原因是共同的個人和環境脆弱性因素。36-38重要的是，根據我們的先驗假設，我們還發現大麻使用頻率和隨後的酒精消費之間的聯係比相反的聯係更強。這一發現與內源性大麻素係統在大麻和酒精強化中的作用一致13日15並且大麻對隨後的酒精暗示具有潛在的緩衝作用。39這一發現也與之前的研究一致，即使用大麻會增加酒精使用障礙的風險。18此外，在女性中，大麻使用頻率和隨後的酒精消費之間的關聯更強。當婦女同時飲酒時，她們可能特別容易經曆使用大麻的更多負麵後果。13男性的飲酒量通常高於女性，40這可能會減少消費對其他行為的反應的變化範圍。這一潛在的新發現應該在未來專注於性別差異的研究中進一步檢驗。
在個體層麵上，我們的研究結果鼓勵開發對這兩種物質的聯合治療，特別是因為專注於大麻使用的治療已經顯示出對酒精使用的益處，而且在酒精和大麻同時出現疾病的患者中也是如此。41在人口水平上，值得注意的是，本研究涉及非常經常使用的物質。事實上，大麻的使用很普遍，在本研究中，即使使用頻率很低，也與隨後增加的酒精消費有關。因此，促進大麻戒煙的公共衛生運動應包括戒煙對酒精消費的潛在好處。進一步的研究不僅應關注酒精消費水平，還應關注大麻合用頻率對酒精相關危害的作用。總之，本研究鼓勵對大麻使用者飲酒增加的風險提高警惕。
數據可用性聲明
資料應合理要求提供。由於與數據隱私保護相關的法律原因，我們的研究結果所依據的個人健康數據並不公開。然而，在得到法國“國家信息委員會libertés”的授權後，所有感興趣的研究人員都可以獲得這些數據。constance的郵箱地址是contact@constances.fr。
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
該研究涉及人類參與者，並獲得了conudes隊列的批準，並獲得了國家數據保護局的授權(國家信息委員會Libertés, no。910486)，並獲得了國家醫學研究所(INSERM)機構審查委員會的批準。01 - 011)。參與者在參與研究前給予知情同意。
參考文獻
補充材料
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補充數據
這個網絡僅文件已由BMJ出版集團從作者提供的電子文件生產(s)，並沒有編輯的內容。
腳注
貢獻者GA:概念化，方法論，軟件，寫作-初稿。JM:方法論，軟件，寫作-審查和編輯，驗證。FL:寫作——審查和編輯，項目管理，監督，驗證。NH:寫作——回顧和編輯，可視化，驗證。寫作-審查和編輯，項目管理，數據管理，資源，調查，驗證。MZ:寫作-審查和編輯，項目管理，數據管理，資源，調查，監督，驗證。CL:方法論，寫作-審查和編輯，可視化，監督，驗證。GA確認，他對研究中的所有數據具有完全訪問權，並對提交發表的決定負有最終責任。
資金本次提交沒有資助者需要報告。constance隊列得到了maldie - cnam國家保險協會的支持。該中心被政府的“avenir投資方案”認定為“國家生物和健康基礎設施”，並由國家研究局(ANR-11-INBS-0002贈款)資助。constance還獲得了來自L 'Oréal、MSD、阿斯利康和由inserm - transfer管理的Lundbeck的資助。沒有一個作者是由constance隊列的資助者支付工資的。資助方在研究設計、數據收集和分析、出版決定或稿件準備方麵沒有任何作用。
相互競爭的利益GA在提交的作品之外，還從Pfizer、Lundbeck、Zentiva和Pierre Fabre獲得了演講和/或谘詢費。FL已經從Janssen-Cilag、Euthérapie-Servier和Lundbeck獲得了提交作品以外的演講和/或谘詢費。CL已經從Janssen-Cilag, Lundbeck, Otsuka Pharmaceutical和勃林格殷格翰(Boehringer Ingelheim)獲得了提交作品以外的演講和/或谘詢費。
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