要点
问题从2005年到2019年，退伍军人健康管理局患者中大麻使用障碍(CUD)的全国上升率中，医疗和娱乐大麻法律的颁布发挥了什么作用?
发现在这项对2005年至2019年退伍军人健康管理局连续年度电子健康记录数据的观察性研究中，在没有大麻合法化的州，CUD率从1.38%上升到2.25%，在医疗使用合法化的州，CUD率从1.38%上升到2.54%，在娱乐使用合法化的州，CUD率从1.39%上升到2.56%。在医疗和娱乐合法化方面发现了显著但较小的效应量，分别占各自州总体增长的4.7%和9.8%。
意义虽然合法化促进了CUD率的上升，但法律在这些增长中的作用可能不是特定于州的，或者其他因素可能发挥了更大的作用。
重要性大麻使用障碍(CUD)在美国成年人中越来越多。很少有国家研究涉及医用大麻法(MCLs)和娱乐大麻法(RCLs)在这些增加中的作用，特别是在CUD风险因素比率高的患者人群中。
客观的量化MCL和RCL制定在2005年至2019年退伍军人健康管理局(VHA)患者诊断CUD患病率增加中的作用。
设计、设置和参与者采用交错采用差异分析来估计MCL和RCL在CUD诊断患病率增加中的作用，拟合线性二项回归模型，对州、分类年份、时变大麻法律状态、州级社会人口协变量以及患者年龄组、性别、种族和民族具有固定影响。包括18至75岁的患者，在给定日历年内有1次或1次以上VHA初级保健、急诊科或精神健康就诊，且没有临终关怀/姑息治疗。随时间变化的年度州对照协变量是来自美国社区调查数据的州/年比率:男性、黑人、西班牙裔、白人、18岁或以上、失业、收入低于贫困线和家庭年收入中位数的百分比。分析在2022年2月至12月期间进行。
主要成果及措施预先计划的,国际疾病分类，临床修改，第九版和第十版，分析了来自电子健康记录的CUD诊断。
结果分析的人数从2005年的3 234 382人到2019年的4 579 994人不等。患者主要为男性(2005年为94.1%，2019年为89.0%)和白人(2005年为75.0%，2019年为66.6%)，平均(SD)年龄为57.0[14.4]岁。从2005年到2019年，在没有大麻法律(没有CLs)的州，调整后的CUD患病率从1.38%增加到2.25%，在仅颁布mcl的州增加到1.38%至2.54%，在颁布rcl的州增加到1.39%至2.56%。差异分析结果表明，仅颁布mcl与CUD流行率0.05%(0.05-0.06)的绝对增长相关，即，在仅颁布mcl的州，CUD流行率4.7%的增长可归因于mcl，而RCL的颁布与CUD流行率1.12% (95% CI, 0.10-0.13)的绝对增长相关，即，在颁布RCL的州，9.8%的CUD流行率增长可归因于RCL。在65岁至75岁的患者中，RCL在CUD患病率增加中的作用最大，与RCL相关的CUD患病率的绝对增加了0.15% (95% CI, 0.13-0.17)，即占该年龄组CUD患病率总增加的18.6%。
结论与相关性在VHA患者的这项研究中，MCL和RCL的实施在CUD患病率的总体增加中发挥了重要作用，特别是在老年患者中。然而，与一般人群研究一致，效应量相对较小，这表明，累积起来，法律影响了全国各地对大麻的态度，或者其他因素在成人CUD的总体增长中发挥了更大的作用。结果强调需要筛查大麻使用和CUD，并在出现CUD时进行治疗。
大麻是一种广泛使用的精神活性物质。1虽然许多人可以使用大麻而不受伤害，但20%至33%的人2使用大麻的人会出现大麻使用障碍(CUD)，3.其特征是有问题的使用，临床显著的痛苦或损伤，症状包括耐受性，戒断和忽视其他活动，4以及社会心理和健康问题。5-8
在美国普通人群中，成年人的CUD比率有所上升，9，10住院患者,11和退伍军人,12，13随着人们对大麻风险的认知下降，14，15提高大麻的效力，16和合法化。截至2022年11月17日，美国37个州颁布了医用大麻法(MCLs)， 21个州和华盛顿特区颁布了娱乐性大麻法(RCLs)。MCLs和rcl可以通过降低对大麻风险的认识和增加可获得性和商业化来增加CUD率。1，17，18MCL和RCL在成人大麻使用率的增加中发挥了重要作用，19-21但很少有研究考察MCL或RCL在全国成人CUD率增加中的作用。在1991年至2013年期间进行的3项美国调查的分析中，MCL颁布后成人CUD患病率的增长超过同期总体患病率的增长。222008年至2016年全国年度调查数据显示，17在26岁及以上的成年人中，RCL颁布后成人CUD的风险比颁布前增加更多，并且高于全国同期患病率的总体增加。CUD的两项研究都没有使用2016年之后的数据，也没有估计与法律相关的总体变化量，也没有关注大量医疗保健人口，这些人口的特征可能会增加法律变化影响的脆弱性。
退伍军人健康管理局(VHA)是美国最大的综合医疗保健系统，23现在每年为600多万病人提供医疗服务。24VHA患者主要是男性，收入低，25，26其特点是精神疾病的发病率很高27以及服役期间的病痛。26，28-30.与普通人群和其他退伍军人相比，这些特征增加了CUD的风险，31，32使得VHA患者群体成为研究MCLs和RCLs与结果之间关系的一个庞大而重要的群体。此外，许多VHA患者年龄在65岁或以上。33鉴于老年人使用大麻的比例不成比例地增加，了解老年人中的CUD对告知筛查和服务规划很重要。34，35因此，利用全面的VHA电子健康记录，我们调查了2005年至2019年全国CUD诊断率总体和按年龄组增加中mcl和rcl制定的作用。
2005年至2019年的年度数据是通过VHA企业数据仓库获得的，该数据仓库是VHA设施提供或由VHA支付的所有护理的数据存储库。年龄在18岁至75岁之间的退伍军人，在给定的日历年内有一次或一次以上的VHA初级保健、急诊科或精神健康就诊，但临终关怀/姑息治疗或居住在50个州或华盛顿特区以外的退伍军人除外。结果数字从每年3 234 382到4 579 2994名患者用于创建15个数据集，从2005年到2019年每年1个。纽约州精神病学研究所、退伍军人普吉特湾和退伍军人纽约港医疗保健系统机构审查委员会批准了知情同意的豁免。
主要结果是在一个日历年内的1个或更多门诊或住院患者中给出临床医生做出的CUD诊断。国际疾病分类，第九版，临床修订(ICD-9-CM))从2005年到2015年使用(305.2X，滥用;304.3倍,依赖)。《国际疾病统计分类，临床修订第十版》(ICD-10-CM)2016年至2019年使用(F12.1，滥用;F12.2依赖)。滥用和依赖类别被合并，因为它们的标准是单一的。3.缓解和未指明的大麻使用被排除在外。
主要暴露的是州-年变量，表明州颁布了MCLs和/或RCLs，即法律是可操作的，居民可以依赖其法律保护。患者的居住状态由每年的最后一次保健就诊表示。各州每年都被分类为没有大麻法律(没有CLs)、只有MCLs和有MCLs/ rcl。此外，由于各州对药房的法律保护可能发生在mcl或-RCL颁布后，可能会影响可用性，我们使用了RAND-USC阿片类药物政策工具和信息中心的大麻政策数据万博manbetx平台首页36创建州-年变量，表明受法律保护的大麻药房在仅限MCL的州经营医用大麻，在MCL/RCL的州经营娱乐大麻的年份。
个体控制变量包括年龄(连续的，分为18-34岁、35-64岁和65-75岁)、性别(男性/女性)和种族和民族类别(西班牙裔、非西班牙裔黑人[以下为黑人]、非西班牙裔白人[以下为白人]、其他/多个和未知)，从人口统计档案中获得。随时间变化的年度州对照协变量是来自美国社区调查数据的州/年比率:男性、黑人、西班牙裔、白人、18岁或以上、失业、收入低于贫困线和家庭年收入中位数的百分比。我们使用的是2005年至2008年的一年期估算，372009年到2019年的5年估计，38使用R下载的tidycensus包(tidycensus)。39
对2005年至2019年诊断出的CUD患病率(以下简称CUD患病率)的初步分析按2019年的州法律状况分组:(1)无CL，(2)仅MCL，以及(3)MCL/RCL。通过控制年龄、性别、种族和民族以及时变状态协变量的线性二项回归模型，获得3组中每一组每年的调整患病率估计值。
利用2005年至2019年的所有年度信息，评估MCL和RCL颁布在全国CUD患病率增加中的作用，采用交错采用差分(DiD)模型万博manbetx平台首页40是使用。这个DiD模型使用颁布法律的每个州作为自己的对照，比较法律颁布后的年份和法律颁布前的年份，并使用来自同期没有颁布相应法律的所有其他州的数据来控制历史趋势。为每个州-年构造一个时变指标，表示该年没有CL、只有MCL或MCL/RCL。仅MCL和MCL/RCL相关的DiD估计值是通过拟合一个线性二项式回归模型获得的，该模型对州、分类年份、时变法律状态、个体水平协变量和时变州水平协变量具有固定效应。由此产生的DiD估计值包括状态从没有CLs到只有MCLs以及从只有MCLs到MCLs/ rcl的影响大小。(所有拥有rcl的州以前都有MCLs)。在2005年至2019年期间没有改变法律的17个无cl州和3个只有mcl的州通过为相应类型州的同期趋势估计提供信息，为did估计做出了贡献。万博manbetx平台首页请注意2015年ICD-9-CM来ICD-10-CM这一变化导致2015年整个VHA系统和所有州的CUD患病率略有下降。13通过使用尚未通过MCLs或RCLs的州来估计这一变化，这些州经历了ICD-9-CM来ICD-10-CM同时改变，作为同时代的世俗控制。虽然为DiD估计提供了95%的ci，但考虑到大量的数字和由此产生的精确估计，解释侧重于震级而不是震级P值。为了说明DiD估估值与CUD流行率总体增长(即可归因于法律的变化量)相比的量级，DiD估估值除以到2019年有各自法律的州在2005年至2019年之间的绝对变化。为了探索法律结果是否因颁布早或晚而不同，我们获得了特定州的DiD估估值，其中包含州和随时间变化的no-CL/MCL-only/RCL状态之间的相互作用项。然后在年龄组内(18-34岁，35-64岁，65-75岁)重新进行所有手术，并根据组内连续年龄进行调整。
敏感性分析使用了类似的方法。我们检查了合法化的药房，用医疗或娱乐药房首次运营的年份替换州/年份无cl /只有mcl /RCL变量。36我们通过将MCL-only/RCL - state/year变量替换为颁布后1年的日期，检查了滞后的MCL-only/RCL状态效应大小。分析在2022年2月至12月期间进行。
2005年(n = 3 234 382)，5.7%、61.6%和32.7%的患者年龄分别为18 - 34岁、35 - 64岁和65 - 75岁(表1)补充1）.2019年(n = 4 579 994)，上述年龄组分别占10.5%、48.8%和40.7%。大多数患者为白人(2005年75.0%，2019年66.6%)和男性(2005年94.1%，2019年89.0%);到2019年，女性患者从5.9%增加到11.0%，黑人和西班牙裔患者也从16.5%增加到20.2%;分别为3.7%至6.8%)。平均(SD)年龄为57.0[14.4]岁。
图1和表1显示根据2019年状态定义的无cl、仅MCL和MCL/RCL状态下2005年至2019年CUD流行趋势(加权平均估计)。2005年和2019年，无cl状态下CUD患病率从1.38% (95% CI, 1.37-1.38)增加到2.25% (95% CI, 2.23-2.27)(绝对增长0.88%)，仅MCL状态下CUD患病率从1.38% (95% CI, 1.37-1 f)增加到2.54% (95% CI, 2.52-2.56)(绝对增长1.16%)，MCL/RCL状态下CUD患病率从1.40% (95% CI, 1.39-1.40)增加到2.56% (95% CI, 2.54-2.59)(绝对增长1.17%;表2补充1）.2005年至2014年，ICD-9-CM三组州的CUD患病率均有所增加。如前所述，13的ICD-9-CM来ICD-10-CM由于临床医生编码实践和VHA的电子健康记录程序，过渡导致了2015年和2016年CUD患病率的人为下降(e附录)补充1）.此后，CUD患病率在2019年恢复增长。图1A-C中补充1按年龄组显示相应的估计数。虽然年龄最大的群体的患病率最低，随着时间的推移，相对增长最大，但各年龄组内各州法律地位的趋势与总体样本相似。
由于MCL的实施，CUD患病率增加的DiD估计为0.05% (95% CI, 0.05%-0.06%;表2）.相对于2019年仅支持mcl的州的绝对变化(1.16%;表1)，其中4.7%的增幅可归因于《城市管制条例》的颁布。由单纯MCL到RCL/MCL变化导致CUD患病率增加的DiD估计为0.12% (95% CI, 0.10%-0.13%)。相对于2019年MCL/RCL各州的绝对变化(1.17%;表1)， 9.8%的RCL州的增长可归因于RCL的颁布。
18至34岁的病人(表2)，无论是MCL还是RCL的制定都与CUD患病率的总体增加显著相关。在35岁至64岁的患者中，在仅颁布MCLs的州，6.8%的CUD患病率增加可归因于MCLs，而在颁布RCL的州，2.9%的CUD患病率增加可归因于RCL。在65岁至75岁的患者中，在仅颁布了MCLs的州，8.1%的CUD患病率增加与MCLs有关，而在颁布了RCLs的州，18.6%的CUD患病率增加可归因于RCLs。
图2显示了2005年至2019年间颁布了MCLs和/或rcl的30个州和华盛顿特区的DiD估计值和95% ci，按颁布的月份和年份排序(如果同时颁布了MCLs和rcl，则按rcl排序)。表3补充1显示了2005年和2019年各州特有的CUD患病率和95%的ci。在2005年至2019年期间，只有22个州从没有CLs转变为MCL，其中11个州表现出增长，4个州表现出下降，7个州表现出与MCL颁布相关的无变化。在2019年之前颁布rcl的11个州中，有8个州在2005年之前有MCLs。其中7例显示与RCL发生相关的CUD患病率增加，1例显示降低。2005年至2019年期间，有三个州和华盛顿特区同时颁布了MCLs和RCLs;2个州的人口增长与MCL的颁布有关;并且都表现出与RCL制定相关的增加。因此，在2005年至2019年期间颁布MCLs、RCLs或两者同时颁布的30个州中，19个(63.3%)表现出与法律相关的CUD增加。然而，没有一个州的法律协会达到了CUD流行率1%的绝对增长，并且在早期或后期的立法中没有明显的模式。
图2补充1按年龄显示各州特定的DiD结果。在18至34岁的患者中，有12个州与法律颁布相关，而在35至64岁的患者中，有16个州与法律颁布相关。在65岁至75岁的患者中，CUD患病率的增加与30个州中的19个州和华盛顿特区发生的mcl或rcl有关。然而，可归因于各州特定的MCL-only或RCL颁布的增长幅度很少超过1%，并且在颁布前后没有明显的模式。
将运营药房日期替换为只有MCL/RCL的颁布日期，分析的州更少，因为到2019年，只有4个MCL和4个MCL/RCL的州没有运营药房。这种替代在仅MCL-状态下产生了零效应(95% CI，−0.02至0.003)，但与MCL/RCL状态下的阳性结果几乎没有关联(95% CI, 0.11%-0.15%)(表4和表5)补充1）.使用颁布后1年的滞后并没有显著改变结果(表6和表7)补充1）.
我们研究了2005年至2019年期间，州医疗和娱乐大麻合法化(MCLs和RCLs)与VHA患者中诊断出的CUD患病率的关系，这是美国成年人和VHA患者中CUD患病率增加的时期。13在有和没有相应法律的州，控制MCL或RCL颁布前后同期趋势的DiD模型表明，在MCL颁布后，VHA患者的CUD患病率比没有MCL的情况下增加了0.05%，在RCL颁布后，比没有RCL的情况下增加了0.12%。这些绝对增长代表了与法律颁布具体相关的对CUD患病率的估计效应量，并意味着MCL和RCL分别占2005年至2019年CUD患病率变化的4.7%和9.8%。单独考虑各州的情况，大多数颁布了《mcl》和《rcl》的州由于法律的颁布而增加了CUD，尽管没有一个州因法律的颁布而增加到1%。从年龄上看，mcl和rcl都与18 - 34岁人群CUD患病率的增加没有显著相关性。在35岁至64岁的患者中，MCL和RCL的实施都与CUD的增加有关，但在65岁至75岁的患者中发现了最大的RCL效应量，其中8.1%的CUD患病率的增加可归因于MCL的实施，18.1%的增加可归因于RCL的实施。因此，在这个全国患者群体中，大麻合法化之后，CUD患病率增加，但与CUD患病率的总体增长相比，法律变化导致的增加相对较小。
两项美国普通人群研究表明，各州颁布大麻法律后，成人CUD患病率相对于不使用大麻的州有更大的增长。17，221991年至2013年间，22MCL颁布后CUD患病率从1.48%增加到3.10%，比同期无cl状态增加了0.70%。2008年至2016年间，17在26岁及以上的成年人中，RCL颁布后CUD从0.90%增加到1.23%，比同期无cl状态的增加多0.33%。与全国调查结果相比，VHA结果较小(即MCL为0.05%;0.12% MCL/RCL，加起来为0.17%，从无CL到RCL变化相关的全球效应量估计值)，但与一般人群研究相似，表明MCL和RCL在全国CUD患病率增加中发挥了显著但温和的作用。在一般人群研究中，年轻人缺乏RCL结果，17加上我们在18至34岁患者中的无效结果，表明mcl和rcl在年轻人和老年人中的作用不同。对这些年龄差异的可能解释包括，年轻人可能比老年人更不关心大麻的法律地位，老年人可能更守法或更少冒险，或者年轻人更容易获得非法大麻，使得合法化与他们是否使用大麻不太相关，随后在弱势群体中发展CUD。
在敏感性分析中，1年的滞后没有显著改变结果，娱乐性药房开始运营的年份也没有取代RCL的颁布年份。然而，用医疗诊所开始运营的年份取代MCL颁布年份，消除了仅支持MCL的州的结果。这表明，MCL的颁布可能是通过对感知安全性的影响而起作用，而不是通过通过医疗诊所进行更大的分配和可用性。
可能最小化我们对MCL和RCL在全国CUD患病率增加中的作用的估计的因素包括对大麻使用的积极态度的普遍扩散，危害认识的降低，以及随着越来越多的州将医用和娱乐用大麻合法化，整个美国成年人的使用增加。感知风险降低了，14，15尽管没有确凿的证据，但大多数成年人现在都认为大麻对治疗或预防健康问题有益。41价值数十亿美元的大麻产业42为了进一步扩张，必须通过产生新客户和/或在现有客户中增加使用来增加需求。43医用大麻公司的网站往往暗示产品的安全性和有效性，可能导致政策制定者和公众相信未经证实的说法。44，45大麻公司精心设计了社交媒体宣传资料来吸引顾客45通过关注大麻正常化的内容，46而且大麻广告经常被违反。45，47，48这些行业活动可能有助于在州内和州外改变一些使用者的态度、增加大麻使用和CUD。
CUD患病率总体增加的其他可能机制应在未来的研究中进行检查，包括CUD危险因素(如疼痛)的增加率49，50还有精神疾病，51以及大麻中四氢大麻酚(THC)的效力不断增强，16这增加了上瘾的可能性。52，53强效大麻产品在医疗和娱乐大麻市场上越来越受欢迎。54-57
注意到研究的局限性。首先，VHA患者不能代表所有退伍军人25，30.或者所有的成年人。第二,ICDCUD的诊断是由临床医生做出的，而不是结构化的研究评估。VHA临床医生最有可能诊断出严重的疾病58，59而且可能会遗漏在使用结构化评估工具的一般人口调查中常见的轻度病例。9，31虽然被遗漏的VHA病例的实际数量未知，并且可能随着时间的推移而变化，但2019年VHA CUD的总体患病率(1.9%)60高于全国成人吸毒与健康调查(1.7%)，61尽管全国药物使用与健康调查参与者的平均年龄较低。因此，VHA的发现与一般人群的发现相对应，提供了关于在国家卫生保健系统中有许多CUD危险因素的临床人群中什么可能是严重病例的信息。万博manbetx平台首页此外，每年对300万至400万患者进行研究诊断访谈是不可行的，因此VHA数据提供了一个独特的机会来检查MCL和RCL在全国CUD患病率增加中的作用。第三，大麻法律规定是多种多样的。62-64我们调查了各州是否允许药房，但其他差异(如拥有限制、价格、税收)应在未来的研究中解决。第四，州法律的生效可能会延迟。我们分析了1年的滞后，包括最近颁布的rcl;更长的滞后应该在以后进行分析。第五，人口特征可能会影响对致命致命伤害或致命致命伤害的脆弱性;研究应将其作为法律效应的修饰语进行研究。第六，没有大麻使用措施，因此无法检查使用者内部的CUD和具体使用模式。第七，虽然我们控制了许多随时间变化的州级混杂因素，但其他(如州阿片类药物政策)可能会影响结果，应该在未来的研究中加以解决。第八，DiD方法估计了颁布法律的州的法律影响，没有考虑到对其他州的溢出效应。如果无cl状态的患者(同期长期对照组)受到其他状态的CLs的影响，估计的CLs效应将偏向零。 For example, border crossing to buy cannabis by patients in no-CL states living near a border with an MCL-only or RCL state65可能会提高一些无cl州的CUD率，可能会降低在州一级发现更强的MCL或RCL效应的能力。第九，没有一项研究能够明确说明所观察到的影响的因果性质。然而，与没有这种设计和分析严谨性的研究相比，我们控制了同期趋势和许多其他可能随时间变化的州级因素的前后DiD分析，为大麻法律变化的估计影响提供了更强的支持。66-69这些局限性被显著的优势和新颖的方面所抵消，包括大样本量，关于MCL/RCL在一个重要的老年人群体中所知不多的相关信息，按颁布的顺序(年)估计特定州的MCL和RCL结果，以及不仅关注显著性，而且关注效应万博manbetx平台首页量的大小。
在这项研究中，大麻不具有与阿片类药物或兴奋剂相同的过量/死亡风险。然而，CUD是一种可诊断的疾病，有许多相关问题，5-8，70在大麻使用者中普遍存在(约20%-33%)，这比通常假设的要多。2无论州法律如何，美国全国CUD诊断的增加强调了VHA和其他地方对筛查大麻使用和提供基于证据的CUD治疗的日益增长的需求。71此外，虽然65 - 75岁的VHA患者在本研究中CUD患病率最低，但估计RCL结果在该组中最强，这表明需要注意老年退伍军人的潜在CUD。
总之，在几十年和几代人的时间里，酒精、烟草和处方阿片类药物在公众接受或拒绝方面经历了重大转变。72，73长期以来，针对这些物质的公共卫生努力一直与商业利益相竞争。随着大麻日益合法化，现在出现了类似的公共卫生和商业利益的竞争。为了为未来的健康和政策努力提供信息，研究人员必须监测与增加CUD相关的危害，确定由于大麻法律的变化，亚群体是否表现出特定的风险，并确保将这些知识清楚地传达给决策者、临床医生和公众。
接受出版:2022年12月21日。
网上发表:2023年3月1日。doi:10.1001 / jamapsychiatry.2023.0019
通讯作者:Deborah S. Hasin，博士，哥伦比亚大学/纽约州精神病学研究所，河滨1051号dsh2@cumc.columbia.edu）.
开放:这是一篇开放获取的文章，根据CC-BY许可证。©2023 Hasin DS等人。JAMA精神病学。
作者的贡献:Wall博士可以完全访问研究中的所有数据，并对数据的完整性和数据分析的准确性负责。
概念及设计:哈辛，沃尔，奥尔夫森，塞尔达，马丁斯，撒克逊。
数据的获取、分析或解释:Hasin, Choi, Alschuler, Malte, Keyes, Gradus, Maynard, Keyhani, Fink, Livne, Mannes, Sherman, Saxon。
文稿起草:哈辛，沃尔，崔，阿尔舒勒，撒克逊。
对重要知识内容的手稿的批判性修订:Hasin, Choi, Alschuler, Malte, Olfson, Keyes, Gradus, Cerda, Maynard, Keyhani, Martins, Fink, Livne, Mannes, Sherman, Saxon。
统计分析:沃尔，崔，阿尔舒勒，芬克。
获得资助:之内,韵律。
支持:行政、技术或物质上的支持:哈辛，马尔特，凯哈尼，芬克，利夫恩，曼纳斯，谢尔曼，撒克逊。
监督:哈辛，马丁斯，撒克逊。
利益冲突披露:哈辛博士报告说，Syneos Health公司对一个不相关的项目提供了支持。Wall博士报告说，在进行研究期间，国家药物滥用研究所提供了资助，在提交的工作之外，国家卫生研究院也提供了资助。凯斯博士报告了国家处方阿片类药物诉讼与提交工作之外的专家证人工作相关的个人费用。Saxon博士报告了国家药物滥用研究所在研究期间的资助;来自indior的咨询费，来自Alkermes的差旅支持，来自MedicaSafe的研究支持，以及来自UpToDate提交工作之外的版税。没有其他披露的报道。
资金/支持:由国家药物滥用研究所(资助R01DA048860)，纽约州精神病研究所和退伍军人事务部物质成瘾治疗和教育卓越中心支持。
资助者/发起人的角色:资助者在研究的设计和实施中没有任何作用;数据的收集、管理、分析和解释;手稿的准备、审查或批准;并决定将手稿提交出版。
数据共享声明:看到补充2。
4.
美国精神病协会。精神疾病诊断与统计手册。第五版，美国精神病学协会;2013.