将神经功能表型整合到 AUD 的 CBT4CBT 研究中

在全国范围内，酒精是第三大可预防的死亡原因。 2019 年，1410 万成年人患有酒精使用障碍 (AUD)。 然而，大多数 AUD 患者并未接受治疗，而且在接受治疗的患者中，治疗效果也只有中等程度，这很大程度上是由于 AUD 患者的异质性。 精准医学是一种指导定制个体治疗方案并改善循证治疗结果的方法。 最近，神经功能表型分析方法已成为推进 AUD 精准医学的一个有前途的途径。 例如，对成瘾神经临床评估 (ANA) 框架（一个基于神经科学的框架，使用被认为对 AUD 的发展和维持至关重要的三个神经功能域）的研究表明，ANA 域与饮酒行为之间存在关联。 然而，表型分析方法在 AUD 行为治疗方式中的实用性尚未得到研究。 此外，尽管 AUD 是最常见的物质使用障碍 (SUD)，但与其他使用障碍的治疗相比，需要 AUD 治疗的人数较少。 其中许多人，尤其是患有轻度 AUD 的人，无需专门治疗即可减少或停止饮酒。 然而，将 AUD 较严重的患者转诊至社区住院或门诊项目的努力基本上不成功，特别是对于经常面临缺乏交通和儿童保育等实际障碍的女性。 技术提供了创新机会，使有需要的人更容易获得治疗。 基于计算机的认知行为治疗培训 (CBT4CBT) 是一种基于网络的干预措施，作为标准 AUD 和其他药物使用障碍治疗计划的辅助手段，已被证明是有效的。 然而，迄今为止，尚未对未接受治疗的患有 AUD 的男性和女性进行过测试。 对于拟议的研究，将使用 ResearchMatch.org 招募未寻求治疗的 AUD 患者样本，并随机 (3:1) 完成移动 CBT4CBT 计划或仅评估按性别分层的控制条件（总共 N=248；女性：n=93 CBT4CBT，n=31 对照；男性：n=93 CBT4CBT，n=31 对照。 CBT4CBT 的可行性和可接受性将在 CBT4CBT 条件下的参与者之间进行评估。 将在基线、干预后以及干预期后一个月对所有参与者进行研究评估，包括自我报告的 AUD 结果和神经功能评估。 所有结果还将使用性别分层分析来评估性别差异。