微信戒烟干预初探 对中国吸烟者的研究效果及社交媒体的影响【2022】

互联网干预28（2022）100511基于微信的中国吸烟者戒烟干预初探A R T I C L EI N FO关键词烟草戒烟微信中国吸烟者社交媒体A B S T R A C T背景：中国是世界上最大的烟草生产国和最多的烟草消费者。广泛的研究已经证明了社交媒体对戒烟的效用。微信是中国最常用的社交媒体平台，但尚未用于戒烟干预。本研究的目的是（1）评估基于微信的戒烟干预的有效性;（2）检查将口腔健康和吸烟相关信息整合到量身定制的跨理论模型（TTM）指导的戒烟干预中的可能叠加效应。方法：于2019年7月1日至8月6日通过微信招募符合条件的成年人，参加一项三臂、单盲、随机对照试验。我们招募了403名参与者，并将其随机分为三组：标准组，增强组和候补对照组。标准组的参与者在2周内收到20条戒烟相关信息;增强组的参与者在另外一周内收到相同的协议加上6条口腔健康相关信息。对照组的参与者在干预后评估后接受戒烟相关信息。主要结局是TTM阶段变化，次要结局是干预后4周随访时的7天点流行率戒烟（PPA）、24小时PPA、每日吸烟和尼古丁依赖，比较干预组和对照组。总的计划流失率为46%。采用配对t检验、McNemar检验、线性回归和逻辑回归来检查组内和组间戒烟结果的差异结果：增强组（β=-1.28，95%CI：-2.13，-0.44）和标准组（β=-1.28，95%CI：-0.44）的参与者-1.13，95%CI：-1.95，-0.30）报告尼古丁依赖评分的变化较大，与参与者相比在Waitlist组。增强组和标准组之间没有发现统计学显著差异。讨论：这种基于微信的干预对戒烟总体有效。口腔健康信息的增加并没有显着改善干预。1. 介绍烟草使用与许多癌症和其他有害健康状况有关，这些状况的并发症每年导致全球数百万人死亡和数千亿美元的损失（CDC，2010）。尽管在过去几十年中，吸烟率在全球范围内显著下降，特别是在美国等发达国 家， 但 在 中国 等 一 些发 展 中 国家 ， 吸烟 率 仍 然很 高 （WHO ，2017）。根据全球成人烟草调查（GATS 2018），中国15岁及以上人口中 有 26.6% 是 吸 烟 者 ， 其 中 男 性 占 50.5% （ 3 亿 ） ， 女 性 占 2.1%（WHO，2018）。中国城市成人烟草2013-14年的调查此外，目前吸烟者的戒烟努力仍然很低：在过去12个月内，不到五分之一的吸烟者考虑戒烟（16.1%）或尝试戒烟（19.8%）（WHO，2018）。只有15.6%的每日吸烟者已经戒烟（WHO，2018）。戒烟率，定义为以前每天吸烟者占曾经每天吸烟者的百分比。https://doi.org/10.1016/j.invent.2022.100511吸烟者的比例为12.8%，在所有WHO GATS国家中排名第二（Yang etal.，2011年a）。此外，只有不到10%的吸烟者尝试戒烟，并采取了辅助措施（WHO，2018）。在美国，57.2%的吸烟者接受了健康专业人士的戒烟建议，31.2%的人在尝试戒烟时使用了戒烟咨询和/或药物（CDC，2017）。此外，在试图戒烟的中国吸烟者中，33.2%复发（Yang等人，2011年a）。所有这些研究结果表明，中国吸烟者对戒烟的兴趣可能较低，那些试图戒烟的人无法找到或使用戒烟援助。中国也是世界上吸烟和口腔疾病患病率最高的国家之一（Yang etal.，2011 a; Yang等人，2011年b）。口腔疾病的高患病率可能部分归因于口腔健康意识低，但由于烟草使用是口腔疾病负担的主要原因这一事实而加剧（Dy等人，2011年）。在导致口腔疾病的所有因素中，吸烟不可低估（Dy等人，2011年）。吸烟影响身体的每一个部位，因此一般健康意识的提高可能会增加戒烟的意图（Dy等人，2011年）。此外，提高口腔健康意识可以增加接收日期：2021年10月4日;接收日期：2022年2月14日;接受日期：2022年2月15日2022年2月23日在线提供2214-7829/© 2022作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventT. Luo等人互联网干预28（2022）1005112++接受牙齿清洁和牙齿检查的机会，这可以进一步提高一般的健康意识（Dy等人，2011年）。因此，额外纳入口腔健康信息有可能提高戒烟率，同时可能降低口腔疾病的患病率。此外，戒烟可以降低牙周炎和其他口腔疾病的风险，这使得牙科保健提供者促进戒烟（Fiorini等人，2014年）的报告。然而，有限的研究已经检查了促进口腔健康意识对改善戒烟结果的影响（Dawson等人，2013年12月）。在美国和中国已经开发了许多有效的策略来帮助个人戒烟，包括增加税收（Bader等人， 2011年）、公共场所吸烟限制（Fichtenberg和Glantz，2002年）、警告标签（Hammond等人，2004）、健康专业建议（GeneralSurgeon，2014）、咨询（TCPG，2008）、戒烟热线（Schauer等人，2013），药物（ALS，2018）和反烟草大众媒体运动（WHO，2013）。最近，社交媒体已经成为新型戒烟干预的重要途径（Luoet al.，2021; Naslund等人，2017年10月）。无论吸烟者居住在哪里，社交媒体都很容易获得，这为与大量不同的人群接触提供了机会。由于旅行等后勤障碍的影响有限，社交媒体还可以增加吸烟者和干预者之间的互动。社交媒体干预还可以具有提供定制信息和促进同伴/社交/情感支持的能力。Facebook和Twitter已被证明是戒烟的有效干预工具（Luo et al.，2021; Naslund等人，2017年10月）。然而，由于政治原因，中国人无法访问这些社交媒体平台。在中国，另一个广泛使用的社交媒体平台是微信，它结合了Facebook，WhatsApp，Twitter和PayPal的主要功能（Brennan，2017;腾讯，2017）。 微信是由腾讯公司在中国开发的，是第一个于2011年1月21日发布，并已成为使用中国的社交媒体平台。2020年，微信拥有超过12亿月活跃用户，其中包括140万来自美国（内容，2021）。微信在工作环境中广泛使用，70% 的 中 国 人 依 赖 微 信 而 不 是 电 子 邮 件 进 行 与 工 作 相 关 的 沟 通（Content，2021）。然而，微信用于戒烟干预的应用是有限的。此外，之前的文献表明，基于理论的戒烟干预可能会产生更好的戒烟结果（Glanz，2015）。已证明跨理论模型（TTM）可有效指导戒烟干预（Glanz，2015）。因此，本研究的目的是评估基于微信的试点戒烟干预的有效性，并检查将口腔健康和吸烟相关信息整合到定制的TTM指导的戒烟干预中的附加效应。2. 方法2.1. 参与者和招募为戒烟服务创建了一个新的微信账号（ID：QuitSmokingHelp），参与者可以2019年7月1日，在微信公众号（通过中国临床营养网）发布招聘广告。广告信息可以在Sup-补充1.吸烟者可以通过他们的二维码、微信ID或通过电话或电子邮件与干预者“加为好友“。在潜在的参与者在微信上联系并“加好友”干预者后，他们的资格得 到了评估。入选标准包括a）当前吸烟者;（二）在中国居住; c）18岁及以上; d）微信活跃用户（每天至少登录一次）;和e）表示愿意参与研究（书面同意）。排除标准包括：a）不吸烟或曾吸烟; b）18岁以下; c）无法使用智能手机或电脑阅读和输入中文;d）不住在在中国; e）不是微信的活跃用户;或f）不愿意同意参与研究。研究人员要求受访者提供他们最常用手机号码的最后4位数字，作为他们的“吸烟者身份”吸烟者身份证被用来联系干预前，过程评估和干预后调查。完成基线评估、过程评估、即时评估和在干预评估后不久，和/或干预后评估通过相应的“红包“（微信的直接支付功能）获得经济奖励2019年7月1日至8月5日期间，在1132名“加好友”我们的项目微信-“QuitSmokingHelp”的人没有提供书面同意。因此，403人有资格并同意参加研究。共有136名、135名和132名吸烟者分别被随机分配到标准组、增强组和等待组。干预后，77、73和66名参与者分别留在标准组、增强关于选拔、分配和激励过程的进一步细节见图10。1.一、2.2. 研究设计本研究采用非概率便利抽样方法。完成在线基线评估后，所有同意的合格吸烟者被随机分配参加一项3组、单盲、随机对照试验（RCT）。干预组1（标准组）的参与者在两周内收到20条与吸烟有关的信息;干预组2（增强组）的参与者在两周内收到20条与吸烟有关的信息，并在另一周内收到6条与口腔健康有关的信息。第3组（候补组）的参与者在干预后评估后收到了与吸烟相关的信息。2.3. 干预内容类别和流程本研究的概念模型（补充2）基于TTM，该模型已广泛用于各种健康行为改变研究，包括戒烟（Glanz，2015）。根据TTM结构建立了六个干预内容类别：意识提高、自我效能、帮助关系、应对技能、刺激控制和口腔健康意识（Glanz，2015;Prochaska和DiClemente，1983年6月）。此外，我们改编了路易斯安那州吸烟控制倡议（LACCI，2021）的吸烟咨询材料中的一些材料。干预信息包括视频、图像和文本。干预者（GMT 8）通过微信（版本7.0.3）广播消息。详细的交货信息可在补充资料3中找到。每周五晚上（中国标准时间，格林尼治标准时间8）， 为每个 组 是 促进 通过 的 干涉主义 通过“QuitSmokingHelp小组讨论与该周期间交付的内容有关，持续时间约为30分钟。参与者能够提出与吸烟有关的问题，并及时得到干预人员的回答。参与者还可以在小组讨论之外向干预者询问任何与吸烟相关的问题，直到4周随访评估，干预者在24小时内做出回应。干预的更详细的描述可以在我们概述该试点研究的实施的文章中找到（Luo等人，2021年a）。2.4. 测量根据TTM模型定义阶段。吸烟者在“行动“之前的准备阶段通 常 在 过去 的 干 预 中 用 “ 你 打 算 什 么 时 候 戒 烟 ” 的 问 题 来 评 估 。T. Luo等人互联网干预28（2022）1005113Fig. 1. 随机化流程图T. Luo等人互联网干预28（2022）1005114=--（Prochaska等人，1988年; Biener和Abrams，1991年）在我们的研究中，回答“不打算戒烟“的吸烟者被归类为处于考虑前阶段;那些回答“在接下来的6个月内”的吸烟者被归类为处于考虑前阶段。那些回答“在接下来的30天内”的人准备阶段（Prochaska等人，1988年; Biener和Abrams，1991年）。回答“否“问题的吸烟者，“您在过去7天内吸过烟吗？被归类为处于行动阶段（Prochaska等人，1988年; Biener和Abrams，1991年）。7-日时点戒烟率定义为自报戒烟7天的吸烟者人数除以吸烟者总人数。7天PPA的测量与作用期的测量相同（Hughes等人，2003年）。吸烟者报告一 7天 禁欲 是 分类 在 的 行动阶段同样，24小时PPA使用问题“您在过去24小时内吸过任何烟草产品吗？”“（Hughes等人，2003年）24小时点患病率戒烟率定义为自我报告戒烟24小时的吸烟者除以总人数 的 吸烟者。 每日 吸烟是款分析如下 上尼古丁依赖调查中的问题，使用多项选择题，有4个答案：1）10或更少，2）114）31或更多（Etter等人， 1999年）。尼古丁依赖性测定通过尼古丁依赖性的Fagerstrom测试，一种先前验证的6项问卷（Etter等，1999年）。理论概念和口腔健康意识结构通过先前验证的问卷进行测量（补充4）。在干预前和干预后4周使用问卷对我们的干预效果进行评估。调查问题收集的信息包括参与者人口统计数据，结果测量，内容测量和其他各种信息（详细信息可以在测量子部分中找到）。此外，要求参与者填写一份过程评价调查问卷，该问卷是在为期三周的闭会期间进行的，预防期。 所有评估调查均通过wang对于每份问卷，参与者通过唯一的吸烟者ID进行识别，他们必须在调查开始时填写。2.5. 分析1) 样本量估计和功效分析很少有基于社交媒体的随机对照试验采用TTM分期进展作为其关注的结局。先前针对有戒烟动机的吸烟者的基于社交媒体的随机对照试验表明，参与者的戒烟率（24小时和7天戒烟率）可能在5%至40%的范围内（Pechmann等人，2015 a; Ramo等人，2015 a; Ramo等人，2015 b; Pechmann等人，2017; Naslund等人，2017; Taylor等人，2017年）。因此，我们估计等待名单对照组的阶段进展为10%，标准组的阶段进展为20%卡方有效大小估计为0.2041。我们使用PASS软件版本11计算所需的最小样本量。为了达到最小把握度水平0.80，I类错误概率（显著性水平）为0.05，认为需要n 232的样本量。基于先前基于社交媒体的戒烟干预研究，我们预计损耗率在20%至50%之间（Danaher等人，2013年9月; Naughton等人，2014; YTD等人，2015; Pechmann等人，2015 b; Ramo等人，2015 c;巴斯克维尔例如，2016年3月; Pechmann等人，2016年3月; Kim等人，2017），并在我们的样本量计算中考虑了30%的流失率。总的来说，我们预计所需的最小样本量为n= 330。2) 统计分析描述性统计被用来比较基线参与者的3个干预组之间的特征。卡方/Fisher精确检验用于分类变量之间的比较，ANOVA用于连续变量。在0.05的显著性水平下进行双尾检验。连续结果包括随访时的变化阶段和尼古丁依赖评分的变化。对问卷回答进行评分，改变的阶段是连续的：在考虑前阶段的吸烟者被评分为1，在考虑阶段的吸烟者被评分为2，在准备阶段的吸烟者被评分为3，在行动阶段的吸烟者被评分为4。尼古丁依赖评分的变化（Fagerstrom检验）来自随访和基线评估之间的差异。最大范围在10到10之间，但在本研究中，我们仅观察到8到7之间的变化范围。线性 回归 是 传导至 比较这些连续调整或不调整其他协变量的组间结果。应用逻辑回归比较各组间的二分结局，包括7天PPA的变化，24小时PPA的变化，改变日常吸烟习惯。7天PPA的变化分为两类：进展和未进展。“进展“是指从基线时的“过去7天内吸烟“变为随访时的“过去7天内未吸烟“。无进展包括吸烟）"。“Regressed 24小时PPA变化使用与7天PPA变化相同的定义，但在过去24小时内。每日香烟的变化 使用 是 分类 成 “reduced ”他说。 不 减少”。“Reduced使用或报告每日吸烟量没有变化的人通过比较干预组（增强组和标准组）和候补组，使用回归分析检查干预效果;通过比较两个干预组（增强组与标准组），使用回归分析检查成瘾效果（额外的口腔健康意识内容效果）。指标变量的显著系数表明不同群体之间存在显著差异。我们分析了粗模型和调整模型中的戒烟结果。对于调整后的模型，所有人口统计学变量（年龄、性别、教育水平、收入水平和自我报告的居住面积）均作为协变量纳入最终回归模型。根据先前的文献，体重增加在戒烟的吸烟者中是常见的，并且已经证明BMI影响戒烟结果（Ussher等人，2014）;因此，本研究还将BMI作为协变量纳入调整后的回归模型。开始吸烟时的年龄也被证明会影响个体的戒烟结果;因此，开始吸烟时的年龄也作为协变量纳入最终模型。为了避免遗漏潜在的混杂因素，随访时理论概念和口腔健康结构的评分在α= 0.05的水平被包括在最终模型中。3) 减员补充5显示了根据参与者完成/流失状态的人口统计学信息和吸烟者比较。在14项指标中，唯一的显著差异是性别（男性：随访时为92.6%，自然减员时为84.5%）。完成随访评估的参与者显示出与未完成随访评估的参与者相似的人口统计学特征和吸烟行为。因此，缺失数据被视为随机缺失，我们得出结论，研究结果受损耗影响不大。我们的主要分析策略基于已完成的T. Luo等人互联网干预28（2022）1005115==B病例分析，但我们也纳入了意向治疗分析进行比较。2.6. 伦理批准和参与同意本研究未在任何临床试验数据库中预注册。然而，尽管我们没有申请临床试验注册，但我们的研究程序确实遵循了路易斯安那州立大学健康科学部新奥尔良中心（LSUHSC）机构审查委员会（IRB#：19-901），包括赫尔辛基宣言、贝尔蒙原则和临床试验伦理研究指南。所有吸烟者在进行基线评估前通过勾选“是”框书面同意参与研究。3. 结果3.1. 研究参与者表1显示了每组基线时的人口统计学信息表1基线人口统计学信息参与者总体年龄的平均值和标准差（SD）为30.5（9.6），开始吸烟年龄的平均值（SD）为18.1（4.1）。大多数参与者（93.9%，n= 260）的年龄小于40岁。88.8%（n= 358）的参与者为男性。36.0%（n=145）的参与者家庭年收入低于50，000英镑（7200美元），29.1%（n= 122）的参与者50，000 - 99，999英镑（7，200 - 15，000美元）之间。大多数参与者（57.8%，第233章住在市区大约十分之四的参与者受过高中或更低的教育。大约十分之六的参与者已婚。44.9%（181人）的参与者在企业工作。10名参与者中约有10名体重过轻或体重正常。3.2. 戒烟结果比较表2报告了使用完整病例分析和意向治疗分析的烟草使用结局。意向治疗分析认为所有离开干预措施的参与者都是没有戒烟的吸烟者，结果偏向于零（干预措施无效）。缺失数据被视为完全缺失，变量总计（403人）标准组1增强型组2候补名单第3p值性别0.23家庭年收入a电话：+86-21 - 6666666传真：+86-21 - 666666650，000 - 99，999 122 29.1 31 22.8 43 31.9 42 31.8100,000-199,999≥ 20万b自报居住地区0.93教育程度0.87婚姻状况0.73BMIh0.58a美元对人民币的现行汇率如下：6.5美元=1美元;20，000美元≤ 3077美元;20，000- 49，999美元<15，384美元）; 100，000- 199，999 = 15，384 - 30，769美元; 100，000> 200，000 ≥ 30，769美元。“UrbancD “Business”售货员、店员、服务员等）。e “Professional StaffF “Labor WorkersG “Self-Employed and Otherh亚洲BMI标准如下：体重不足和正常体重（BMI≤ 22.9），超重和肥胖（BMI≥ 23）。（N= 136）（N= 135）（N= 132）N%N%N%N%年龄（平均值，SD）30.59.629.99.031.49.630.210.20.420.6418–2412130.84232.13425.64535.225–2910025.53728.23526.32821.930–3910827.63325.24130.83426.6≥406316.11914.52317.32116.4男女3584588.811.21171986.014.01191688.211.81221092.47.6高中或以下15338.05137.55540.74735.6联合学院12932.04432.43929.04634.9大专及以上12130.04130.24130.43929.69622.93122.83727.42720.55011.91611.81511.11612.123357.87958.18059.37456.110726.63827.93324.43627.36315.61914.02216.32216.7结婚24260.07857.48361.58161.4单个c16140.05842.75238.55138.6占领业务d18144.97051.56245.9490.2337.1政府/机构官员/专业人员e7518.62417.72216.32922.0劳务工费5413.41914.01611.91914.4自营职业者和其他g9323.12316.93525.93526.5体重不足和正常体重23157.68160.07354.17758.8超重和肥胖开始吸烟时的年龄（平均值，SD）17018.142.44.15418.040.03.66218.345.94.65417.941.24.0 0.76T. Luo等人互联网干预28（2022）1005116==--=- -=-随机性，因此以下分析结果是基于已完成的案例分析。图2（A）显示了基线、干预后即刻和4周随访时各组之间7天PPA率的差异。 在所有时间点，未发现组间存在统计学显著差异。在4周随访时，标准组和增强组的参与者的7天PPA率高于等待组（分别为15.6%，20.6%和10.6%）。图2（B）显示了不同时间点组间24小时PPA率的差异。与7天PPA率相似，在基线或干预后即刻，未发现组间有统计学显著差异。4周随访时 ， 增 强 组 和 等 待 组 的 24 小 时 PPA 率 分 别 为 41.1% 和 25.8% （ P0.056）。图2（C）显示了在不同时间点，各组之间每天吸10支或更多支香烟的分布。总体而言，与基线相比，所有参与者在干预后立即和随访时报告每天吸烟10支或更多的吸烟率较低。与候补组相比，增强组的参与者吸烟10支或更多的(26.0% vs. 43.9%，P 0.05）。<图2（D）示出了在不同时间点的组之间的尼古丁依赖评分。干预后，标准组和增强组与等待组相比，差异具有统计学意义（分别为同样，在随访时，标准组和增强组与等待组相比存在统计学显著差异（3.4，3.5，vs.4.8）。3.3. 干预效果表3显示了粗模型和调整模型中戒烟结果的影响。在调整后的模型中，增强组和等待组之间变化阶段的平均值差异为表2使用完整的病例分析和意向治疗分析进行烟草使用结果评估。显著（β =0.25，95% CI：0.004-0.49）。此外，增强组（aOR=3.80，95%CI：1.63-8.85）和标准组（aOR = 3.80，95%CI：1.63-8.85）的参与者3.29，95%CI：1.45-7.45）在调整后的模型中，与等待名单组相比，在统计学上更有可能报告每日吸烟量减少。增强组受试者（β =-1.28，95%CI：2.13,0.44）和标准组（β 1.13，95%CI：1.95，0.30）报告了尼古丁依赖评分的较大变化，与等待名单组的参与者相比。当比较增强组和标准组之间的干预对戒烟结果的影响时，在粗模型和调整模型中没有发现任何戒烟结果的统计学显著差异。增强组的参与者报告24小时PPA进展率高30%（aOR= 1.30; 95% CI：0.59-CI：0.414. 讨论4.1. 干预效果这项研究发现，基于微信的戒烟干预的参与者比对照组有更好的戒烟结果。具体而言，干预组相对于等待名单对照组的成功包括TTM导向戒烟阶段的进展，每日吸烟量的减少以及尼古丁依赖的减少。与该研究的假设相反，增加口腔健康信息并没有显着提高干预效果。这项研究增加了越来越多的文献，围绕使用社交媒体让个人参与健康行为改变。据我们所知，这是第一项使用微信进行全面招募，干预交付和评估以帮助吸烟者戒烟的研究。虽然结果是有希望的使用干预的整体，需要进一步的工作，以确定确切的元素，应纳入干预内容，如果有的话，超出了标准组的消息。我们的数据总体上为在使用社交媒体戒烟的特定背景下使用TTM提供了有希望的概念验证结果。完整的案例分析随访时基线4周随访时的变化阶段（4个阶段，范围1意向处理分析随访时4周然而，这些有希望的结果仍然是初步的;在所有三个组中均未观察到7天PPA率和24小时PPA率变化的组间统计学显著差异。同样，这可能部分是由于未能找到标准干预组和加强干预组之间的差异，或者是由于口腔健康内容，标准组2.39（0.61）2.65（0.77）2.56（0.72）增强组2.49（0.60）2.79（0.80）2.64（0.73）候补组2.39（0.60）2.39（0.74）2.42（0.64）7天戒断（n（%））等待组0 7/66（10.6）7/132（5.3）24小时戒断（n（%））具有影响，或者口腔健康内容的纳入的影响被很大程度上有影响力的TTM构建所掩盖。这些效果与之前对基于社交媒体的戒烟干预研究的系统综述一致（Luo et al.， 2021年）。的报告7天PPA或24小时PPA的变化（Luo等人，2021年）。Namkoong等人也推广了类似类型的干预：为期21天的基于Facebook的社交媒体反吸烟运动（Namkoong等人，标准组11/136（8.1）27/136（19.9）2018年）。 他们的研究没有报告7天PPA或24小时PPA，但增强组6/135（4.4）30/73（41.1）30/135（22.2）等待组4/132（3.0）17/66（25.8）17/132（12.9）每日吸烟（10支或更少）（n（%））相反，它报告了中间戒烟结果，如鼓励社区成员戒烟意向（Nam-koong等， 2018年）。Kim等人在Facebook上开发了一个为期4周的标准组53/136（39.0）增强型组47/135决议草案55/77（71.4）55/136（40.4）54/135（40.0）戒烟研究，并在基线（0%）、第1周（13%）、第2周（19%）、第3周（19%）、第4周（19%）和第6等待列表组（34.8）62/132（47.0）37/132（28.0）（25%）（Kim等人， 2017年）。 总的来说，从文献和我们的根据我们自己的研究结果，短期戒烟干预可能更有可能导致中间吸烟行为的改变。尼古丁依赖性的变化（范围：-8-7，平均值（SD））标准组5.17（2.68）4.38（2.90）3.44（2.63）增强组5.37（2.43）4.26（2.64）3.49（2.42）候补名单组5.18（2.22）4.99（2.43）4.84（2.69）标准组012/77（15.6）12/136（8.8）回顾显示，先前干预研究的持续时间增强群015/73（20.6）15/135（11.1）从21天到100天不等，短期干预不太可能T. Luo等人互联网干预28（2022）1005117+图二、基线、干预后即刻和随 访 时 的 戒 烟 结果A）基线、干预后即刻和随访时的7天PPA率; B）基线、干预后即刻和随访时的24小时PPA率; C）每日吸烟分布; D）尼古丁依赖。4.2. 整合口腔健康信息当整合口腔健康信息时，在增强组（吸烟口腔健康信息）和标准组（仅吸烟信息）之间没有发现戒烟结果的统计学显著差异。增强组和标准组之间的这些不显著结果的原因之一可能是由于本研究的样本量有限。与其他3组研究相比，我们的样本量相对较小（Luo等人，2021年）。事实上，这项研究表明，增强组的参与者报告的24小时PPA进展率比标准组高30%，尽管这一发现在统计学上并不显著。中国口腔疾病病例的患病率很高（Zhou et al.，2018年），并且在这项研究中假设，人口水平的减少口腔疾病的愿望将导致提高干预效果，促进增强干预组的口腔健康意识内容。未来的大样本量研究是必要的，以确认是否有一个显着的附加效应，增加口腔健康教育。4.3. 局限性和优势本研究采用非概率便利抽样方法。参与者“加好友”微信个人资料表示他们有兴趣改变吸烟行为。想必并非所有吸烟的微信用户都有意戒烟。因此，结果可能无法完全推广到微信的整个人群吸烟者在中国然而，中国的大量微信用户和大量吸烟者表明有机会产生重大影响。这项研究的结果也可能进一步扩展由卫生专业人员计划，实施和评估健康 其他促销活动 健康行为干预，如吸食大麻或酗酒。本研究的测量基于自我报告的数据，未经生化验证。自我报告的数据可能会被夸大，因为参与者可能会经历社会期望偏差，或者被迫报告他们在戒烟尝试中失败。参与者也可能因忘记每天吸烟的数量而遭受回忆偏差。根据先前的基于社会媒体的戒烟研究，在每个评估点，大约一半的参与者自我报告戒烟，证实了生物化学验证的戒烟（Ramo等人，2015年c）。自我报告的研究可能会受到参与者填写问卷时的情绪影响。如果参与者在调查时感觉良好，他们的回答可能会更积极;相反，如果受试者在调查时感觉不好，答案可能会更消极。虽然使用微信戒烟的戒烟率可能被高估，但本研究采用了RCT研究设计，这可能会降低对研究有效性的任何影响。此外，这是一项单盲研究。参与者不知道不同的组，也不知道他们被分在哪个组。然而，干预者知道小组的位置，可能无意中对标准组和增强组的参与者给予了更多的关注，从而影响了吸烟停止结果。此外，TTM阶段是非参数的，有序数据（每个阶段之间没有离散差异），但这也是使用TTM进行行为研究的常见方式。根据我们的概念模型，变化阶段应该是主要结局，但该结局的结果没有统计学意义，因此我们没有在引言和讨论部分详细讨论变化阶段。最后，本研究也没有控制当地戒烟政策的影响，表明我们无法排除这些潜在政策的影响T. Luo等人互联网干预28（2022）1005118表3戒烟结果的影响。调整后的模型3组随访时的变化阶段（4个阶段，范围1尽管存在这些局限性，但本研究仍具有重要意义，并具有以下优势。首先，利用区域性无处不在的社交媒体平台微信招募吸烟者并进行干预，使我们能够接触到大量不同的人群，例如生活在中国农村的用户（Luo et al.，2021 b）。据我们所知，这是微信改变吸烟行为健康的一种新用途。此外，为了尽量减少选择偏差，我们决定标准组增强组0.24（-0.02，0.50）0.39（0.13，0.65）0.07 0.17 （-0.06，0.41）0.004 0.25（0.01，0.49）0.150.04将符合条件的参与者随机分配到标准组、增强组或控制组。因此，人口统计学变量在所有3组中的均匀分布表明，选择偏差不是内部效度的因素等待列表组Ref Ref Ref Ref7天PPA率的变化（进展/未进展）b4.4. 影响和未来研究标准组增强组1.56（0.57，（第4.22段）2.18（0.83，（第5.74段）0.38 2.14（0.60，（第7.68段）0.12 2.48（0.73，（第8.43段）0.240.15这种基于微信的戒烟方法有可能使中国相当多的吸烟者受益，等待列表组Ref Ref Ref RefB否则不能通过在方便的电子平台上的微信约10%24小时速率变化（进展/未进展）用户为国际微信用户（Content，2021），表明标准组增强组1.45（0.68，（第3.08段）2.24（1.07，（第4.71段）0.34 1.66（0.68，（第4.01段）0.03 2.16（0.89，（第5.25段）0.260.09这种方法可能会进一步帮助目前不在中国生活的吸烟者。 例如，这种方法可以为中国老年人移民通常不活跃在Facebook，WhatsApp或候补名单组Ref Ref Ref RefTwitter，但在微信上很活跃。最后，这种方法可以应用于每日吸烟量的变化（减少/未减少）b到 无烟 停止 程序， 等 作为 大麻 使用，狂欢标准组增强组2.47（1.22，4.98）3.42（1.68，（第6.97段）0.01 3.29（1.45，（第7.45段）<0.001 3.80（1.63，（8.85）0.0040.002饮酒、糖尿病和肥胖的干预措施。5. 结论等待列表组Ref Ref Ref Ref一这项研究表明，微信是一个有效的工具，尼古丁依赖性的变化（范围：-8-7）戒烟干预措施。 据我们所知，标准组增强组-1.01（-1.85，-0.17）-1.50（-2.35，-0.65）0.02 - 1.13（-1.95，-0.30）-1.28（-2.13，-0.44）0.0080.003这是第一个评估使用微信戒烟效果的研究。我们还测试了整合口腔健康信息是否有额外的潜力来提高计划的有效性。我们发现我们等待列表组Ref Ref Ref Ref在中国成年人样本中，干预总体上有效地减少了我们基于TTM的标准内容没有从增加口腔健康信息中显著受益，2个干预组随访时的变化阶段（4个阶段，范围1因此，在增强组和标准组之间没有发现统计学上的显著差异。未来的研究需要探索标准group增强组Ref Ref Ref Ref0.15（-0.10，0.40）并记录在戒烟计划中加入口腔健康教育是否有任何真正的益处，以及改善口腔健康的机制。干预 功效 更 概括地说， 考虑 持续的社会7天PPA率的变化（进展/未进展n拉开距离，微信应被视为吸烟平台标准组增强组参考参考1.40（0.61，（第3.24段）B（第3.32段）停止和其他行为干预。资金24小时速率变化（进展/未进展）B没有公共资金支持。人权与知情同意每日吸烟量的变化（减少/未减少）标准组Ref Ref Ref Ref将对本研究的所有材料和程序进行审查，增强1.55（0.79，0.21 1.30（0.59，0.51路易斯安那州机构审查委员会（IRB）批准组（第3.04段）一（2.87）大学 健康 科学 新闻中心 奥尔良 （LSUHSC）（IRB编号：尼古丁依赖性的变化（范围：-8-7）19-901）。 所有吸烟者均以书面形式同意参加研究，标准组Ref Ref Ref Ref在基线评估前勾选表示愿意参加研究的YES框增强组-0.49（-1.30，0.33）0.24-0.15（-0.94，0.63）0.70a连续结果：计算线性回归模型，测试β是否与0显著不同。b分类结果：计算逻辑回归模型，检验是否为奇数比值（OR）与1有显著差异动物福利没有动物研究。同意发表或/95% CIp值OR/95% CIP-betabeta值0.0010.240.08（-0.15，0.30）0.52（未取得进展）b参考参考0.431.16(0.41、0.78标准参考Ref组增强1.55(0.79、0.211.30(0.59、0.51组（第3.04段）（2.87）T. Luo等人互联网干预28（2022）1005119所有的作者都批准了最后的手稿，并同意发表我们的工作。T. Luo等人互联网干预28（2022）10051110==数据和材料支持这份手稿的材料可从相应的作者在合理的要求。竞争利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作确认我们感谢临床营养网络（中国）的所有工作人员帮助我们招募和发布干预材料。我们还要感谢路易斯安那州烟草控制倡议（LA-TCI）和路易斯安那州癌症预防和控制（LCP）的所有工作人员，感谢他们在项目开发阶段为我们提供反馈。附录A. 补充数据本 文 的 补 充 数 据 可 在 https ： //doi 网 站 上 找 到 。org/10.1016/j.invent.2022.100511。引用ALS，2018年。自由从吸烟-辅导员指南：8节课的研究。美国肺脏协会https://www.lung.org/stop-smoking/join-freedom-from-smoking/freedom-from-smoking-clinics.html。（2018年12月1日查阅）。Bader，P.，Boisclair，D.，费伦斯河，2011年。烟草税和烟草定价的影响高危人群的吸烟行为：知识综合。国际环境学会 Res. 公共卫生8（11），4118-4139。巴斯克维尔，北卡罗来纳州，Azagba，S.，诺曼角，澳-地McKeown，K.，布朗，K.S.，2016年3月的影响一个关于年轻人戒烟的数字社交媒体活动。尼古丁烟草Res. 18（3），351-360.https://doi.org/10.1093/ntr/nt