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跨學科問題 2019-20/成癮中的證據

來自華夏公益教科書

我們將成癮定義為對某種物質或活動持續的強迫性需求,從長遠來看,這種需求會損害個人的生活質量。成癮是一個複雜的議題,它在含義、影響和治療方法上引發了諸多爭議。這導致了不同學科的各種研究:神經科學、心理學和經濟學。由於不同的方法論、來源、意圖和資料,證據在學科之間產生了緊張關係。然而,當這些證據結合起來時,它們能夠促進對成癮的原因、本質和影響的更全面理解,因此對政府的決策起到有益的作用,以減少成癮造成的危害。

神經科學中的證據

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腦成像技術提供了神經科學中用於研究成癮的大部分證據。成像顯示了大腦在渴望、滿足和戒斷期間哪些部位被啟用。成像研究表明,在滿足或渴望期間,大腦的前額葉區域被啟用,模式涉及與獎賞、動機、記憶和認知控制相關的腦區。[1] 成像還顯示,大腦中的多巴胺水平在渴望和滿足期間會升高,這種升高會使大腦的前額葉區域失調,從而導致理性行為喪失和強迫性吸毒行為。[2]

主要的成像技術是正電子發射斷層掃描 (PET) 和功能性磁共振成像 (fMRI)。PET 透過檢測注射的正電子發射同位素發出的放射性來測量腦活動 - 放射性活動高的區域與腦活動相關。fMRI 透過檢測血液氧化變化來測量腦活動 - 當大腦某個區域更活躍時,它會消耗更多氧氣。其他成像技術包括計算機斷層掃描 (CT)、腦電圖 (EEG)、腦磁圖 (MEG) 和近紅外光譜 (NIRS)。[3] 然而,腦成像中使用的定量方法存在侷限性。它們似乎不能測量主觀情緒和感知。

神經科學中研究成癮的另一個證據來源是物質使用障礙的動物模型。例如,一項對非人靈長類動物的研究表明,環境因素如何影響神經元迴路,進而影響成癮行為。該研究表明,社會地位,無論是主導地位還是從屬地位,都會影響大腦中多巴胺受體的表達,進而影響個體吸毒行為。[4] 但是,將靈長類動物測試的結果外推到人類身上是否嚴謹,因為人類擁有更復雜的社會和互動?

經濟學中的證據

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經濟學傳統上假設人類表現出完全知情的自主理性行為,因此在構建供需模型時,理解成癮是一個問題。成癮的證據通常是在合法和非法藥物的背景下獲得的,這些資料來自現實世界中的案例研究,其中自變數已經到位,可以進行實驗分析。

仍然缺乏控制變數,但這些“自然實驗”很有價值,因為它們很難以合成的方式再現,例如,經濟學家不能僅僅為了研究對行為的影響而簡單地改變某些青少年群體飲酒年齡。[5] 從現實世界案例研究中識別因果關係的一個例子是,研究人員諾斯特羅姆和斯科格利用了瑞典零售酒精銷售的逐步實施,並研究了該政策與犯罪率之間的關係。

研究犯罪率的資料也用於疾病成本方法,該方法提供了吸食成癮物質產生的經濟成本的定量證據。這些成本包括直接成本,例如醫療保健和社會服務成本,以及間接成本,例如過早死亡、提前退休和與犯罪相關的成本。[6] 疾病成本方法的侷限性包括難以進行精確估計,尤其是間接成本。[6] 此外,間接成本沒有考慮定性資料,例如對家庭成員的負擔。

價格彈性模型顯示消費量變化與價格變化的比率,更準確地反映了成癮物質消費者的行為。[7] 例如,考爾金討論了側重於特定消費群體的一項研究,該研究表明,美國高中生的吸食大麻行為對價格變化的敏感程度低於澳大利亞成年人[7]。然而,將彈性證據視為關於藥物的平均資料,吸毒者與休閒藥物使用者歸為一類,因此非吸毒者扭曲了個人彈性。

心理學中的證據

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獲得心理證據的方法包括建立假設但有效的模型,例如正強化和負強化模型。[8] 這些模型基於社會實驗提供的受控定性資料,以識別成癮行為模式。這些實驗可以很具體,測量透過患者-從業人員互動獲得的不同對個體的影響。更廣泛的案例研究也被用作支援模型的證據。一項研究考察了治療方案,發現擁有支援性和結構化關係的患者更有可能從治療中受益,該研究顯示了 41% 的差異,有助於支援功能模型。[9]

然而,需要收集各種資料來不斷修改模型。[10] 例如,高度基於酒精成癮研究的定量資料的正強化和負強化模型表明,吸毒者保持成癮狀態以維持成癮的積極影響並避免戒斷的負面影響。雖然該模型得到了關於酒精成癮的研究支援,但它無法解釋為什麼沒有戒斷效應的精神活性藥物可能具有高度成癮性。

政府幹預中證據的結合

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跨學科方法對於政府決策至關重要。政府應該對成癮有一個全面的認識,考慮不同學科使用的證據來減少對社會的成本。

政府幹預減少成癮的措施包括對成癮物質的增稅、禁售營銷、透過教育提高意識,以及制定法律,例如對購買物質實施最低年齡限制。

決策往往基於過去世界事件的證據,其中大部分是由經濟資料提供的。為了創造對抗成癮物質濫用的新思路,使用預測模型,例如心理學中使用的模型,是有益的。政府可以考慮使用不同學科使用的定量和定性證據,以及“自然”和“假設”實驗資料,而不是設計修復藥物過度使用結果的政策,可以考慮從根源上對抗成癮的方法。

為了整合神經科學證據,政府可以考慮從研究腦部掃描中發展起來的理論,解釋成癮的原因。它還有助於瞭解吸毒者的決策過程。此外,在考慮認知等心理學方面時,證據可能比神經科學提供的證據更模糊。這可以透過保持想法具體化來得到支援,並可能創造出有效的治療方法,這些方法在身體上有效,同時也找到成癮的根本原因。

此外,心理學可以透過理解個人特定環境對成癮或治療後復發的脆弱性,建立在神經科學的基礎之上。這隨後可以讓經濟學家在考慮現實世界案例研究證據以制定政策時,瞭解成癮的心理學。例如,Bernheim 和 Rangel [11] 討論了補貼康復中心和治療專案的政策,來自心理學方面的證據表明,癮君子實際上是有理性的,足以理解他們的狀況,但環境因素在促成這種成癮方面發揮了很大作用。

這項關於成癮證據的簡短研究表明,在利用學術研究解決現實世界複雜問題時,跨學科方法至關重要。

參考文獻

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  1. Volkow N, Fowler J, Wang G. 成癮的人類大腦:來自影像研究的見解。臨床調查雜誌 [網際網路]。 2003;111(10):1444-1451。 可從以下地址獲得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC155054/#__ffn_sectitle
  2. Volkow ND,等。(2019 年)。藥物濫用和成癮中的多巴胺:影像研究結果和治療意義。- PubMed - NCBI。[線上] Ncbi.nlm.nih.gov。 可在以下地址獲得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17998440 [訪問日期:2019 年 12 月 8 日]。
  3. Demitri,M. M.D. 腦成像技術的型別 [網際網路]。 心理中心。 2019 年 [引用日期:2019 年 12 月 3 日]。 可從以下地址獲得:https://psychcentral.com/lib/types-of-brain-imaging-techniques/
  4. Volkow N, Fowler J, Wang G. 成癮的人類大腦:來自影像研究的見解。臨床調查雜誌 [網際網路]。 2003;111(10):1444-1451。 可從以下地址獲得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC155054/#__ffn_sectitle
  5. Caulkins, J. 和 Nicosia, N. (2010)。成癮及其科學:經濟學對成癮科學的貢獻。成癮,[線上] 105(7),第 1156-1163 頁。 可在以下地址獲得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2896982/
  6. a b Andlin-Sobocki, P. (2004)。成癮中的經濟學證據:綜述。歐洲健康經濟學雜誌,[線上] 5(S1),第 s5-s12 頁。 可在以下地址獲得: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)。成癮及其科學:經濟學對成癮科學的貢獻。成癮,[線上] 105(7),第 1156-1163 頁。 可在以下地址獲得:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2896982/
  8. Farber, P. D.,Khavari, K. A. 和 Douglass, F. M. (1980)。飲酒原因的因素分析研究:對正向和負向強化維度的實證驗證。諮詢與臨床心理學雜誌,48(6),780-781。 可從以下地址獲得:https://doi.org/10.1037/0022-006X.48.6.780
  9. Gifford, E, Humphreys, K. 成癮的心理科學。成癮。SSA。 2007 年。第 102 卷(第 3 期):第 352-361 頁。 可從以下地址獲得:https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2006.01706.x
  10. Robinson, E.T, Berridge, K.C. 成癮的心理學和神經生物學:激勵敏感性視角。成癮。SSA。 2000 年。第 95 卷(第 8s2 期):第 91-117 頁。 可從以下地址獲得:https://doi.org/10.1046/j.1360-0443.95.8s2.19.x
  11. 1. Bernheim B, Rangel A. 對成癮的新經濟學視角 [網際網路]。 2005 年。 可從以下地址獲得:https://www.rnl.caltech.edu/publications/pdf/SEPR06FromNeurotoPubPol.pdf
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