亮点
- 成人非法药物使用者在数字心理社会干预中的平均脱落率为治疗期间约22%，随访最长时增加到28%。
- 脱落率受参与者人口统计学特征（如就业、婚姻状况）、临床特征（基线诊断、药物使用类型、用药频率）和干预特征（频率、招募方法、数字化水平）的影响。
- 试验间存在高度异质性，突显了保留挑战的复杂性，以及在数字物质使用障碍（SUD）干预中需要个性化、精准方法。
- 该研究强调了数字干预的潜力，但指出脱落仍然是必须解决的重要障碍，以优化临床结果。
背景
非法药物使用是全球公共卫生负担的重大问题，对发病率、死亡率和社会破坏有显著贡献。传统心理社会干预仍然是核心治疗方法，但访问和依从性仍面临持续挑战。数字心理社会干预——包括应用程序、基于网络的平台和远程医疗——提供了创新且可扩展的方法，有可能扩大治疗范围并适应患者需求。尽管显示出有希望的疗效信号，但数字干预中的脱落仍然是限制实际效果的关键问题。了解成人非法药物使用者中的脱落率和预测因素对于设计更好的参与策略和调整治疗交付至关重要。
研究设计
本系统评价和荟萃分析遵循PRISMA指南，综合了41项随机对照试验（RCTs）的数据，涉及9693名成人非法药物使用者。试验的选择基于与数字心理社会干预相关的脱落数据的可用性。数据库搜索包括Web of Science、PubMed、PsycINFO、Embase和Cochrane Controlled Trials Register，截至2025年8月27日。两名独立评审员筛选研究，提取相关数据，并使用Cochrane ROB 2.0工具评估偏倚风险。通过Comprehensive Meta-Analysis软件（CMA 4.0）使用随机效应模型进行荟萃分析，包括异质性测试、敏感性分析和发表偏倚评估。调节分析调查了可能解释脱落率变异性的因素。
主要发现
在治疗期间（18项研究）干预组的合并脱落率为22%（95% CI, 13% 至 36%），明显低于对照组的脱落率26%（95% CI, 16% 至 39%）。随访脱落率（30项研究）适度上升至干预组的28.2%（95% CI, 19% 至 39%），对照组则为27.8%（95% CI, 20% 至 37%）。
研究间存在显著异质性（I² > 95%，P<.001），促使调节分析揭示了影响脱落变异性的关键因素：
- 参与者人口统计学特征：就业率与治疗期间的脱落相关，而未婚状态预测随访期间的脱落。
- 临床特征：基线精神诊断和非法药物类型影响治疗期间的脱落；基线用药频率影响随访期间的脱落。
- 干预属性：干预频率与治疗期间的脱落变异相关。随访期间，招募方法和数字化程度是重要的调节因素，突显了参与策略和技术交付方法的作用。
发表偏倚和敏感性分析表明结果稳健，受潜在未发表的负面结果或异常值的干扰较小。
专家评论
这项全面的荟萃分析阐明了非法药物使用中数字心理社会干预脱落的多因素性质，强调了患者社会人口学特征、基线临床特征和干预设计之间的相互作用。这些发现与更广泛的成瘾文献相呼应，强调保留不仅仅是治疗模式的函数，还与患者背景和干预定制有关。考虑就业状况或社会支持网络的参与策略可能提高保留率。此外，根据患者需求定制数字内容频率和形式可以减少脱落。
高异质性反映了人群多样性和不断发展的数字干预格式，告诫我们不要采取一刀切的方法。尽管数字干预有望增加治疗的可及性和灵活性，但脱落仍然是有效性的一大障碍。未来的研究应关注精准数字疗法，整合实时参与度指标和响应用户行为和临床复杂性的适应性干预。
局限性包括试验间结果报告的变异性以及潜在的未测量混杂因素，如物质使用严重程度或共病情况。尽管如此，严谨的方法和广泛纳入的研究提供了有价值的证据，以指导临床应用和未来研究。
结论
本荟萃分析强调了成人非法药物使用者在数字心理社会干预中的有意义的脱落率，约四分之一的参与者在治疗或随访期间中断。脱落模式受人口统计学、临床和干预相关因素复杂互动的影响，突显了在数字成瘾护理中需要个性化、适应性治疗模型。这些见解不仅有助于开发更具吸引力和响应性的数字干预措施，还强调了考虑患者背景以提高依从性和最终治疗结果的重要性。持续的研究对于优化能够有效应对这一全球公共卫生挑战的数字护理框架至关重要。
资助和注册
源文章未提供研究资助和临床试验注册的详细信息。
参考文献
李杰, 刘晓, 杜新, 米涛, 任志. 成人非法药物使用者在数字心理社会干预试验中的脱落率及其影响因素：系统评价和荟萃分析. J Med Internet Res. 2025年10月10日;27:e77853. doi: 10.2196/77853. PMID: 41072041; PMCID: PMC12513713.
