成瘾严重程度指数量表第五版的汉化和评价及其在成瘾状况调查中的应用

目的:评价《成瘾严重程度指数量表》第五版汉化版的信度和效度,并用该量表评价美沙酮维持治疗门诊病人的成瘾问题。方法:将英文版Addiction Severity Index(ASI)翻译成中文,并根据国情修订;使用ASI中文版量表在陕西省西安市五家美沙酮维持治疗门诊中选取526名治疗时间超过3个月的病人进行访谈,一周后随机抽取50名再次访谈;并对五家门诊中治疗时间不足1个月的317名病人进行访谈,评估其成瘾情况。结果:ASI中文版量表的克朗巴赫α系数为0.44-0.79,重测信度为0.68-0.84,评分者信度为0.87-0.98;"精神状况"子量表的CSs与"症状自评量表"的相关系数为0.50;"家庭社会关系"子量表与"家庭亲密度和适应性量表中文版"的相关系数为0.45。治疗时间不足1个月病人中除了"医疗状况"和"酒精滥用情况"子量表外,其余5个子量表均有较大比例的病人存在着不同程度的问题或需要咨询/治疗。结论:《成瘾严重程度指数量表》第五版汉化版具有良好的信度和效度;参加维持治疗的病人中很多具有较大的成瘾问题,需要门诊医生采取针对性的治疗措施。

中文版成瘾严重程度指数量表的反应度评价

[目的]检验中文版成瘾严重程度指数量表的反应度。[方法]使用中文版成瘾严重程度指数量表在陕西省西安市的5家美沙酮维持治疗门诊中对参加治疗不足1个月的病人、参加治疗超过3个月的病人及部分西安市社区吸毒者进行访谈,其中对参加美沙酮维持治疗不足1个月的病人先后访谈2次,比较不同时间病人成瘾状态的改变。[结果]参加治疗超过3个月的病人的成瘾程度与不足1个月的病人、社区吸毒者均有明显差异;参加治疗不足1个月的病人的成瘾程度在两次访谈间有统计学差异。[结论]中文版成瘾严重程度指数量表具有良好的反应度,可以适用于国内的成瘾治疗与科研领域。

应用因子分析法分析中文版成瘾严重程度指数量表的结构效度

目的:在社区吸毒者中评估中文版成瘾严重程度指数量表(ASI-C)的结构效度。方法:使用因子分析的方法分析ASI-C量表的结构效度。结果:经因子分析共提取出11个公因子,与量表中原有7个分量表数目不符,但发现"毒品使用情况"分量表包括了3个公因子的变量;"精神状况"分量表包括了2个公因子的变量;"家庭社会关系"分量表包括了2个公因子的变量,其余4个分量表的变量分别由1个公因子的变量代表。结论:ASI-C具有可接受的结构效度。

成瘾严重程度指数量表及其应用

成瘾严重程度指数量表是世界范围内被广泛用于评价成瘾者成瘾严重程度的工具之一。该文介绍了该量表的设计思路、主要内容、评价方法、信度效度评估、量表的应用及量表的修订与发展,为读者进一步了解并使用这一量表提供了基本信息。

成瘾严重程度指数量表在强制隔离戒毒场所海洛因依赖者中使用情况分析

目的评估成瘾严重程度指数量表(Addiction Severity Index,ASI)中文版在强制隔离戒毒场所使用的各分量表的内部信度和效度。方法将英文版ASI译成中文,根据国情修订。使用ASI中文版量表从上海3个强制隔离戒毒场所中招募537例海洛因依赖者进行评估,有505例研究对象的数据进入内部信度和效度分析。结果 ASI七个分量表的克朗巴赫α系数如下:家庭和社会支持状况的大于0.7;躯体健康状况、药物使用状况和精神疾病状态的在0.35和0.7之间;就业/支持状态、酒精使用状况和法律状况的小于0.35。精神疾病状态的KMO值大于0.8;躯体健康状况和家庭/社会支持状况的KMO值大于0.7;药物使用状况的KMO值大于0.6;就业/支持状态和酒精使用状况的KMO值大于0.5;且其Bartlett's球面检验P值均小于0.01,通过因素分析提取其相应的因素;违法犯罪情况分量表无法计算KMO值,不适合进行因素分析。结论在强制隔离场所使用ASI时,部分分量表内部信度和结构效度偏低,存在较大的局限性,使用时需要调整条目和慎重考虑其结果。

大学生网络成瘾特点及相关因素分析

目的分析在校大学生网络使用和网络成瘾情况及相关因素。方法采用中文网络成瘾量表(Chinese internet addiction scale,CIAS-R)和手机成瘾指数量表(mobile phone addiction index,MPAI)对在校大学生364人进行方便取样问卷调查,以CIAS-R总分≥65分为网络成瘾的判断指标;同时调查有关学习成绩、个性特点、人际关系、家庭结构、类型及父母的职业等情况。结果在校大学生网络成瘾的发生率为12.09%,男性13.04%,女性11.65%,性别差异无统计学意义(χ^2=0.144,P>0.05)。女性CIAS-R总分(54.10±9.94)明显高于男性(51.42±13.11),差异有统计学意义(t=2.152,P=0.032)。MPAI结果显示,总分及戒断性、失控性、低效性、逃避性因子分明显高于非成瘾者(P<0.01)。多因素Logistic回归分析显示,非民主的家庭类型(OR=1.491,95%CI=1.038~2.142)以及不良的学习成绩(OR=2.472,95%CI=1.467~4.168)是在校大学生网络成瘾的重要危险因素。结论在校大学生网络成瘾的发生率较高,网络成瘾与学习成绩可能互为因果,非民主类型的家庭是网络成瘾的高危因素。

大学生网络使用与网络成瘾对睡眠质量的影响

目的研究在校大学生网络使用与网络成瘾对睡眠质量的影响。方法采用中文网络成瘾量表(CIAS-R)、手机成瘾指数量表(MPAI)和匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)对364名在校大学生进行问卷调查,同时调查有关学习成绩、个性特点、人际关系、家庭结构、家庭类型及父母的职业等情况。结果在校大学生网络成瘾的发生率为12.19%,网络成瘾者低睡眠质量的发生率为36.36%,高于无网络成瘾者的8.75%(P<0.05)。网络成瘾者上床时间较无网络成瘾者者晚31.8 min(P<0.05),实际睡眠时间少25.2 min(P<0.05)。网络成瘾者的PSQI总分及睡眠质量、睡眠时间、睡眠障碍、睡眠药物、日间功能障碍因子分均高于无网络成瘾者(P<0.01)。低睡眠质量者MPAI总分及戒断性、失控性、低效性因子分均高于睡眠正常者(P<0.01);PSQI总分与CIAS-R总分呈正相关(P<0.01);多因素Logistic回归分析显示网络成瘾以及人际关系是在校大学生低睡眠质量的重要危险因素(P<0.05)。结论在校大学生网络成瘾的发生率较高,网络成瘾者低睡眠质量问题明显,网络成瘾是低睡眠质量的高危因素。

中文版成瘾严重程度指数量表作为精神症状筛查工具的可行性研究

目的探讨中文版成瘾严重程度指数量表(ASI-C),作为吸毒成瘾者精神症状筛查工具的可行性。方法首先对符合入组条件的71名参加针具交换的注射吸毒者使用ASI-C,进行精神心理障碍的初步筛查,然后采用症状自评量表(SCL-90)作为标准进行诊断,将ASI-C精神心理障碍的筛查效能与SCL-90对精神心理障碍的诊断结果进行比较。结果 71名注射吸毒者使用SCL-90筛查精神心理障碍的发生率为62.0%(44/71)。ASI-C总诊断符合率为73.2%,灵敏度79.5%,特异度63.0%,阳性预测值77.8%,阴性预测值65.4%,假阳性率37.0%,假阴性率20.5%。结论 ASI-C对精神心理障碍具有较好的识别率,可以作为精神心理障碍的筛查工具。

回报可能性指数量表中文版应用于阿片类物质成瘾患者的信效度

目的评价中文版回报可能性指数量表(reward probability index,RPI)在阿片类物质成瘾治疗患者中的信度和效度。方法在武汉市美沙酮维持治疗(methadone maintenance treatment,MMT)门诊随机招募接受治疗的160例阿片类物质成瘾患者,使用中文版RPI量表进行调查,IBM SPSS22.0进行条目分析和探索性因子分析,AMOS 24.0进行验证性因子分析(CFA)。结果中文版RPI量表各条目与量表总分的相关度为0.325~0.657(均P<0.01),量表具有较好的项目区分度;探索性因子分析抽取了正向回报和环境抑制2个因子,各条目在所属因子上的负荷为0.519~0.744;验证性因子分析的拟合指标为χ^2/df=1.623,RMR=0.030,RMSEA=0.063,IFI=0.902,TLI=0.885,CFI=0.900。量表的内部一致性Cronbach’sα信度系数为0.800。各维度及总量表均不存在天花板/地板效应。结论中文版RPI量表维度划分基本合理,该量表作为评价阿片类物质成瘾者从环境中获取回报能力的测量工具具有较好的信度和效度。

基于PSO-SVM的大学生手机依赖分析系统

针对手机依赖给大学生造成的生理、心理及社会功能损害问题,将支持向量机(SVM)和粒子群(PSO)优化算法结合,利用PSO优化SVM的核函数参数γ和惩罚因子C,设计了一种大学生手机依赖分析系统。系统通过手机APP发布和回收手机成瘾指数量表问卷,用得到基础数据训练PSOSVM进而得到手机依赖分类模型,模型可以实时地对采集的问卷进行分类判断,避免了问卷的发放、收集和数据录入分析等繁琐的工作。系统还可以对分类的结果进行统计分析,便于掌握学生的最新动态。实验结果表明,本系统的分类准确率高达97.561%,而且系统可以自动的进行手机依赖者的筛选和统计分析,系统的分析结果可信可靠。

美沙酮维持治疗结果的影响因素研究

目的在患者初始参加美沙酮维持治疗时识别出能够影响治疗结果的因素,以便于门诊工作人员提前采取适当的干预措施,提高维持治疗工作的效果。方法使用中文版成瘾严重程度指数量表(ASI)在陕西省西安市的5家美沙酮维持治疗门诊中对治疗不足1个月的患者进行访谈,患者维持治疗满3个月后再次进行访谈,接受两次访谈的调查对象共计282人。对资料进行多元线性回归分析和多元Logistic回归分析。选择的3个因变量分别是:1)患者实际参加治疗天数;2)治疗3个月后违法犯罪行为次数是否下降;3)治疗3个月后是否有工作。自变量为成瘾严重程度指数量表7个子量表的综合分数和调查对象的人口学特征。结果患者的年龄、精神状况、就业状况和违法犯罪状况是美沙酮维持治疗结果的影响因素。患者比较年轻或在精神状况、就业状况和违法犯罪状况等任意一方面存在严重的问题都会给后期的治疗结果带来负面影响。结论在患者初始参加美沙酮维持治疗时患者的年龄、精神状况、就业状况和违法犯罪状况对其后期的治疗结果将会产生一定的影响。