基于网络的酒精干预随机对照试验样本代表性评估：瑞士男性年轻成人来源人群的比较研究

《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》第19号（2020年）100298一项基于网络预防不健康酒精用途：参与者自我选择与男性年轻成人来源人群的作者：J. A.威廉姆斯湾，John A.坎宁安d，e，格哈德·格梅尔a，伯纳德·伯纳伊夫a成瘾医学，精神病学系，洛桑大学医院，洛桑大学，瑞士b美国华盛顿州西雅图市退伍军人协会普吉特海湾医疗保健系统退伍军人中心和价值驱动型医疗保健创新中心医疗服务研究开发部c美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学卫生服务系d加拿大安大略省多伦多市成瘾和精神健康中心加拿大安大略省多伦多大学精神病学系f瑞士洛桑大学医院社会和预防医学研究所A R T I C L E I N F O保留字：随机对照试验代表源人群基于网络的酒精干预A B S T R A C T背景：随机对照试验（RCT）样本在多大程度上代表其来源人群或与其来源人群有多大差异是一个具有挑战性的问题，对结果的普遍性有重要影响。这对于在随机对照试验中测试的免费提供的基于网络的干预措施尤其重要，因为这些干预措施旨在覆盖广泛的人群，如果未能覆盖更脆弱的个体，则可能会增加健康差距。我们评估了一个基于网络的初级/二级预防短期干预随机对照试验中参与者样本相对于其来源人群的代表性。然后，我们比较了那些在RCT中招募的人和那些没有招募的人。方法：瑞士对19岁的男子实行强制征兵程序。 在2010年8月至2011年7月期间，12，564名男性（来源人群）参加了两个招募中心，并被要求回答关于酒精使用的筛查问卷。在11，819名（94.1%）完成研究的患者中，7027名（59.5%）同意参加一项定期评估的纵向队列研究。2012年，这些参与者被邀请参加一个基于网络的简短干预RCT。参与不取决于酒精使用的存在或数量。我们评估了随机对照试验样本相对于来源人群的代表性，并比较了随机对照试验中招募/未招募的受试者的教育水平和饮酒情况。结果：RCT样本与来源人群不同：20岁及以上的个体代表性明显较低（34.3% vs 37.9%，p = 0.006），教育水平较低的个体代表性也较低（58.6% vs 63.0%，p = 0.0009）。RCT人群中任何饮酒的患病率较高（92.3% vs90.6%，p = 0.03），但不健康饮酒的比例较低（37.1% vs 43.2%，p<0.0001）。当RCT招募的人与那些没有招募的人进行比较时，也发现了酒精使用措施和教育的差异，包括在多变量模型中，显示出不太不健康的酒精使用与高等教育和RCT招募之间的独立关联。结论：随机对照试验参与者与来源人群的其他成员不同，参与随机对照试验的人任何酒精使用的患病率较高，但消费水平较低，不健康酒精使用指标的患病率较低。在随机对照试验样本中，受过高等教育的人比例过高。选择偏差可能存在于饮酒范围的两端，具有更大脆弱性的某些指标的个人不太可能参与。基于网络的研究结果可能无法充分推广到一般人群。试验注册：本试验在当前对照试验中注册：ISRCTN55991918。*通讯作者：成瘾医学，洛桑大学医院，Bugnon 23 A，1011洛桑，瑞士。电子邮件地址：Nicolas. chuv.ch（N. Bertholet），Jean-Bernard. chuv.chDaeppen@www.example.com B. Daeppen），Joseph. chuv.ch（J.Studer），va.gov（E.C. Williams），John. camh.ca（J.A.坎宁安），格哈德chuv.ch。Gmel），Bernard. chuv.ch（B. Burdock）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2019.100298接收日期：2019年5月15日;接收日期：2019年11月22日;接受日期：2019年11月25日2019年12月28日的一份声明2214-7829/©2019Authors.由ElsevierB.V. 这是一个不可操作的CC，它与CCBY-NC-NDLicense（http：//creativecommons.org/licenses/BY-NC-ND/4。0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/invent《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许N. Bertholet等人21. 背景了解研究样本在多大程度上代表其来源人群对于评估研究结果可以推广到何种程度至关重要。这对于最终旨在广泛传播的干预措施研究尤其重要。试验参与者的自我选择（由于自我选择进入研究的抽样偏倚）可能会限制研究结果向更广泛人群的转化（Dzewaltowski等人，2004年）。自我选择的效果往往很难确定，因为通常很少或根本没有关于那些不想参加研究的人的信息。在观察性研究中，已经表明，参与者可能与那些选择不参与健康相关措施的人不同：从心理和身体的角度来看，那 些 选 择 参 与 的 人 通 常 更 健 康 ， 并且 具 有 更 高 的 社 会 经 济 地 位（Knudsen等人，2010; Ganguli等人，1998年）。自我选择可能会受到话题敏感性的影响：一些个体可能选择不参加关注酒精使用的研究，因为他们不想谈论它，或者害怕被污名化，或者对可能强调他们认为敏感和有问题的行为的研究程序感到不安（Tourangeau和Yan，2007）。自我选择也可能受到主题显著性的影响：受试者可能没有足够的兴趣来接受与研究参与相关的潜在麻烦，例如随访评估，研究评估等（Groves etal.，2004年）。因此，饮酒最多的人和不饮酒的人都可能选择不参加关于酒精预防干预措施的研究 其他因素可能在决定参加研究性研究中发挥作用;利他主义，研究人员的要求，对研究机构或进行研究的人的信任，害怕缺乏保密，有朋友从研究中的问题中获得支持，先前的研究经验，教育，对研究人员良好意图的信念，及时研究重要的健康主题，以及可能的许多其他人（Ross等人，1999; Campbell等人，2007年）。关于谁决定参加或不参加互联网干预试验的证据有限。在澳大利亚的一项互联网心理健康干预试验中，感兴趣的参与者更有可能年龄更大，受教育程度更高，更有可能有心理健康问题史，并且个人耻辱感较低（Crisp和GriAlthths，2014）。类似地，在抑郁症的互联网治疗试验中，受过更多教育的人更有可能参与先前诊断为抑郁症的人（Donkin等人，2012年）。在这两项研究中，女性比男性更有可能参与。不健康的酒精使用代表了与不同伤害风险相关的一系列酒精使用模式，包括风险使用、hazPreferuse和酒精使用障碍（Saitz，2005）。在过去的几十年里，针对不健康酒精使用的基于网络的干预措施的发展大幅 增加 （Kaner等 人， 2017; Tansil等 人， 2016; Riper 等 人，2011;Khadjesari等人，2011; Dedert等人， 2015; Riper等人，2018年）。制定 这 些 干 预 措 施 的 目 标 是 覆 盖 不 一 定 寻 求 治 疗 的 广 大 人 群（Cunningham和Breslin，2004年）。这些干预措施可以在网络上免费获得，几乎任何人都可以获得，而不管他们是否饮酒。越来越多的证据表明，基于网络的干预措施对不健康的酒精使用具有有效性（Riper等人， 2018）（Riper等人，2009; Bewick等人，2008; White等人， 2010年）。 研究采用了各种方式招募受试者，招募方法可能会影响试验结果（Kypri，2007）。在一项基于自然主义网络的干预研究中，随机接受干预的参与者中，观察到接受或未接受干预的参与者之间存在显著差异（Cunningham等人， 2011年）。那些访问网站的人更频繁地使用网络，年龄更大，饮酒更少。此外，基于网络的干预的流失是一个挑战，因为让参与者参与需要多次网络联系的干预可能会提高干预的效率（Postel等人，2011年）。此外，可能会有分歧，同意参加研究的人和来源人群。此外，接受关于饮酒的反馈或信息以及与参与研究相关的任务（即随访问卷）的观点可能会阻止某些人参与研究，特别是如果参与研究伴随着对耻辱的恐惧，事实上，人群水平的干预措施可能会在改善总体健康的同时增加健康差异：由于覆盖范围的差异和对干预措施的不同看法，更脆弱的人群可能对这些干预措施没有反应或无法获得这些干预措施（Keyes和Galea，2016）。 虽然在健康结果（如酒精使用）方面可能会观察到整个人群的变化，但较不脆弱的个体可能会从干预中获益更多，因此需要为弱势人群提供更专门的干预措施（Frohlich和Potvin，2008）。如果对基于网络的干预措施的潜在有效性的推断是基于不代表人口中更脆弱阶层的数据，那么干预措施的预期效果可能会有偏差，或者可能导致高估其在更可能需要其效果的人群中的益处（Watt，2002）。具体而言，社会经济地位指标较低、物质使用率较高和使用后果较多的个人应得到充分代表。如果自我选择发生在与研究结果相关的因素和脆弱性标志物上，则将研究结果推广到整个人群可能导致干预措施和/或计划无法充分考虑使个体风险增加的因素，并可能导致健康差异增加（Frohlich和Potvin，2008; Keyes和Galea，2016）。如果干预措施旨在普及到一般人群，确定谁参与了研究至关重要，因为这些研究可能会被用来估计一般人群的影响。不幸的是，但由于明显的后勤原因，关于研究来源群体的详细信息往往不完整或很少。本研究利用了一项基于一般人群的初级和二级预防性酒精网络干预随机对照试验（RCT）：年轻人的电子筛查和简短干预（E-SBI）：一项随机对照试验（Bertholet et et al.，2015 b; Bertholet等人，2015年a）。基于这样的理由，即当向公众提供时，基于网络的干预措施不仅可能被不健康饮酒的人使用，而且可能被整个人口的更广泛样本（即， 包括低风险使用者和不饮酒者），随机对照试验旨在测试初级和二级预防方法的有效性。因为RCT是嵌入在一个普通人群队列中，其中包括94%的源人群的酒精使用筛查问卷，所以它提供了一个独特的机会来比较RCT参与者和源人群。本研究旨在评估E-SBI RCT研究样本在酒精使用和社会人口学特征方面与其来源人群的代表性或差异性。因此，我们将E-SBIRCT样本与源人群进行了比较，然后比较了E-SBI RCT中招募和未招募的人群。我们假设参与者的酒精使用水平低于来源人群，并且那些具有其他脆弱性标志物的人可能比那些没有的人参与的可能性更小。2. 方法2.1. 研究人群在本研究中，我们利用了一个自然的机会，将来源人群（相对于一般人群）与瑞士招募的年轻男性人群进行2.1.1. 源人群瑞士有一个强制性的征兵程序，《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许N. Bertholet等人320岁的男性必须访问陆军征兵中心，以确定他们是否有资格在军队服役。在2010年8月至2011年7月期间，所有与会者都有机会在其中两个中心（洛桑，Windisch）完成一份关于酒精使用的简短筛选问卷，大多数人都这样做了。具体而言，在两个征兵中心的12，564名20岁男性中，绝大多数人（n= 11，819，94%）回答了筛选问卷，因此可以在20岁瑞士男性（“源人群”）的人口普查中描述酒精使用情况。2.1.2. 招募人群在同一时期，参加这些招募中心和第三个中心的男性，没有接受短期酒精使用筛查，被邀请参加一项大型纵向队列研究（物质使用风险因素队列研究，C-SURF）。在两个军队招募中心进行的酒精使用筛查中，11，819人中有7027人（59.5%）同意参加C-SURF。已经检查了与参与/不参与C-SURF相关的偏倚风险，并且参与者通常可以被认为是其来源人群的代表（Studer等人，2013 b; Studer等人，2013年a）。2012年，我们开始为E-SBI的RCT招募以前招募到C-SURF的人员。具体来说，无论他们是否饮酒，C-SURF队列参与者都被邀请参加一项关于瑞士年轻男性和酒精使用的互联网研究，他们可以在其中获得有关自己酒精使用的信息（Bertholet et et al.，2015 a; Bertholet et et al.，2015年b）。互联网研究的目的是测试一级干预措施的有效性，旨在防止不健康的酒精使用的发展，以及二级预防干预措施，旨在减少不健康的酒精使用。因此，参与并不取决于酒精使用的存在或数量。根据队列研究中的招募要求邀请队列受试者（即，邀请队列受试者按照招募和完成队列研究评估的顺序参加RCT）。发送邀请，直到满足RCT的招募目标（根据先验把握度计算）。参与RCT的接受率为37%（Bertholet例如，2015 b;Bertholet等人，2015a），共有1633人参与RCT（Bertholet et et al.，2015 b，Bertholet等人，2015年a），其中1549人是从这两个征兵中心招募的。 图1显示了招聘过程。这1549名参与者从要求进行酒精使用筛查的两个中心招募到RCT中，构成了本研究的招募人群。C-SURF研究和E-SBI RCT由洛桑大学医学院临床研究伦理委员会批准（C-SURF：方案编号：15/07，RCT：方案编号260/2011）。这两项研究都得到了瑞士国家科学基金会的支持。2.2. 评估陆军征兵中心的与会者完成了一份关于酒精使用的简短调查问卷评估了：1.）的人。过去12个月的饮酒频率（您多久喝一次含酒精的饮料？答案选项有#天/周（开放式）、每月22.）的情况。酒精含量（您在饮酒时，通常一天喝多少含酒精的饮料？有一个开放式的答案，即#标准饮料）3.）第三章过去12个月酗酒事件的频率（您一次喝6杯或更多的酒的频率是多少？答案选择每周4次或以上，每周2-3 次 ，每 月， 少于 每月，从不）4.）过去12个月每天最多喝多少杯酒（你每天最多喝多少杯酒？）只有一个开放式的答案，即#标准饮料）Fig. 1. RCT样本的招募过程。注意事项：C-SURF：物质使用风险因素队列。E-SBI RCT：电子筛查和简短干预随机对照试验。5.）此外，对于上述问题1 -3（即AUDIT问卷的问题1-3，但具有问题1和2的扩展答案选项），参与者完成了完整的酒精使用障碍鉴定测试（AUDIT）（Saunders等人， 1993年）。标准饮料定义为100毫升葡萄酒，250毫升啤酒，275毫升含酒精的预混合饮料，或25毫升酒精（每种含约10克乙醇）。每份调查问卷都附有饮料等效物的图片。还收集了关于三个感兴趣的社会人口特征的信息，包括年龄、纳入时完成的最高教育水平（仅接受义务教育或初级专业培训与接受以上教育）和生活环境（城市与农村）。2.3. 分析2.3.1. 样本代表性首先，为了研究E-SBI样本的代表性，我们使用卡方检验比较了全源人群（n=11，819）和RCT子样本（n=1549）之间的社会人口统计学特征和酒精使用测量的的《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许N. Bertholet等人4使用以下分类变量：年龄（20 vs≥20），居住在城市环境（是vs否），最高完成教育水平（仅义务教育或基础教育vs更多），任何饮酒的患病率（过去12个月内任何饮酒，是vs否），酒精使用障碍识别测试（AUDIT，评分 8 vs≥8），重度间歇性饮酒的患病率（每月至少一次饮酒≥6次，是vs否），以及不健康饮酒的患病率（每周风险饮酒或重度间歇性饮酒或两者兼而有之：>210 g乙醇/周和/或≥1次重度饮酒事件/月，是vs否）。<2.3.2. RCT中招募的受试者与未招募受试者的比较其次，使用卡方检验和t检验，我们比较了RCT招募的1549名患者和未招募的患者（n= 11，819 - 1549 =10，270），关于社会人口特征（年龄，生活在城市环境中，最高完成教育水平）和6个酒精指标：1。任何酒精使用的流行率（过去12个月内的任何使用），2.）每周饮酒量（每周平均饮酒次数，通过乘以饮酒频率和饮酒量获得），3。最大的饮料数量/场合，4。酒精使用障碍鉴定测试（AUDIT），平均评分，5。重度间歇性饮酒的患病率（至少每月一次饮酒≥6次），以及6.）不健康饮酒的流行率（即每周风险饮酒或重度间歇性饮酒或两者兼而有之：>210 g乙醇/周和/或≥1次重度饮酒事件/月）。用逻辑回归模型评估社会人口统计学和酒精使用变量与E-SBI RCT招募由于大多数酒精使用变量高度相关，回归模型包括年龄，生活在城市环境中，最高完成教育水平，任何酒精使用和存在不健康的酒精使用（即每周风险饮酒或重度间歇性饮酒，或两者兼而有之）。两个酒精变量“任何酒精使用“和“存在不健康的酒精使用“优先于其他酒精使用变量，所有检验的统计学显著性均设定为α = 0.05。3. 结果E-SBI RCT参与者包括1549人，占来源人群的13.1%。3.1. 样本代表性E-SBI RCT样本与来源人群不同：20岁及以上的人群在RCT样本中的代表性较低（34.3% vs 37.9%，p=0.006），招募时仅报告完成义务教育的人群也是如此（58.6% vs 63.0%，p=0.0009）。重度间歇性饮酒的患病率（RCT样本中为36.7%，源人群中为43.0%，p0.0001）、每周风险饮酒的患病率（3.9% vs 6.3%，p=0.0003）和不健康饮酒的患病率（即，<随机对照试验样本中，间歇性大量饮酒、每周 风险饮 酒或两 者均 较低（ 37.1% vs 43.2% ， p8的比例较低（38.1% vs 42.4%，p=0.001）。RCT人群中任何饮酒的患病率均高于源人群（92.3% vs 90.6%，p=0.03）。生活在城市环境中没有观察到差异（39.3% vs 41.1%，p= 0.17）。3.2. RCT中招募的受试者与未招募受试者的比较RCT中招募和未招募的来源人群的个体比较见表1。RCT招募的来源人群中的个体平均年龄略低，招募时仅报告完成义务教育的个体比例较低，酒精使用水平高于RCT中未招募的来源人群（n = 10，270），但在生活环境方面没有差异。所有酒精使用指标在各组之间存在差异。 虽然RCT招募的受试者中任何酒精使用的患病率均高于未招募的受试者（92.2% vs 90.3%，χ2=5.83，p=0.016），但招募的受试者报告的使用水平较低。具体而言，招募组与非招募组的平均（SD）饮酒量/周分别为6.2（8.1）vs 7.4（10.7）饮酒量/周（p <<0.0001），最大饮酒次数/场合分别为9.7（7.7）vs 10.3（9.1）（p=0.009）。来自RCT中招募的来源人群的个体的平均AUDIT评分较低： 6.6（ 4.4 ）vs 7.2（4.9）（p<0.0001），与来自RCT中未招募的来源人群的个体相比，重度间歇性饮酒（36.7% vs 43.9%，p<0.0001）和不健康饮酒（37.1% vs 44.1%，p<0.0001）的患病率较低。在多变量logistic回归模型中，包括年龄、生活在城市环境、最高完成教育水平、任何饮酒和存在不健康饮酒，报告任何饮酒与RCT招募的几率增 加相关（调整 后的比值比 （AOR）， [95%CI]：1.43 [1.17;1.76]），而报告不健康饮酒（AOR：0.69 [0.61; 0.77]），完成仅义务教育（AOR：0.73 [0.65; 0.82]）和年龄（AOR：0.87 [0.83;0.91]）与被招募的几率较低相关 生活在城市环境中与被招募无关（AOR 1.07 [0.96; 1.19]）。4. 讨论我们利用一个自然的机会，比较年轻的瑞士男性谁是和没有被招募到E-SBI的试验有关的特征，酒精使用和人口统计学。我们发现，招募的人群与来源人群的其他成员不同，他们更年轻，受教育程度更高，报告的酒精使用水平和相关后果更低，但也更有可能报告任何酒精使用，这表明参与者在饮酒范围的两端都有社会人口特征和酒精使用的自我选择。具体来说，当面临参与研究的可能性时，他们可以接受酒精咨询或有关酒精使用的信息，那些不健康的酒精使用者和那些报告没有酒精使用的人不太可能参加。因此，主题敏感性和主题显著性都可能在参与基于网络的酒精研究的决定中发挥作用。这些差异在样本代表性分析和RCT招募和未招募的人群之间的比较中一致观察到，并且在多变量模型中得到支持，表明被招募到RCT与酒精使用指标、教育和年龄独立相关。与基于网络的抑郁症干预所显示的相反（Donkin等人，2012），一种参与者在研究试验中的自我选择似乎并不起主要作用的情况，基于网络的酒精干预试验可能会受到影响，因为参与者似乎自我选择通常被认为是结果的因素（即，酒精使用）。目前尚不清楚没有参加研究的个人是否似乎当匿名提供时，不健康饮酒的人确实可以获得这些干预（Bertholet等人，2011），并且匿名似乎是电子简短干预的重要方面（Lapham等人，2012年）。为匿名寻求帮助者开发的干预措施有可能接触到大量不健康饮酒的人（Johansson等人，2017; Sinadinovic等人，2010年）。即使在研究中保证了保密性，但这并不严格对应于匿名性，有些人可能会选择不参与以保护他们的匿名性。这也可能与耻辱感有关，因为较高的耻辱感已被证明限制了在线心理健康试验的参与（Crisp和GriAlthths，2014）。《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许N. Bertholet等人5表1RCT中招募和未招募个体的比较来源人口中的个人不RCT中招募的个体p（卡方/t检验，源人群不RCT中招募的受试者（n=10，270）（n=1549）在RCT中招募与RCT样本相比）年龄，平均值（SD）20.0（1.2）19.8（1.2）<0.0001生活在城市环境（vs农村）41.4%百分之三十九点三0.1入学时完成的最高教育水平百分之六十三点六百分之五十八点六<0.0001（仅限义务教育或基础教育）每周饮酒次数，平均值（SD）7.4（10.7）6.2（8.1）<0.0001每次最大饮酒量，平均值（SD）10.3（9.1）9.7（7.7）0.009AUDIT评分，平均值（SD）7.2（4.9）6.6（4.4）<0.0001间歇性大量饮酒的流行率a43.9%百分之三十六点七<0.0001每周危险饮酒的流行率b6.6%百分之三点九<0.0001不健康饮酒的流行率c44.1%37.1%<0.0001任何酒精使用百分之九十点三百分之九十二点二0.02注：所有饮酒变量：自我报告的措施，过去12个月。a定义为每月至少一次饮酒≥6b定义为>210克乙醇/周。c定义为>210 g乙醇/周和/或≥1次重度饮酒事件/月。我们的研究结果表明，参与者更有可能报告任何酒精使用，但他们的不健康酒精使用和重度间歇性饮酒的患病率较低，AUDIT评分较低，酒精使用水平较低，表明参与者的严重程度低于未参与者（Rubinsky等人，2013年）。自我选择也可能因教育水平等因素而产生。受教育程度较高的个体在招募人群中的代表性更高这一事实很重要，特别是因为受教育程度较低是脆弱性的标志，因为它是多种不良健康结果的风险因素（Braveman等人，2011年; Gandyour等人，2014; Whitehead等人，2016年）。因此，更脆弱的人可能不太可能参与E-SBI的研究因此，研究结果的推广和/或基于研究结果的项目传播可能无法充分说明使人们处 于 风 险 中 的 特 征 ， 可 能 需 要 额 外的 策 略 来 覆 盖 更 脆 弱 的 人 群（Frohlich和Potvin，2008）。我们的研究有几个局限性：首先，它只依赖于自我报告。尽管采取了措施确保保密并告知军队招募中心的参与者本研究独立于军队，并且没有向军队传达任何数据，但进行筛选的条件可能会影响回答和/或参与。由于调查表的设计是一个简短的屏幕，没有广泛评估人口变量，因此只有有限的关于答卷人的信息（即本报告所报告的信息）。此外，成为E-SBI RCT参与者是一个两步过程：年轻男性必须首先同意参加队列研究，然后被邀请参加E-SBI RCT。在拒绝参加队列研究的受试者中，可能有一些人愿意参加E-SBI RCT。第三，这项研究是在瑞士年轻男性中进行的，可能无法推广到老年男性、非瑞士男性或女性。由于男性和女性的饮酒模式不同，参与或不参与研究的原因以及对自己饮酒的看法也可能因性别而不同，因此应在女性中进行进一步研究，以评估招募偏倚。此外，考虑到我们从94%的源人群中获得数据，这里也可能存在某种程度的自我选择。本分析也有显著的优势。特别是，由于其在一个更大的研究项目中的实施，该项目获得了94%的源人群的酒精使用数据，我们能够将E-SBIRCT参与者的饮酒情况与其源人群的准总体进行比较。此外，同时收集了本文分析的所有个体的筛选数据，因此结果不太可能受到饮酒习惯随时间变化的影响。因此，这些数据为研究自我选择提供了一个独特的视角。5. 结论总的来说，这项研究提供了关于在基于网络的酒精相关干预措施试验中自我选择的重要信息，这些干预措施通常被认为是普遍可获得的，是针对普通人群的强有力战略。它还关注了受饮酒后果（主要是重度饮酒）影响最大的人群-年轻男性（Alfrem等人，2007年）。我们的研究结果表明，在模拟基于网络的干预措施的人口效应时，以及在设想大规模实施干预措施的可能影响时，应谨慎使用。外推研究结果时应谨慎，这可能会受到受试者自我选择的影响。事实上，没有参加随机对照试验的人可能会在网上获得干预措施，而且，到目前为止，我们对这些人接受干预措施后会发生什么的了解非常有限。此外，我们的研究结果表明，如果不采取额外的措施来覆盖人口中更脆弱的阶层，那么推广结果和更广泛地传播计划可能无法充分满足减少健康差距的需要。酒精所致死亡率的教育不平等，受教育程度较低的群体死亡率较高，这表明有必要解决不健康的酒精使用问题，特别是在受教育程度较低的个人中（Mackenbach等人，2015; Mackenbach等人，2008年）。互联网干预可以触及其他类型干预无法触及的个人群体（Postel等人，2005年），然而，他们可能仍然无法达到特定的弱势亚群体。如果有效的互联网干预措施只针对受教育程度较高的人群，那么只有在这些人群中才能预期行为的改善，这可能会增加受教育程度较高和较低人群之间不良健康行为的差距。需要采取其他措施来了解为什么教育水平较低的人可能不参加互联网干预试验。这可以通过前瞻性地调查人们为什么选择不参加试验，并确定哪些措施可以说服他们这样做缩略语列表酒精使用障碍鉴定测试C-SURF物质使用危险因素的队列研究E-SBI电子筛查和短期干预在年轻人中的随机对照试验SD标准差《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许N. Bertholet等人6伦理批准和参与同意C-SURF研究和E-SBI RCT已获得洛桑大学医学院临床研究伦理委员会的批准（C-SURF：方案编号15/07，RCT：方案编号260/ 2011）。以书面形式（C-SURF）和电子形式（E-SBI）获得研究参与者的知情同意书。发表同意书不适用因数据和材料数 据 ： 研 究 数 据 可 在 data.iumsp.ch （ http ： //data.iumsp.ch/bertholet/1），一个稳定的数据存储库。Data.iumsp.ch由瑞士洛桑大学医院社区医学和健康系社会和预防医学研究所管理。对于详细的、去识别的数据的请求必须在data.iumsp.ch上提出。出于道德和法律目的，请求由数据共享委员会进行审查。参与者不同意将数据用于商业目的。机构审查委员会已批准了该知情同意程序。资金C-SURF研究和E-SBI RCT由瑞士国家科学基金会（FN 33 CSCO-122679和325130_135538/1）支持。瑞士国家科学基金会在研究设计、数据收集和分析、出版决定或手稿准备方面没有任何作用。瑞士国家科学基金会：www.snf.ch/en。作者的贡献构思并设计了实验：NB、JBD、JS、ECW、JAC、GG和BB.执行实验：NB JBD JS JAC GG BB。数据分析：NB JS ECW BB。撰写论文：初稿：NB ECW JS BB，最终版本：NB JBD JS ECW JAC GG BB。担保资金：NB JBD JAC GGBB。竞合利益作者声明他们没有利益冲突。确认不适用因引用Bertholet，N.，坎宁安，J.A.，Faouzi，M.，Gaume，J.，Gmel，G.，Burdham，B.，Daeppen，J.B.，2015年a。对用途：不健康饮酒的年轻男性进行基于互联网的简短干预：一项普通人群样本的随机对照试验Addiction 110，1735-1743.Bertholet，N.，坎宁安，J.A.，Faouzi，M.，Gaume，J.，Gmel，G.，Burdham，B.，Daeppen，J.B.，2015年b。以互联网为基础的简短干预，以防止年轻男性不健康的酒精使用：随机对照试验。 PLoS One 10，e0144146。Bertholet，N.，瓦尔特，M.R.，Burdham，B.，Daeppen，J.B.，2011.基于网络的不健康酒精用途：www.alcooquizz. ch. Rev. Med. Suisse 7，1466-1470.Bewick，B.M.，Trusler，K.，Barkham，M.，希尔，A.J.，Cahill，J.，Mulhern，B.，2008.旨在减少酒精消费的网络干预措施的有效性：一项系统性综述。Prev. Med. 47 ，17-26。布雷夫曼，P.，埃格特，S.，威廉姆斯，D.R.，2011.健康的社会决定因素：成年。Annu.Rev. 公共卫生32，381-398。坎贝尔，M.K.，斯诺登角，Francis，D.，Elbourne，D.，麦当劳，上午，奈特河，巴西-地Entwistle，V.，加西亚，罗伯茨岛，Grant，A.，Grant，A.，GROUP，S，2007.随机试验招募：试验招募和参与研究的策略。STEPS研究。卫生技术评估。 11（iii，i X-105）.克里斯普检察官Gri Alberths，K.M.，2014.参与在线心理健康干预：谁最有可能报名，为什么？压抑。2014，790457。坎宁安，J.A.，布雷斯林足球俱乐部2004.只有三分之一的酒精滥用或依赖者寻求治疗。瘾君子行为举止。29，221-223.坎宁安，J.A.，怀尔德TCHumphreys，K.，2011年。 谁会对问题饮酒者进行在线干预？J. 置换液滥用请客41，261-264.Dedert，E.A.，麦克杜·雷，J.R.，斯坦河，Mcniel，J.M.，Kosinski，A.S.，Freierwald，C.E.，Hemminger，A.，小威廉姆斯，2015.酒精滥用和酒精使用障碍的电子干预：一项系统综述。安。实习生。163，205-214。唐金湖希基，I.B.，克里斯滕森，H.，Naismith，S.L.，Neal，B.，北卡罗来纳州科凯恩，Glozier，N.，2012.抑郁症互联网治疗试验中的抽样偏差。Transl.精神病学2，e174.Dzewaltowski，D.A.，埃斯塔布鲁克斯，宾夕法尼亚州，Klesges，L.M.，布尔，S.，格拉斯哥，R.E.，2004年社区环境中的行为改变干预研究：结果的普遍性如何？健康促进。Int. 19，235-245。Frohlich，K.L.，波特文湖，2008年 超越公共卫生实践中的已知：不平等悖论X：人口方法和弱势群体。Am. J. 公共卫生98，216-221。甘古利，M.，莱特尔法医雷诺兹医学博士，H.H.道奇1998年一项基于社区的研究的随机与志愿者选择。杰龙托尔。A Biol. Sci.医学科学53，M39-M46。Gaviour，M.M.，阿维尼亚诺，M.，卡瓦奇岛，巴西-地2014.社会经济地位和健康。In：Berkman，L.F.，卡瓦奇岛，巴西-地Gaviour，M.M.（编），社会流行病学。O X福特大学出版社，纽约，纽约。Groves，R.M.，Presser，S.，Dipko，S.，2004.主题兴趣在调查参与决策中的作用。公众意见Q. 68，2-31。约翰松，M.，Sinadinovic，K.，Hammarberg，A.，Sundstrom，C.，赫曼森，美国，Andreasson，S.，Berman，A.H.，2017年。基于网络的酒精用途：自助：一项大型自然主义研究。Int. J. 行为举止。Med. 24，749-759。Kaner，E.F.S.，Beyer，F.R.，加内特角，Crane，D.，布朗，J.，穆尔黑德角，Redmore，J.，O'donnell，A.，纽汉，J.J.，De Vocht，F.，希克曼，M.，布朗，H.，Maniatopoulos，G.，Michie，S.，2017年。个性化的数字干预措施，以减少社区居民中危险Cochrane数据库系统版本9，CD011479。https://doi.org/10.1002/14651858.CD011479的网站。pub2. 九月二十五日。Keyes，K.M.，Galea，S.，2016.人口健康科学。O X福特大学出版社，纽约，纽约。Khadjesari，Z.，Murray，E.，Hewitt，C.，Hartley，S.，戈弗雷角，2011.独立的基于计算机的干预措施能减少酒精消费吗？系统综述。Addiction成瘾106，267-282.Knudsen，A.K.，Hotopf，M.，Skogen，J.C.，奥弗兰，S.，麦克莱通，A.，2010.一项基于人群的健康研究中非参与者的健康状况：Hordaland健康研究。Am. J.Epidemiol. 172，1306-1314。Kypri，K.，2007.酒精筛查和短期干预研究的方法学问题。替代滥用28，31-42.Lapham，G.T.，霍金斯，E.J.，Chavez，L.J.，Achtmeyer，C.E.，威廉姆斯，E. C.，托马斯，R.M.，Ludman，E.J.，Kypri，K.，南卡罗来纳州亨特，布拉德利，K.A.，2012.最近返回的退伍军人对匿名网络简短酒精干预的反馈。瘾君子Sci.临床实践7、17。Mackenbach，J.P.，库哈诺娃岛Bopp，M.，博雷尔角，Deboosere，P.，Kovacs，K.，卢曼，C.W.，Leinsalu，M.，Makela，P.，Martikainen，P.，Menvielle，G.，Rodriguez-Sanz，M.，Rychtarikova，J.，德盖尔德河，2015. 17个欧洲国家酒精相关死亡率的不平等：死亡登记的回顾性分析PLoS Med. 12，e1001909。Mackenbach，J.P.，斯蒂尔布岛，Roskam，A.J.，Schaap，M.M.，Menvielle，G.，Leinsalu，M.，艺术，A.E.， 欧洲联盟社会经济不平等问题工作组，H，2008年。22个欧洲国家在健康方面的社会经济不平等N. Engl. J. Med. 358，2468-2481。Postel ， M.G. ， De Haan ， H.A. ， Ter Huurne ， E. D. ， Van Der Palen ， J. ，Becker， E.S.， De Jong， CA ，2011 年。以网 络为基础的酗酒者治疗J. Med.InternetRes. 13，e117.Postel，M.G.，De Jong，CA，De Haan，H.A.，2005年问题饮酒的电子疗法是否能触及隐藏的人群？Am. J. 精神病学162，2393。J.，Taylor，B.，罗雷克，M.，Patra，J.，2007. 2002年瑞士的酒精消费和酒精引起的疾病负担。《国际公共卫生杂志》52，383-392。里珀，H.，Hooge