Revista Brasileira de PsiquiatriaVersión impresa  ISSN 1516-4446 Versión en línea  ISSN 1809-452X

Rev. Bras. Psiquiatr., Por delante de impresión Epub 31 de agosto 2017

http://dx.doi.org/10.1590/1516-4446-2016-2165 

ARTÍCULOS

Abandono del alcohol entre estudiantes universitarios: impacto del bajo nivel de respuesta al alcohol, etnia, sexo y características ambientalesPriscila D. Gonçalves 1   2   3 

Tom L. Smith 1 

Robert M. Anthenelli 1 

George Danko 1 

Marc A. Schuckit 1 

1 Departamento de Psiquiatría, Universidad de California, San Diego, CA, EE.UU.2 Instituto de Psiquiatría, Servicio de Psicología y Neuropsicología, Universidad de São Paulo (USP), São Paulo, SP, Brasil3 Instituto de Psiquiatría, Grupo Interdisciplinario de Estudios de Álcool y Drogas (GREA), USP, São Paulo, SP, BrasilABSTRACTO

Objetivo:

Explorar cómo una característica genéticamente influenciada (el nivel de respuesta al alcohol [LR]), la etnia y el sexo se relacionan con características ambientales y actitudinales (peer drinking [PEER], beber para hacer frente [COPE] y expectativas de alcohol [EXPECTAR] ) sobre futuros apagones relacionados con el alcohol (ARBs).

Métodos:

Se utilizaron modelos de ecuaciones estructurales (SEMs) para evaluar cómo las variables basales se relacionaron con los patrones ARB en 462 estudiantes universitarios durante 55 semanas. Los datos se extrajeron de un estudio longitudinal sobre el consumo excesivo de alcohol y sus consecuencias en una universidad estadounidense.

Resultados:

En el análisis SEM, el sexo femenino y la etnicidad asiática predijeron directamente los ARBs futuros (ponderaciones beta 0.10 y -0.11, respectivamente), mientras que todas las otras variables tuvieron impactos indirectos en los ARBs a través de las cantidades de alcohol (pesos beta ~ 0.23 para etnia europea y bajo LR, 0,21 para el consumo de cannabis

y COPE, y 0,44 para PEER). Las cantidades de alcohol entonces se relacionaron con ARBs con beta = 0,44. El SEM explicó el 23% de la varianza.

Conclusión:

Estos datos pueden ser útiles en la identificación de estudiantes universitarios que son más propensos a experimentar futuros ARB durante un período de un año. Ellos mejoran nuestra comprensión de si las relaciones de los predictores con los ARBs son directas o mediadas a través de patrones básicos de consumo de alcohol, información que puede ser útil en las estrategias de prevención para los ARBs.

Palabras clave: Alcohol; apagón; estudiantes universitarios; beber por los compañeros; beber para hacer frente; comportamiento de beber; beber alcohol en la universidad; consumo excesivo de alcohol

INTRODUCCIÓN

Apagones relacionados con el alcohol (BRA) son alteraciones en la capacidad de codificar las memorias para parcial (fragmentaria) o toda ( en bloque eventos) durante beber, y son más propensos a desarrollar en concentraciones de alcohol en sangre (BAC) ≥ 0,20 mg / dL. 1 , 2 En los EE.UU., alrededor del 50% de los estudiantes universitarios que beben experiencia ARBs durante sus años de universidad. 3 , 4 Estos ARBs están relacionados con otras consecuencias adversas relacionadas con el alcohol, como sexo no deseado, visitas a la sala de emergencias y muerte prematura. 5 - 7 Los patrones de consumo de bebidas alcohólicas asociadas con los ARB también podrían indicar una vulnerabilidad para desarrollar un trastorno por uso de alcohol (AUD). 4 , 8El riesgo de ARB es mayor entre los individuos de ascendencia europea (EA) que en aquellos con antecedentes asiáticos 3 , 4 , 9 un hallazgo que podría reflejar, en parte, el efecto protector del enrojecimiento de la piel relacionado con el alcohol y la mayor sensibilidad relacionada al alcohol en casi la mitad de los bebedores japoneses, chinos y coreanos. Varias investigaciones recientes también han observado una prevalencia igual o mayor de fallas de memoria relacionadas con el alcohol entre las mujeres, en comparación con los varones, 4 , 10, 11 y otra reportaron una mayor probabilidad de que un episodio de consumo intensivo de bebidas alcohólicas al día siguiente en las mujeres, un fenómeno que podría contribuir a ARBs adicionales.12

El riesgo para los ARB también se relaciona con muchas características adicionales, incluyendo un bajo nivel de respuesta al alcohol (LR). 11 , 13 Un LR más bajo refleja la necesidad de mayores BACs para producir efectos, y aumenta el riesgo de uso excesivo de alcohol, alentando la asociación con los bebedores intensos y contribuyendo a las actitudes que tal consumo es común y deseable. 11 , 14 , 15 Los lapsos de memoria relacionados con el alcohol también se ven afectados por las características actitudinales y ambientales. Por ejemplo, en los estudiantes universitarios, las mayores tasas de consumo de alcohol y problemas relacionados con el alcohol (incluyendo ARBs) se correlacionan con el consumo intensivo de los compañeros, 15 , 16 mayores niveles de consumo de alcohol para hacer frente al estrés,17 - 19 y expectativas más positivas con respecto a aspectos positivos del uso del alcohol. 20 ARBs también son más probables en individuos que usan marihuana. 21

Nuestro grupo de investigación tiene interés en cómo las características enumeradas anteriormente se relacionan entre sí y con los patrones de los ARB a lo largo del tiempo. 11 , 21 Estos estudios, y otros en la literatura, han utilizado principalmente correlaciones y análisis de regresión, pero pocos han utilizado modelos de ecuaciones

estructurales (SEM). En el presente estudio, se aplicó SEM a los datos recopilados durante el primer y segundo año universitario, un período que probablemente se asociaría con el consumo intensivo de alcohol, 1 , 22 para investigar las relaciones de menor LR, personal y peer beber, beber para hacer frente al estrés , la expectativa de alcohol, las características demográficas (sexo y origen étnico) y el uso de marihuana a los ARB. Usando los datos extraídos de un protocolo más grande enfocado en la prevención del consumo excesivo de alcohol,17planteamos la hipótesis de que: 1) ARBs sería común y persistir en el tiempo en esta muestra; 2) Los ARBs se correlacionan positivamente con diversas características, incluyendo variables demográficas (siendo mujeres y de ascendencia EA), mayor consumo de base y sus correlatos (por ejemplo, menor LR, compañeros de consumo intensivo, alcohol para hacer frente al estrés y mayores expectativas de alcohol ), y el uso de la marihuana; y 3) estas variables se relacionarían directamente con la ocurrencia de ARB a lo largo del tiempo, incluyendo tasas más altas de ARB para las mujeres que, en comparación con los hombres, necesitan menos bebidas para aumentar el BAC a niveles que puedan producir ARBs. 23También se planteó la hipótesis de una relación directa negativa de la etnia asiática con el riesgo ARB, por lo que las dosis altas requeridas para producir ARBs en individuos de ascendencia asiática son menos probables de ocurrir, como consecuencia de los diferentes patrones de las enzimas metabolizantes del alcohol en ese grupo y el los efectos negativos posteriores del consumo de alcohol en incluso BACs relativamente más bajos. 24 Al mismo tiempo, esperábamos que otros predictores de ARBs que estén más estrechamente vinculados al consumo de mayores cantidades de alcohol (por ejemplo, LR, consumo de alcohol entre pares y consumo de alcohol para hacer frente al estrés) también tendrían un impacto en los ARBs a través de la mediación por alcohol cantidades.

MÉTODOS

Participantes

Después de la aprobación del Comité de Protección Humana de la Universidad de California, San Diego (UCSD) y usando el consentimiento informado, los datos actuales fueron generados por 500 estudiantes de primer año que aceptaron participar en un protocolo más grande enfocado en prevenir el consumo excesivo de alcohol. 17 Elreclutamiento del estudio comenzó con un cuestionario (descrito a continuación) que se distribuyó a una muestra de estudiantes de primer año que entraron en UCSD. Para ser elegible para el estudio, los participantes debieron haber consumido alcohol en los últimos 6 meses, nunca cumplieron con el DSM-IV 25(por ejemplo, trastorno depresivo mayor, bipolar o trastorno esquizofrénico), y negar una respuesta severa al lavado a una o dos bebidas, excluyendo así a las personas que potencialmente podrían tener el trastorno psiquiátrico grave ALDH2 * 2 . 9 Para el estudio más amplio, los estudiantes fueron asignados aleatoriamente a intervenciones o grupos de control, mientras que los primeros recibieron dos formas diferentes de educación sobre el alcohol. 17

Medidas

Inicialmente, se invitó a los estudiantes de una lista suministrada por el Registrador de la UCSD de primer año de primer año a llenar un instrumento de cribado en línea basado en la entrevista Semi-estructurada para la Genética del Alcoholismo (SSAGA) 26 y el Autoinforme de los Efectos del cuestionario de alcohol (SRE). 13 , 17 , 21 La SRE mide LR determinando el número promedio de bebidas estándar (que contienen 10-12 g de etanol) necesarias para experimentar hasta cuatro efectos relacionados con el alcohol (sentir los efectos iniciales, slurring one discurso, caminar en un de manera descoordinada, y desmayándose) durante las primeras cinco veces de beber. 27El número promedio de bebidas necesarias para producir hasta cuatro efectos realmente experimentados oscila generalmente de aproximadamente tres a

cuatro bebidas en poblaciones que no son AUD. 11 , 21 Utilizando los criterios de inclusión y exclusión descritos anteriormente, a 500 individuos, representando> 90% de los estudiantes de la UCSD que fueron invitados a participar, entraron en el estudio en una muestra elegida para incluir números similares que estaban por encima y por debajo de la mediana de LR.

Todos los datos de referencia y de seguimiento se recopilaron en línea utilizando Survey Monkey, con cada cuestionario pertinente disponible las 24 horas del día durante un período de 7 días. Las evaluaciones iniciales comenzaron en enero de 2014 e incluyeron características demográficas, el LR a alcohol basado en el SRE (SRE [LR]), los patrones de consumo de alcohol (consumo habitual y máximo, frecuencia de cuatro o más bebidas en una sola ocasión) y el consumo de marihuana en el mes anterior. También se reunieron datos en relación con las variables ambientales y de actitud, incluyendo la bebida percibida entre los cuatro compañeros más cercanos como se mide en las personas importantes y Actividades escala (IPA), 28 potable a lidiar con el estrés (potable a Cope Escala o DTC), 29y expectativa de alcohol (EXPECT) usando una forma corta del Cuestionario de Expectativa de Alcohol (AEQ). 11 , 30 Los patrones de consumo, las actitudes y las características ambientales, y el uso de marihuana se refieren al mes anterior. Históricamente en nuestro trabajo con adolescentes que no son AUD y adultos jóvenes, las puntuaciones medias en el DTC son alrededor de 9.6 basado en los seis ítems posibles, cada uno de los cuales se anota en una escala de casi nunca (1) a casi siempre (4). 31El DTC incluyó el uso de alcohol para olvidar las preocupaciones, relajarse, animar, disminuir la depresión o la ansiedad, aumentar la confianza en sí mismo, y para rellenar cuando se siente que no hay nada mejor que hacer. La versión corta de los artículos AEQ verdaderos / falsos utilizados en este estudio se extrajeron de las subescalas AEQ de las expectativas de los efectos del alcohol sobre la mejora sexual, el comportamiento social, las habilidades cognitivas y motoras mejoradas y el aumento de la excitación en el rango de 2,0, 2,1, 0,2 y 2,2 a través de estas cuatro escalas. 31Ejemplos de elementos específicos en la versión de la AEQ utilizada aquí incluyen "una persona puede hablar con personas del sexo opuesto mejor después de unas bebidas"; "La gente se siente más cuidada y dando después de unos tragos de alcohol"; "Una persona puede hacer las cosas mejor después de unos tragos de alcohol"; y "el alcohol ayuda a las personas a enfrentarse a los demás".

Los participantes fueron seguidos más de 55 semanas, con evaluaciones de seguimiento que ocurren en siete puntos de tiempo (4, 8, 16, 20, 29, 42 y 55 semanas) después de la línea de base. 17 El presente análisis se limitó a los 462 estudiantes (92,4%) que completaron al menos siete de las ocho evaluaciones. En cada punto de tiempo, se preguntó a los participantes acerca de la ocurrencia de problemas de memoria relacionados con el alcohol en el mes anterior (Pregunta: "¿Ha tenido apagones [no podía recordar más tarde lo que ha hecho] mientras bebe alcohol?"). Los patrones de ARB se calcularon como el número de evaluaciones de seguimiento en las que los estudiantes informaron de lapsos de memoria relacionados con el alcohol durante el período de seguimiento de 55 semanas.

Plan de análisis estadístico

Los datos con distribuciones asimétricas recibieron transformaciones de raíz cuadrada, logarítmica o reflejo inverso antes de análisis adicionales, y los datos faltantes se manejaron a través de un procedimiento de máxima verosimilitud. Posteriormente, el modelo hipotético en la Figura 1 se desarrolló y evaluó utilizando el software AMOS 32 incorporando estimaciones de máxima verosimilitud. Las SEM 33 pasos incluyen una evaluación del modelo de medición, un análisis factorial confirmatorio examinar las correlaciones entre las variables latentes ( Figura 2 ), y la incorporación

del modelo de medición dentro de la final SEM completo después de caer componentes que no fueron significativas dentro del modelo ( Figura 3). Los criterios de bondad de ajuste para los modelos en estos análisis incluyeron: 1) relación de χ 2 a grados de libertad (CMIN / DF) ≤ 3; 2) índice de ajuste comparativo (CFI) ≥ 0,90; 3) índice de ajuste no normal (NNFI) cercano a 1,0; 4) error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) ≤ 0,05; y 5) residuo cuadrático medio de la raíz (SRMR) ≤ 0,08. 34

Figura 1  Modelo hipotético de relaciones de variables predictivas con los apagones relacionados con el alcohol (ARBs). El modelo inicial de la ecuación estructural se creó para evaluar si y cómo el sexo femenino, asiático o europeo americano (EA) etnia, Self-Report de los efectos del nivel de alcohol de respuesta (SRE [LR]), el consumo de marihuana (MJ) (PEER), el consumo de bebidas alcohólicas (COPE) y las expectativas de alcohol (ESPERANZA) contribuyen directa o indirectamente al número de evaluaciones de seguimiento en las que los participantes informaron de los ARB. Se predijo que la cantidad de alcohol para beber (ALC) contribuiría directamente al resultado y mediaría con otras variables de referencia. Los ARBs son una variable manifiesta del número de evaluaciones de seguimiento en las que se informó al menos un ARB.

Figura 2  Modelo de medición final para 462 estudiantes: carga de factores para las tres variables latentes y correlaciones entre las tres. El modelo de medición de los modelos de ecuaciones estructurales (MEB) es la parte que relaciona las variables realmente medidas con sus variables latentes asumidas (no medidas directamente) y evalúa las relaciones (correlaciones) entre las variables latentes. Aquí, todas las variables medidas tuvieron cargas significativas en sus variables latentes, y las tres variables latentes se correlacionaron significativamente entre sí. PEER (la variable latente "peer drinking") se generó a partir de la Escala de personas y actividades importantes 28usando los promedios de cuatro pares para tres artículos percibidos de los bebedores de los pares: cantidad máxima (maxp) en una escala de la bebida de 0 a 10, frecuencia (freq) de días por mes de cero (0) a diario (30) (estado) como número promedio de cuatro compañeros que bebieron, puntuados dicotómicamente como abstenedor / bebedor ligero (0) vs. bebedor más pesado (1); Se creó COPE (la variable "beber para hacer frente") agrupando seis preguntas con respuestas que van desde casi nunca (1) a casi siempre (4) en tres parcelas variables, cada una combinando dos ítems de la escala DTC 29(dtc1 usando items = olvidar preocupaciones y depresión / ansiedad, dtc2 usando items = relajarse y tener más confianza en sí mismo, y dtc3 usar items = animar y nada mejor que hacer); ALC (la variable "cantidad de alcohol") se compone de tres indicadores que evalúan las variables del mes anterior: cantidad máxima de consumo (maxd), cantidad habitual de consumo (usual) y número de veces que el sujeto consume cuatro o más bebidas por ocasión 4 + d). 

Figura 3  Modelo completo de ecuaciones estructurales que evalúa si y cómo específicamente las variables hipotéticas predicen los apagones relacionados con el alcohol (ARBs). Las variables predictoras especıficamente especıficas que contribuyeron directa y / o indirectamente (es decir, a través de la mediación) al resultado predicho fueron las siguientes: EA = europeos americanos frente a asiáticos; SRE (LR) = nivel de respuesta al alcohol, medido por el Auto Informe del cuestionario Efectos de Alcohol para determinar el número promedio de bebidas estándar (que contienen 10-12 g de etanol) requerido para experimentar hasta cuatro posibles efectos relacionados con el alcohol (sentir los efectos iniciales, slurring su discurso, caminar de una manera descoordinada, y desmayarse) durante las primeras cinco veces de beber 27; MJ = cualquier uso de marihuana; PEER = consumo entre iguales, usando promedios entre cuatro pares cercanos (tomados de la Escala de personas y actividades importantes 28 ) para la cantidad máxima = 0 a 10, estado = abstenedor / bebedor ligero (0) versus bebedor más pesado (1) frecuencia = número de días por mes de cero (0) a diario (30); COPE = beber para hacer frente, creado por agrupar seis bebiendo para hacer frente a las preguntas con respuestas que van desde casi nunca (1) a casi siempre (4) en tres variables de parcela, cada una combinando dos elementos de la escala DTC 29(paquete 1 = olvidar preocupaciones y depresión / ansiedad, paquete 2 = relajarse y más seguro de sí mismo, paquete 3 = animar y nada mejor que hacer); ALC = cantidad de bebidas alcohólicas, compuesta por tres indicadores que evalúan las variables del mes anterior: cantidad máxima de bebida, cantidad habitual de bebida y número de veces que el sujeto consume cuatro o más bebidas por ocasión. El pronóstico del resultado fue ARBs como el número de evaluaciones de seguimiento en el que al menos un apagón se informó (rango, ninguno a siete). Todas las correlaciones y trayectorias presentadas aquí fueron significativas. 

Desarrollo de un modelo hipotético

El modelo hipotético que se muestra en la Figura 1 se diseñó después de considerar las variables relevantes que se muestran para relacionarse con los ARBs, tal como se presentan en la Introducción, incluyendo etnicidad, sexo, uso de marihuana, SRE (LR), beber a los compañeros, beber alcohol, alcoholismo y alcohol uso de patrones, en la predicción de la aparición de ARB. En los individuos asiáticos, teniendo en cuenta el efecto prominente que el lavado relacionado con el alcohol tiene sobre cómo una persona reacciona al alcohol incluso después de beber pequeñas cantidades y las diferencias culturales que desalientan el consumo de alcohol entre las mujeres, 9 , 24hemos hecho hincapié en la hipótesis de que la etnicidad y el sexo tendría tanto efectos directos sobre el riesgo ARB y operar indirectamente en dicho riesgo. Para las variables de línea de base restantes, también propusimos efectos directos y mediados en ARBs a través de cantidades de consumo. Para optimizar el uso de SEM, las variables latentes se utilizaron siempre que sea posible, como se muestra en la Figura 2 .

Definición de variables latentes

Para el presente análisis, se utilizaron cuatro variables latentes dentro de las correlaciones producto-momento de Pearson y la SEM:

1. La variable latente PEER estuvo compuesta por tres ítems percibidos de consumo de alcohol obtenidos a partir de preguntas basadas en la escala IPA 28 : a) cantidad máxima (de 0 a 10 bebidas); b) frecuencia (días al mes, de ninguno [0] a diario [30]); y c) el estado de los compañeros (abstenedor / bebedor ligero [0] vs. bebedor más pesado [1]) Se utilizaron los promedios entre los cuatro pares más cercanos para cada una de las tres variables pares.

2. La variable COPE se generó a partir de la subescala de afrontamiento de la escala COPE 29 con respecto a la frecuencia con la que se utilizó alcohol para hacer frente en el mes previo a la línea de base (las respuestas variaban desde

casi nunca [1 punto] a casi siempre [4 puntos]. Las seis preguntas se agruparon en tres variables de parcela con dos ítems en cada una.

3. La variable latente EXPECT, para las expectativas de alcohol, estaba compuesta de endoso de artículos verdaderos / falsos de cuatro subescalas del AEQ con respecto a creer que el alcohol aumenta las actividades sexuales, el comportamiento social, las capacidades cognitivas / motoras y la excitación mas poderoso). 30 , 31

4. La variable latente ALC se estableció para capturar los patrones de consumo de alcohol en la línea de base. Comprendía tres variables basales de consumo de alcohol obtenidas de un cuestionario basado en el SSAGA 26 que incluía las cantidades de consumo habitual y máximo y la frecuencia de cuatro o más bebidas por ocasión.

Uso del SEM para determinar los efectos de la mediación

Los análisis de las asociaciones directas y la mediación estadística indirecta dentro del modelo se llevaron a cabo dentro de Mplus versión 7. 33 Aquí, un enfoque de bootstrapping con 1.000 resamples se utilizó para mitigar los efectos de cualquier desviación de la normalidad. Los resultados se muestran como intervalos de confianza del 95% (percentiles 2.5 y 97.5), donde una relación de mediación está funcionando si los intervalos no contienen ceros.

RESULTADOS

tabla 1presenta las características básicas para los 462 estudiantes que completaron el protocolo, junto con si los sujetos recibieron videos educativos o fueron controles en el estudio más amplio. Para ayudar a evaluar si las mujeres y los varones difirieron significativamente en la mayoría de las características de la línea base o si los sexos pudieron ser agrupados para los análisis, la tabla lista los datos para los dos sexos por separado. Sólo se observaron diferencias significativas entre los sexos en relación con dos variables, incluida la LR esperada basada en SRE, en la que los varones informaron que necesitaban más alcohol para producir efectos en comparación con las mujeres. También se observó una diferencia significativa en el sexo para las puntuaciones de la subescala del comportamiento social del AEQ, pero esta diferencia era pequeña. La edad media de los participantes fue de 18 años, el 63% eran mujeres y la mayoría de la etnia auto-reportada como asiática (japonesa, china o coreana) o EA. En cuanto a LR, los sujetos informaron haber necesitado un promedio de aproximadamente cuatro bebidas para experimentar efectos relacionados con el alcohol en el cuestionario de SRE. En el mes anterior habían consumido un promedio de cuatro bebidas en una ocasión habitual, con seis como su máximo, e informaron dos ocasiones en las que consumieron cuatro o más bebidas, y el 42% utilizaron marihuana al menos una vez en el mes anterior. La mayoría (86%) participó en un grupo de educación en el estudio más amplio. Alrededor del 20% de estos sujetos reportaron un ARB en el mes previo a su ingreso al estudio. Aunque no se muestra en la tabla, el 39,4% de los participantes informó haber experimentado un ARB durante el período de seguimiento de 55 semanas; de ellos, el 16.0% reportó un ARB en uno de los siete momentos de evaluación, 6.9% en dos evaluaciones, 4.3% en tres evaluaciones, 4.8% en cuatro evaluaciones y 7.3% en cinco o más evaluaciones.

Cuadro 1  Descripciones de las características de referencia en 462 estudiantes universitarios 

Variables de línea de base Hembras n = 290 Hombres n = 172DemográficoAños 18,1 (0,46) 18,1 (0,43)Etnicidad (%)Europeo americano 35,5 32,6asiático 32,4 40,1Hispano 17,6 14,5Otro 14,5 12,8AlcoholSRE (LR) 4,0 (1,84) 4,5 (5,52) *Cantidad / ocasión habitual † 4,1 (2,37) 4,4 (3,61)Cantidad / ocasión máxima † 6,3 (3,91) 6,7 (5,56)Tiempos consumidos 4+ bebidas / ocasión † 2,4 (2,61) 2,5 (2,96)Escasez de alcohol (%) † 24,8 18,6Otras sustanciasMarijuana usada (%) 42,1 42,4Características actitudinales y ambientalesBebidas entre compañeros †Cantidad máxima 5,1 (2,07) 5,0 (2,50)Estado 0,5 (0,27) 0,5 (0,30)Frecuencia 4,61 (3,51) 4,8 (4,00)Beber para hacer frente † 9,2 (3,40) 8,7 (2,84)Expectativas de alcohol (AEQ) †Mejoramiento sexual 2,1 (0,88) 2,0 (0,95)Comportamiento social 2,1 (0,88) 2,2 (0,93) ‡Mejora de las habilidades cognitivas / motoras 0,1 (0,40) 0,2 (0,59)Excitación 2,0 (1,01) 1,9 (1,00)Participación activa del grupo de educación (%) 84,5 87,2

Datos presentados como media (desviación estándar) o%.

SRE (LR) = Nivel de respuesta al alcohol (LR) medido por el SRE 27 , que es el promedio de bebidas estándar (que contienen 10-12 g de etanol) requerido para experimentar hasta cuatro posibles efectos relacionados con el alcohol los efectos iniciales, slurring su discurso, caminar de una manera descoordinada, y desmayarse) durante las primeras cinco veces de beber; PEER = consumo de bebidas alcohólicas de los pares, tomado de la Escala depersonas y actividades importantes 28 usando promedios entre cuatro pares cercanos para la cantidad máxima = de 0 a 10, estado = abstenedor / bebedor ligero (0) vs. bebedor más pesado (1) número de días por mes de cero (0) a diario (30); COPE = beber para hacer frente, es decir, la subescala de afrontamiento de seis ítems de la escala de DTC 29con respecto a la frecuencia con la que se utilizó alcohol para hacer frente al estrés (las respuestas de los ítems oscilaron desde casi nunca [1] a casi siempre [4]); AEQ = versión abreviada del Cuestionario de Expectativas de Alcohol, que contiene tres ítems verdaderos (0) / falso (1) en cada una de sus cuatro subescalas (con un rango de puntuaciones de subescala de 0 a 3). 31

* p <0,01 para las pruebas t y χ 2 .

† Durante el mes anterior a la línea base.

‡ p <0,05.

Tabla 2presenta las correlaciones producto-momento entre las nueve variables de referencia de interés, así como la forma en que cada una se correlaciona con el

número de evaluaciones en las que se reportaron uno o más ARBs. El número de periodos de seguimiento en los que se informaron los ARB correlacionó significativamente con todos los ítems de la línea de base. La asignación de grupos educativos (no mostrada en la tabla) no estuvo relacionada con el número de evaluaciones de seguimiento en las que se informaron los ARB. Para las variables demográficas, ser mujer o de ascendencia EA se relacionó con una mayor prevalencia de ARBs, mientras que una ascendencia asiática relacionada con menos períodos de evaluación con ARBs. Se observaron correlaciones positivas con ARBs para la puntuación LR basada en SRE (indicando que se requerían más bebidas para los efectos, es decir, una menor LR por bebida), la variable latente de consumo basal y el consumo de marihuana basal. Entre las variables latentes para las características de actitud y ambientales de la línea de base, se observaron correlaciones positivas con ARBs para un mayor consumo percibido de los compañeros, consumo de bebidas alcohólicas y expectativas positivas de los efectos del alcohol. El consumo basal se correlacionó negativamente con la etnia asiática y positivamente con la etnicidad de EA, la LR basada en SRE, el consumo de alcohol entre pares, el consumo de bebidas alcohólicas y la expectativa de alcohol

Cuadro 2  Correlaciones del momento del producto entre las variables de referencia que se correlacionaron con el número de evaluaciones de seguimiento en las que se informaron los ARB 

ARBs

Sexo femenin

oasiátic

o EASRE

(LR)

La marihuana 

*ALC 

*PEER 

*COPE 

*Sexo femenino 0,12 *

Etnia asiática -0,19 † -0,08

EA etnia 0,20 † 0,03 -0,54 †SRE (LR) 0,15 ‡ -0,10 * -0,01 0,01Uso de marihuana §

0,23 † -0,01 -0,22 † 0,15 ‡ 0.10 ‡

ALC § 0,42 † 0,01 -0,15 ‡ 0,22 † 0,29 † 0,34 †

PEER § 0,29 † 0,03 -15 ‡ -0,15 ‡ 0,22 † 0,27 † 0,47 †

COPE § 0,16 ‡ 0,09 0,03 0,07 0,08 0,16 ‡ 0,32 † 0,23 †EXPECT § 0,13 ‡ 0.00 0,04 -0,03 0,07 0,04 0,11 * 0,11 * 0,30 †

ARB = número de evaluaciones de seguimiento en las que se informó al menos un apagón relacionado con el alcohol (rango, 0 a 7); EA = europeo americano; SRE (LR) = nivel de respuesta al alcohol medido por el SRE, 27es decir, el promedio de bebidas estándar (que contienen 10-12 g de etanol) requerido para experimentar hasta cuatro posibles efectos relacionados con el alcohol (sintiendo los efectos iniciales , slurring su discurso, caminar de una manera descoordinada, y desmayarse) durante las cinco primeras veces de beber; ALC = cantidad de bebida alcohólica, una variable latente compuesta por la cantidad / ocasión de consumo habitual y máxima y el número de veces en que se consumieron cuatro o más bebidas en una sola ocasión; PEER = variable latente creada a partir de variables tomadas de la Escala de personas y actividades importantes 28(0) frente a bebedor más pesado (1), y la frecuencia de consumo de los compañeros = número de días al mes, de cero (0) a diario (30); COPE = una variable latente creada al agrupar seis ítems de la escala de Drinking to Cope (DTC) 29 en tres parcelas variables, cada una combinando dos ítems (primera parcela, olvidar las preocupaciones y la depresión / ansiedad, segundo paquete, relajarse y

tener más confianza en sí mismo; tercer paquete, animar y nada mejor que hacer); EXPECT = una variable latente compuesta por las cuatro subescalas extraídas del Cuestionario de Expectativas de Alcohol (AEQ) sobre los efectos esperados del alcohol (mejorar las actividades sexuales, el comportamiento social, las habilidades cognitivas / motoras y la excitación). 31

* P <0,05;

† p <0,001;

‡ p <0,01.

§ Durante el mes anterior al inicio.

La figura 1 muestra el modelo hipotético con variables manifiestas representadas por cuadrados (sexo femenino, etnia asiática, etnia de EA, SRE [LR], uso de marihuana y resultado [número de evaluaciones de seguimiento en las que se informaron los ARB]) y variables latentes mostrado en círculos (PEER, COPE, EXPECT, y ALC). El modelo fue estructurado para evaluar si las cantidades de bebida (ALC) podrían haber mediado parcialmente las relaciones de las otras variables de línea de base con el número de evaluaciones en las que se informaron los ARB.   También se planteó la hipótesis de que las variables de referencia tendrían relaciones directas con el resultado del ARB, especialmente para el sexo femenino y el patrimonio asiático.

La figura 2 presenta el modelo de medición con respecto al desempeño de los ítems incluidos en cada variable latente. Este modelo demostró un buen ajuste, con CMIN / DF = 2,08;   CFI = 0,99;   NNFI = 0,98;   RMSEA = 0,048 (0,028 - 0,068);   y SRMR = 0,038.   Es importante señalar que, en una primera ejecución del modelo completo que se muestra en la Figura 3 , EXPECT fue incluido, no se agregó significativamente, y se dejó caer de los análisis, pero se incluyó en el modelo de medición en la Figura 2 .

El SEM final ( Figura 3 ) se compone de tres variables latentes (ALC, COPE y PEER) y seis variables manifiestas (sexo femenino, etnia asiática, EA etnia, SRE [LR], uso de marihuana y el resultado de ARB, el número de evaluaciones de seguimiento en las que se notificaron los ARB). Sólo se incluyen en la Figura 3 las correlaciones y trayectorias significativas con pesos beta significativos (p <0,05). En este SEM, el sexo femenino, el patrimonio asiático y el ALC se relacionaron directamente con el resultado del ARB. Las variables de línea de base restantes (EA, SRE [LR], uso de marihuana, PEER y COPE) agregaron significativamente al modelo, pero las asociaciones con el resultado de ARB fueron indirectas. Un análisis de la mediación demostró que para estas cinco variables (EA, SRE [LR], consumo de marihuana, PEER y COPE), la variable latente de base de las cantidades de alcohol (ALC) medía su asociación con el resultado del ARB. Las vías indirectas observadas incluyeron EA-ALC-ARBs (0.016, 0.079), SRE (LR) -ALC-ARBs (0.040, 0.123), AAB-ARBs de marihuana (0.034, 0.109), PEER-ALC-ARBs , 0,216) y COPE - ALC - ARB (0,036, 0,130). El SEM final en la Figura 3tenían buenos índices de ajuste, con CMIN / DF = 1,71; CFI = 0,97; NNFI = 0,98; RMSEA = 0,039 (0,027 - 0,51); y SRMR = 0,044. Este modelo explicó el 23% de la varianza para el resultado del ARB.

DISCUSIÓN

Este trabajo examinó las relaciones entre el patrón de ARBs con el tiempo y las características demográficas (sexo y etnicidad), LR con alcohol, cantidades de consumo de alcohol, uso de marihuana y características actitudinales y ambientales asociadas con el consumo de alcohol entre estudiantes universitarios de primer año. El SEM final reveló que sólo el sexo femenino y descendencia asiática estaban directamente vinculados a los resultados de ARB, y las variables restantes sólo se relacionan con el resultado de ARB a través de la variable latente para los patrones de consumo basales (ALC).

En consonancia con las altas tasas de ARA II predichos en la hipótesis 1 y con varios trabajos recientes, 3 , 440% de estos estudiantes de primer año de la universidad informó un ARA en al menos una evaluación de seguimiento durante el período de estudio de 55 semanas, incluyendo el 23% que informó ARB en más de una evaluación. Un artículo anterior en esta serie informó de grandes aumentos en el consumo de bebidas alcohólicas cuando los estudiantes regresaron a la escuela para su segundo año, 17 indicando que la bebida episódica pesada requerida para producir ARB es probable que continúe bien en los años universitarios. 4

En cuanto a la segunda hipótesis, los análisis univariados ( Tabla 2 ) relacionaron positivamente la mayoría de las características basales relevantes con el número de evaluaciones de seguimiento en las que se informó una ARB y revelaron una asociación negativa con las etnicidades asiáticas. En cuanto a la hipótesis 3, las vías directas al patrón de ARBs se observaron sólo para las mujeres y para los individuos asiáticos, con el resto de los predictores que operan sólo indirectamente a través de las cantidades de alcohol. Este hallazgo no se ha informado antes, puede ofrecer pistas sobre las formas más eficientes de trabajar para prevenir los ARBs en las universidades (donde, por ejemplo, las estudiantes pueden beneficiarse de aprender su riesgo es especialmente alto), y era lo suficientemente fuerte como para no ser tan sensibles a un mayor número de bebidas, como es cierto para los hombres.

Las posibles razones de las asociaciones directas únicas de los patrones ARB con el sexo femenino y las etnias asiáticas en la Figura 3 requieren más especulación. Alrededor del 40% de los individuos asiáticos experimentan enrojecimiento de la piel cuando consumen alcohol, incluyendo alrededor del 10% que desarrollan náuseas severas con tan poco como la mitad de una bebida estándar. 9 , 24 estudios han reportado consistentemente que el fenómeno de lavado está relacionado con mayores tasas de abstinencia, menores frecuencias de beber, y menores cantidades habituales y máximos de la bebida - los resultados que pueden reflejar diferencias culturales, así como biológicos de las personas de origen EA. 9 , 24Por lo tanto, no es sorprendente que los estudiantes asiáticos tendrían menos probabilidades de ser grandes bebedores y menos probabilidades de desarrollar ARB. La protección relativa de los ARB conferidos por el mecanismo de descarga en los asiáticos podría ser lo suficientemente potente como para desalentar el consumo excesivo de alcohol y disminuir el riesgo de ARB incluso sin considerar las cantidades y frecuencias habituales de alcohol. Se necesita investigación adicional con respecto a esta posibilidad.

También es interesante la relación positiva directa de los resultados del ARB con el sexo femenino, especialmente a la luz de la mayor tasa de ARB en las mujeres en comparación con los hombres en algunos estudios recientes. 4, 10 , 11 Un posible contribuyente a este hallazgo puede ser el mayor BAC por bebida visto en las mujeres. 23Por lo tanto, es menos probable que la variable ALC latente creada considerando tanto a hombres como a mujeres, y que incluya bebidas máximas y tiempos por mes el encuestado consumiera cuatro o más bebidas en una sola ocasión, tendría la misma capacidad para mediar el efecto de sexo en el patrón de ARBs con el

tiempo. O tal vez el vínculo directo del sexo femenino con los patrones de ARB puede reflejar diferencias sexuales relacionadas con las hormonas, o cuestiones sociales y culturales que afectan a los sexos de forma diferencial, pero que no fueron medidas directamente en nuestro protocolo. Independientemente de los mecanismos biológicos y / o relacionados con la cultura involucrados, las mujeres que beben cantidades de borrachera en cualquier ocasión son casi seis veces más propensas a beber cantidades más pesadas en las ocasiones futuras en los niveles que probablemente se asocien con experimentar ARB. 12

También vale la pena señalar que las diferencias sexuales en los ARBs ocurrieron a pesar de que no hubo diferencias significativas entre los machos y las hembras en las bebidas normales y máximas por ocasión ( Tabla 1 ). Este hallazgo es consistente con los datos de que las mujeres tienen un BAC más alto por bebida, en que los BAC más altos están relacionados con una mayor probabilidad de experimentar un ARB. La similitud en las cantidades de bebida entre los sexos también es consistente con la manera en que las prácticas de consumo de alcohol en los dos sexos se han vuelto más similares en los últimos años. 35

Sin embargo, con respecto a los hallazgos actuales, es importante señalar que el estudio original de los que se extrajeron estos datos usó el mismo punto de corte para el consumo intensivo (es decir, cuatro o más bebidas en una sola ocasión) para hombres y mujeres, un paso que fue inconsistente con el enfoque predominante en el campo del alcohol de usar un corte de cinco o más bebidas para los hombres y cuatro o más bebidas para las mujeres. Se necesitará más trabajo para determinar si las mismas conclusiones se extraerían si en los análisis se hubieran utilizado estos puntos de corte específicos para el consumo de bebidas alcohólicas. También se necesita más trabajo para comprender mejor los posibles mecanismos que contribuyen a las diferencias sexuales en las tasas de ARA.

El SEM también demostró que las cantidades de bebida mediada las relaciones de LR, el consumo de marihuana, beber entre los compañeros y beber para hacer frente a los ARB, aunque la esperanza de alcohol no contribuye directa o indirectamente al modelo. Varios de estos efectos de mediación se han observado antes (p. Ej., LR que opera a través de cantidades de bebida para influir en los problemas relacionados con el alcohol, y LR bajo como predictor de los patrones ARB). 11 , 14 Además, los patrones de consumo de línea de base mediado las relaciones de consumo de alcohol entre pares y la bebida para hacer frente a los resultados ARB, un efecto consistente con varios informes anteriores. 16 , 19Por último, el uso de la marihuana también funcionó a través de patrones de consumo para impactar los patrones de ARB; esto está en línea con varios otros estudios entre estudiantes universitarios que han encontrado relaciones similares entre el consumo de marihuana, las cantidades de bebida y los ARB. 21 , 36 Cabe señalar que, aunque no se observaron vínculos directos entre el uso de marihuana en el mes anterior y los futuros ARB dentro del modelo, hubo una correlación significativa de orden cero entre el uso de marihuana en el mes anterior y los ARBs ( Tabla 2 ).

El desempeño relativamente débil de la expectativa de alcohol en el SEM a pesar de la significativa correlación de orden cero en la Tabla 2 también es digno de mención. Debido a restricciones en la cantidad de tiempo que los estudiantes estarían dispuestos a dedicar a las ocho evaluaciones (incluyendo la línea de base), y como en otro estudio prospectivo realizado en el Reino Unido, el protocolo utilizado una breve versión de la AEQ, 37 que pueden no haber sido lo suficientemente sensible como para identificar un efecto en el presente estudio.

Estudios recientes han demostrado que la LR, el consumo de alcohol entre los compañeros y el consumo de bebidas alcohólicas para hacer frente al estrés pueden ofrecer oportunidades para identificar bebedores jóvenes con alto riesgo de consecuencias adversas del alcohol y inscribirlos en un programa de prevención adecuado. 17Por lo tanto, los esfuerzos para disminuir el consumo excesivo de bebidas alcohólicas podrían mejorarse concentrándose en el LR de un estudiante universitario, el consumo de marihuana, el consumo de alcohol entre los compañeros y el consumo de bebidas alcohólicas, y probablemente tendrán los beneficios adicionales de disminuir la prevalencia de ARBs.

Es importante recordar que nuestros datos se extrajeron de un estudio más amplio centrado en la eficacia de los diferentes programas para prevenir el consumo excesivo de alcohol. En los análisis actuales, los grupos de prevención del estudio se agruparon y no hubo relación significativa entre la asignación de grupo (grupo educativo versus grupo de control) y el resultado de ARB. Sin embargo, será importante llevar a cabo estudios adicionales en ausencia de otros protocolos de intervención.

Hay advertencias adicionales a considerar al ver estos resultados. En primer lugar, el número de ARB podría haber sido mayor si los participantes no estaban inscritos en un estudio de prevención. En segundo lugar, no se hace distinción entre fragmentaria y en bloqueARBs, por lo que no podemos distinguir predictores específicos entre esos dos subgrupos. En tercer lugar, debido a retrasos en la financiación imprevistos, la recopilación de datos para el estudio más amplio que estaba programado para coincidir con el comienzo de un nuevo año escolar se retrasó hasta enero de 2014; por lo tanto, la evaluación de referencia de los patrones de consumo de bebidas alcohólicas incluía la Navidad y las fiestas de fin de año, ambas típicamente asociadas con una bebida más pesada. Cuarto, los datos utilizados aquí se limitaron a los disponibles en el estudio original; por lo tanto, no hubo medidas de desempeño académico o creencias culturalmente relacionadas de diferentes grupos étnicos, se definieron períodos de consumo intensivo de alcohol (binge) con las mismas bebidas máximas por ocasión para hombres y mujeres y toda la información relacionada con el consumo de alcohol se obtuvo por auto- informe, sin corroborar a los informantes. Quinto, los datos presentados aquí se obtuvieron de una sola universidad en el sur de California que tiene una alta proporción de estudiantes asiáticos e hispanos. Otras investigaciones deberían investigar la prevalencia y los patrones de ARB en otras universidades para determinar la generalización de los datos actuales. También es importante recordar que SEM prueba un modelo específico de las relaciones entre predictores y un resultado, pero no evalúa si ese modelo es superior a otros modelos que podrían ser propuestos.

En conclusión, estos análisis demostraron una alta tasa de ARBs en estudiantes universitarios. Mientras que el estudio del cual se extrajeron los datos se llevó a cabo en una universidad de California, las tasas de consumo excesivo de alcohol y los ARB en los jóvenes se ha demostrado que son altos en Brasil también. La evidencia de análisis adicionales en UCSD indica que la identificación de individuos de alto riesgo para los AUDs y dirigiendo directamente su avenida de la predisposición (por ejemplo, un LR bajo al alcohol) puede disminuir perceptiblemente su consumo pesado y problemas asociados durante las 55 semanas subsecuentes. 17Un programa similar podría ser considerado en Brasil. Sobre la base de los datos presentados en esta memoria, se debería pensar si un enfoque de prevención modificado podría ser útil para las mujeres y los individuos asiáticos, a la luz de su potencial vulnerabilidad diferencial a los ARB, que opera relativamente independientemente de las cantidades de alcohol consumidas.

EXPRESIONES DE GRATITUD

Este trabajo contó con el apoyo de los Institutos Nacionales de la Salud / Instituto Nacional de Abuso de Alcohol y Alcoholismo (NIH / NIAAA, 1 R01 AA021162 y 5 U10 AA08401) y por el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq, 203313 / 2014-3). PDG recibió una beca postdoctoral del CNPq para trabajar en el laboratorio de investigación de MAS y fue becaria en el Programa de Estudiantes de Alcohol Medical durante el 2015/2016. MAS recibió una subvención de la Fundación para la Investigación del Alcohol (ABMRF) en 1988.

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Recibido: 16 de noviembre de 2016; Aceptado: 7 de abril de 2017

Correspondencia: Marc Alan Schuckit, 8950 Villa La Jolla Drive, B-218, 92037, La Jolla, CA, USA. E-mail: mschuckit@ucsd.edu

Divulgación MAS dio una presentación sobre la genética de los trastornos relacionados con el alcohol a los ejecutivos de Anheuser-Busch InBev en la Universidad de Yale en 2013, por lo que recibió gastos de viaje y honorarios. Los otros autores no reportan conflictos de interés.

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