自然環境における飲酒運転

アルコール依存症の運転 (AID) と死亡事故の減少にこれまで成功していたにもかかわらず、1990 年代以降、その割合は大幅に減少していません。 さらなる進歩を生み出すには、予防/介入への新しいアプローチの開発が必要になる可能性があります。

このプロジェクトは、モバイル技術を使用した AID の潜在的な介入を評価するように設計されています。 さらに、このプロジェクトは、大規模な調査のためのパイロット データを提供するように設計されています。

PI による最近の研究では、参加者が酩酊している場合に AID の危険因子を評価することの有用性が実証されています。 中毒下で測定された、AID の横断的予測因子である 4 つの危険因子を特定しました。 ）および主観的な中毒（Amlung et al。、2014）。

提案されたプロジェクトでは、これらの要因を AID の将来の予測因子として評価し、この作業を実験室の外で、外来評価 (AA) を使用して参加者の自然な飲酒環境に拡張します。 AA は、日常生活の中で個人からデータを収集するために使用される一連の手法です。 AA メソッドは、複数のモダリティ (自己報告、生理学的測定など) にわたって生態学的妥当性を高めます。 今日まで、AA を使用して AID を調べた研究はありません。 生態学的瞬間評価、地理空間技術、携帯型呼気分析の 3 つの AA 手法を組み合わせて使用​​します。

Ecological Momentary Assessment (EMA) は、参加者が自然環境における現在の考え、感情、および行動について自己報告できる AA の形式です (Shiffman et al., 2008)。 EMA は遡及的報告のほとんどの落とし穴を回避し、物質使用行動に対する時間的に近位の影響を研究するためにますます使用されています (Shiffman, 2009)。 AID の決定に対するそのような影響の重要性にもかかわらず (Quinn & Fromme, 2012)、現在までに AID の研究に EMA 法を適用した研究はありません。

全地球測位システム (GPS) や携帯用呼吸器などのモバイル技術の進歩により、参加者の位置やアルコールの使用に関する客観的なデータをリアルタイムで収集できるようになりました。 位置データ (例: 飲酒場所、家からの距離) とその瞬間の飲酒データを、各参加者の飲酒エピソードからの自己報告 EMA データと組み合わせます。 この組み合わせにより、AID の決定に寄与する事象レベルの要因をより完全に評価できます。

このパイロット プロジェクトでは、飲酒エピソード中に収集された AID 危険因子 (主観的障害、知覚されたリスク) の時間的に近い測定値が、AID 危険因子の特性測定値に加えて、AID の予測を改善するという仮説をテストします。

パイロット プロジェクトでは、AA が AID の介入として機能する可能性もテストします。 このパイロットでは、参加者は無作為に、飲酒検知器から何らかのフィードバック (安全に運転するには飲み過ぎたという警告) を受け取るか、フィードバックをまったく受け取らないかのいずれかに割り当てられます。 参加者には、特定のフィードバックの潜在的なリスクがあるため、BAC が通知されないことに注意してください (消費量の増加、飲酒量を 0.08 よりわずかに下回る値に調整)。 代わりに、フィードバックは一般的なものになり (「あなたの結果は、安全に運転するには飲み過ぎていることを示しています」)、参加者はどのような BAC がこれらの警告をトリガーしたかを認識しません。

ベースラインでのすべての参加者のAID行動（タイムラインフォローバック評価から）と研究参加中のAID行動の比較を使用して、AAの自己監視の増加がAIDの決定を変更できるかどうかをテストします。 さらに、グループ間の比較 (フィードバックとフィードバックなし) により、AID の決定に対する BAC フィードバックの潜在的な影響がテストされます。 これらの仮説を支持することで、モバイル テクノロジーを使用して AID を減らすための斬新で費用対効果の高い介入につながる可能性があります。

このパイロットは、40 人の中度から重度の飲酒の若者を登録します。 参加者は、AID リスク対策の簡単な実験室セッションを完了し、その後 2 週間の AA を行います。 それらは、2 つの条件 (BAC フィードバックとなし) のいずれかにランダムに割り当てられます。 AID のインタビュー評価は、ベースライン時および AA 評価の完了時に実施され、インタビュアーは条件を知らされません。