开发基于推特的戒烟干预措施，鼓励通过自动消息进行高质量的社交媒体互动

介绍

医疗领域对使用Facebook和Twitter等社交媒体提供健康干预措施越来越感兴趣，包括涉及点对点社会支持和信息交换的干预措施，如在线自助小组[1]。社交媒体很受欢迎，因此有望提供健康干预措施;据报道，73%的在线成年人使用社交媒体，42%的人使用多个网站，而且经常每天使用[2]。此外，社交媒体对用户来说几乎是免费的，互动性强，任何人只要有手机、平板电脑或电脑连接到互联网就可以全天候访问。

Twitter在促进在线自助小组方面似乎特别有前途，因为它允许用户立即向多人发送最多140个字符的短消息或“推文”，并从一个或多个人那里得到即时反馈。此外，还可以建立私人Twitter群组，其中所有成员(且只有成员)可以同时查看和回复帖子。小组成员可以上传照片，进一步鼓励建立亲密关系，并形成在线社区[3.，4]。

此外，Twitter用户友好的应用程序编程接口(API)为医疗保健和研究应用提供了便利。为Twitter编写的软件程序可以发送“自动通信”或预先安排的自动发送通信，如Twitter帖子，或移动文本或电子邮件。为Twitter编写的其他程序可以将过去的推文下载到可搜索的数据库中，所有这些都对支持和理解健康行为变化具有实质性的实用价值。因此，Twitter有大量的健康和医疗应用。1]。

然而，人们对在推特或其他地方使用基于社交媒体的健康干预措施感到担忧。最主要的担忧是用户参与度或互动性可能很低。5-8]。例如，尽管数百万人使用健康论坛获取健康信息，但大多数用户并不经常或持续发帖，因此对健康结果的影响不大[6]。然而，积极参与网络活动的人往往会从中受益。9，10]。因此，潜在的问题似乎是低参与度[11]，这是可以通过寻找增加参与的机制来纠正的[4，11]。例如，每天向在线自助小组发送自动信息，建议小组讨论的主题可能会引发参与。

使用社交媒体进行健康干预，特别是在线自助小组的另一个担忧是，点对点的帖子可能质量很差，例如，与临床实践指南不一致[12，13]。事实上，许多研究都记录了有问题的帖子[14，15]。例如，一项对使用“戒烟或戒烟”搜索标准识别的Twitter账户的研究发现，博主们主要使用电子烟、草药和激光等非循证戒烟产品进行推广。[14]。每天向在线自助小组发送自动信息也可能有助于解决非循证内容的问题，因为它将信息内容引向循证主题。

目前的研究建立在过去基于单向自动信息的健康干预研究的基础上，也就是说，干预包括由健康专家创建的文本或电子邮件信息，这些信息通过计算机在固定的时间表上自动发送给单个收件人，以鼓励健康行为。几项初步研究表明，自动信息干预对戒烟有效[16-20.]，但最近的一项综述发现，在15项基于自动短信的戒烟干预随机试验中，只有3项显示出比对照有显著改善[21]。每天向在线戒烟小组发送自动信息，鼓励基于证据的信息交流和社会支持，这可能会提高干预的效果，因此我们的研究首先关注了这一点。

目前的研究涉及第一阶段早期治疗发展试验[22一种名为Tweet2Quit的基于社交媒体的新型戒烟干预措施。这是一种混合的社交媒体干预，因为像Twitter这样的传统社交媒体的特点是非定向的点对点交流，我们试图通过日常的汽车通信来鼓励和引导这种交流。通过在我们的研究网站上运行的自动化软件程序，我们每天发送自动信息，以支持和维持点对点交流，并鼓励基于证据的讨论话题，我们每天对前一天的推文发送个性化的自动反馈。

与针对离散但重要的问题开展移动医疗干预的N-of-1或小规模试验的呼吁一致[23，24]，这项最初的试验在两个20人的试点小组中测试了Tweet2Quit干预措施。为了评估可能的基于社交媒体的行为改变机制，我们从两个维度对参与者的推文进行编码:(1)推文是否是自动信息生成的响应，即对干预自动信息的响应，以及(2)推文的具体内容。为了检验我们将同伴支持与自动消息相结合的混合方法的潜在优点，我们制定了两个具体的研究目标:(1)探索自动消息是否鼓励参与，即推特，以及(2)评估整体参与或特定类型的参与是否与禁欲有关。由于非随机治疗的研究设计，使用的统计模型包括三个参与者水平的协变量，这些协变量在文献中已被发现与禁欲成功有关:教育[25-28]，性别[26，29]，以及每日基准香烟[27，30.，31]。

方法

概述

我们对Tweet2Quit干预进行了一项发展试验，建立了两个连续的在线戒烟组，每组20名成年吸烟者(总N=40)。招募、筛查、知情同意、评估(基线、7天、30天和60天)和干预交付都在网上进行。这项研究于2012年在三所赞助美国大学的机构审查委员会的批准和监督下进行。作为发育试验的主要功能，在第1组中，我们确定了在参与者筛选、干预交付和评估方法方面的改进，我们在第2组中实施了这些改进。

twitter的干预

Tweet2Quit是通过封闭的、20人、100天的点对点Twitter支持小组发布的。每组20名吸烟者的决定是基于一项研究，该研究表明一个典型的虚拟社交网络大约有17-20名活跃参与者[32-34]。干预措施结合了(1)以推特帖子的形式出现的每日“自动信息”，并提出了一个问题，鼓励在群体层面讨论一个基于证据的与戒烟相关的话题[12，13]或社区建设主题[3.，4以及(2)每日个性化的“自动反馈”，基于过去24小时的推文，要么表扬用户粘性，要么鼓励更多用户粘性。

为了低成本、完全自动化、完全可扩展、实时和点对点，该干预措施是在没有专家组主持人的情况下有意开发的。我们选择Twitter作为社交媒体平台，而不是Facebook，因为相对于Facebook，它更容易保持帖子的私密性，即在组内，也因为Twitter的编程语言更优越。我们将小组设置为私人的，以确保机密性。也就是说，我们让每个小组成员只跟随和被其他成员跟随，并且我们指示成员不要让其他人加入。

微博设置

我们为研究参与者创建了新的电子邮件和推特账户，因为如果参与者的推特行为出现问题，我们可以访问这些账户，尽管这种情况从未发生过。参与者提供了自己喜欢的用户名和密码。我们向参与者发送了简单的指令，让他们设置自己的手机，以便从Twitter上发送和接收短信，因为这需要实际访问他们的手机。我们鼓励参与者发布一张照片或图片来个性化他们的Twitter账户。最重要的是，我们鼓励参与者每天发推特给他们的小组，在招募、筛选、小组分配和日常通讯中多次重申这一点。参与者经常使用@符号将他们的推文指向一个或多个特定的群组成员，随着时间的推移，形成了大量的社交二元和三元组(CM Lakon等人，未发表的数据，2015年)，但Twitter自动将每条推文同时发送给所有群组成员，以确保他们在任何时候都能完全访问所有帖子。

干预自我交流

干预的一个新颖部分是开发每日自动信息，建议讨论主题，作为问题提出，以促使推特。这些自动信息是通过基于twitter的软件程序从研究网站机械地发送出去的。这些信息来自一个名为“smokingcessat”的账户，并以推文的形式发布，也就是说，它们出现在该组织的推特上。大多数自动留言鼓励的讨论都符合戒烟的临床实践指南[12，13]并提及戒烟对功能、情感和/或自我认同的益处[35，36]。额外的自动信息促进了群体联系，即在线社区的形成[3.，4]。作为我们的发展试验的主要功能，基于我们最初的学习，我们增加了从第1组到第2组的自动消息的数量并改善了时间。

表1总结了第二组中使用的完整的100条自动信息。第1组使用了这些自动消息的类似或具有代表性的子集，共计58条。自动信息鼓励参与者分享他们的吸烟史或其他个人信息(23%)，确定戒烟的奖励(19%)，对抗戒烟的障碍(13%)，确定戒烟的障碍(9%)，表达对戒烟的情感支持(9%)，设定戒烟日期或使用尼古丁贴片(6%)，或表达对戒烟的信心(5%)。在干预结束时，一些自动信息询问了干预(16%)。

第1组在前30天内每天收到自动消息，然后在70天内每周收到3次自动消息，这些自动消息在夜间(上午12点)发出。太平洋，凌晨3点。以刺激第二天早上的反应。然而，分析表明，夜间自动消息的时间安排不是最优的，因为第二天早上没有高峰(详情见下文)，所以时间安排被改变了。此外，当第一组的自动信息减少到每周3次时，他们的推文数量显著下降。因此，在整整100天里，第二组每天都收到一封自动短信，这些自动短信是在晚上(下午5点)发出的。太平洋，晚上8点。东部)以刺激立即反应。

干预自动反馈通过Twitter发送

为了进一步鼓励参与，100天内每天早上9点。太平洋时间，中午12点。东部地区)，参与者每天都会收到来自研究网站的关于他们之前24小时推特行为的自动反馈。一个基于推特的软件程序每天晚上自动下载推特，识别推特用户和不推特用户，并用不同的措辞发送预先写好的自动反馈，赞扬推特用户的参与，并鼓励不推特用户参与。在第1组中，自动反馈发布在该组的Twitter上，但我们了解到许多参与者没有登录Twitter，因此他们没有收到自动反馈。因此，在第二组中，自动反馈以文本的形式发送到每个参与者的手机上，以通知那些没有登录Twitter的人。我们最初计划在免费尼古丁贴片和戒断调查结束后的60天内停止所有汽车通信。然而，第一组的许多参与者在过去60天里一直在发推特，所以我们在两组中都继续进行自动通信，直到第100天。

尼古丁贴片和戒烟日期

每个参与者都邮寄了8周的尼古丁贴片，剂量按照基线吸烟水平(如果<10支/天，开始为14毫克贴片，如果>10支/天，则为21毫克贴片)。参与者被要求在戒烟日开始使用补丁。临床实践指南建议结合药理学和行为治疗，以解决日常吸烟者尼古丁成瘾的生理和心理因素[13]。

此外，研究人员还向参与者介绍了美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)的在线戒烟指南，以制定戒烟计划，并指示他们设定戒烟日期，并在戒烟日开始使用贴片。第一组参与者根据临床实践指南，在干预开始后的14天内设定戒烟日期[13]。然而，我们发现，那些将戒烟日期推迟到第二周的人也推迟了与小组的接触，并被小组边缘化。因此，对于第2组，退出窗口减少到干预开始后7天内。

样本招募及筛选

吸烟者使用谷歌AdWords和由Bonnie J. Addario肺癌基金会提供的每月2000美元的无偿广告预算进行招募。当一个人在谷歌搜索中输入戒烟关键字(例如，尼古丁贴片，戒烟)时，如果我们的自动广告竞价(每个关键字最高2美元)超过竞争对手的竞价，就会出现一个研究广告。谷歌广告链接到Tweet2Quit网站，该网站提供了研究信息和一个简短的申请表。每组招募时间约为4个月。

研究开始前约1个月通过电子邮件联系申请人，并向申请人提供筛选调查的链接，其中还包括知情同意书。排除标准包括尼古丁贴片使用禁忌症;治疗抑郁、焦虑或戒烟的有效处方药;在过去四周内曾使用违禁烈性毒品;或者在另一个参与者那里实习。入选标准为:一生吸烟超过100支，目前每天吸烟5支以上，打算在下个月戒烟，年龄18-59岁，讲英语，美国大陆居民，有活跃的电子邮件账户，有可以上网的手机，不限量发短信，每周发短信。对于第2组，每日使用Facebook被添加为纳入标准，因为这与第1组参与者的推文量显著相关。同样对于第2组，每日使用大麻也被添加为排除标准，因为第1组的成员报告每天使用大麻以避免吸烟，并向其他人推荐了这一点。

调查措施

基线调查评估了参与者的年龄、性别、种族、婚姻状况、教育程度和吸烟史，其中包括Fagerstrom尼古丁依赖测试[37]。在参与者在研究网站上记录的戒烟日期后的第7天、第30天和第60天评估了主要结果，即戒烟。在两组中，25%(10/40)的参与者选择第一天作为戒烟日期，75%(30/40)的参与者选择更晚的日期。三名参与者都来自第一组，他们没有输入戒烟日期，并给出了最后可能的日期。

在每个评估点，使用两个关于7天吸烟率的标准自我报告问题来衡量戒断程度:“过去7天你抽了多少支烟?”以及“过去7天内你吸过烟吗?”任何吸烟或吸烟都被记录为非禁欲。没有回应的记录为失踪。作为治疗依从性的次要结果和指标，我们还测量了参与者的尼古丁贴片使用情况(是/否)。我们在过去一周的7天随访中测量了这一点，在过去一个月的30天和60天随访中测量了这一点。没有回应的记录为失踪。

在第一组中，随访评估通过电子邮件链接到在线调查，但回复率低于预期:戒烟后7天、30天和60天的回复率分别为60%、65%和60%。因此，对于第2组，我们也通过短信和电话获取调查反馈，回复率分别提高到95%、90%和80%。

微博的措施

使用另一个Twitter软件程序，这些群组每天的推文被自动下载到Excel数据库中，我们将推文量、内容和时间作为次要结果进行评估。数据库包含每条tweet的单独记录，其中显示了发送的逐字消息、发送者的用户名、每个收件人的用户名(如果指定的话)以及日期和时间。然后，我们将推文按群体、参与者、学习周和时间进行汇总。我们还记录了每个参与者是否至少发过一次推特，并在30天后继续发推特。

此外，推文的内容是基于自动消息中提出的讨论主题和推文中反映的其他常见讨论主题进行编码的。代码本包含15个互斥且整体详尽的内容代码，每条推文接收一个代码(参见表2)。此外，这些推文被编码以表明它们是对自动信息的回应还是自发的。自动消息生成的回复或推文是根据是否发送给发送自动消息的账户“smokingcessat”和/或在自动消息发送后不久发生的，以及是否与所提出的问题相关来识别的。其他的推文都是自发的。

两名训练有素的研究助理独立编码了这些推文。对于推文内容编码，第1组kappa或编码器间可靠性为0.94 (95% CI 0.93-0.96)，第2组为0.80 (95% CI 0.78-0.82)。对于自动信息生成和自发推文的编码，第1组的kappa为0.86 (95% CI 0.79-0.94)，第2组的kappa为0.91 (95% CI 0.88-0.93)。

分析

采用广义估计方程(GEE;Proc Genmod, SAS v9.3)在考虑了组内参与者的聚类、时间段(戒烟后7天、30天或60天)以及文献中确定的与戒烟成功相关的三个参与者水平的协变量后，评估了组(第1组与第2组)对戒断状态和尼古丁贴片使用随时间的影响:教育[25-28]，性别[26，29]，以及每日基准香烟[27，30.，31]。我们使用类似的模型来评估推特的群体效应。

使用GEE的其他模型用于评估推文量、推文内容和尼古丁贴片的使用如何随着时间的推移与戒断状态相关，在考虑了组的影响后，组内聚集的参与者、时间周期和三个参与者水平的协变量。分别估计了推文总量、自动生成推文、自发推文、基于推文总量的九种最常见推文类型中的每一种，以及尼古丁贴片的使用。戒烟后7天、30天和60天的戒断被建模为适用时间段内每种类型的推文数量的函数(分别为0-7天、8-30天和31-60天);因此，我们只使用了第60天发送的2460条推文，其中包括2023条自发推文(82.24%)和437条自动生成的推文(17.76%)。

结果

参与者筛选

在813名填写了我们谷歌广告简短申请表的吸烟者中，106人(13.0%)继续完成筛选调查，其中45人(42.5%)符合资格标准。前40人被选中，其他5人被列入候补名单。不合格的主要原因是未能完成筛选调查(21%)，每天使用Facebook的次数少于(21%，第二组)，没有互联网接入的手机(19%)，没有无限短信计划(12%)，每天吸烟少于5支(12%)，或每周发短信的次数少于(10%)。合格率与性别或年龄无关，但白种人(47%)高于非洲裔美国人和亚裔美国人(28%)，在这项发育试验中没有西班牙裔参加筛查。

参与者人口统计和吸烟史

参与者平均年龄36.5岁(SD 9.5，范围20-57岁)，60%为女性，95%为白种人，58%已婚或有伴侣，43%拥有大学学位。基线时，参与者平均每天吸烟15.5支，吸烟18年，Fagerstrom尼古丁依赖评分为4.9，表明中等依赖[37]。各组在这些基线变量上没有差异(P=。187 toP=.667)，除了1组在基线时每天吸烟的数量略高于2组(平均18.0比13.0，P=.086)，因此在所有模型中，每天吸烟被作为参与者水平的协变量。

分组禁欲情况

在戒烟后第7、30和60天，第1组的戒断率分别为50%、57%和42%;而第二组的禁欲率分别为21%、61%和75% (P= .813)。在同一时间点，第1组的尼古丁贴片使用率分别为67%、50%和50%，而第2组的尼古丁贴片使用率明显更高，分别为82%、100%和42% (P= .019)。总之，两组在禁欲方面没有显著差异;然而，第二组参与者更有可能使用研究提供的尼古丁贴片。

分组发推文

在这两个组中，推文总量为2867条，平均每个组成员发布72条推文;78%的小组成员至少发过一次推特。自动消息产生了22.78%(653条)的推文，而其余77.22%(2214条)的推文是自发的。图1和2按组和参与者显示推文量和持续时间。

组1总共发了1125条推文，平均每位成员发了56条推文，而组2总共发了1742条推文，平均每位成员发了87条推文(P= .355)。此外，70%的第一组成员和85%的第二组成员至少发过一次推特(P=.121)， 45%的第1组成员和75%的第2组成员在30天内继续发推文(P= .144)。两组之间的显著差异仅在于他们对干预自动信息的反应。第1组发送了51条自动信息生成的回复，平均每位成员2.6条，而第2组发送了602条自动信息生成的回复，平均每位成员30.1条(P<措施)。这表明，对第2组自动信息的发展改进可能有助于增加对自动信息的反应。

研究人员还比较了两组人是否在收到自动消息和/或自动反馈的时间出现推文高峰。图3和4)。第一组的成员在太平洋时间中午12点收到自动信息，并在上午9点收到自动反馈。他们没有显示出与时间相关的推文峰值。相比之下，第二组的成员在下午5点收到了自动短信。让他们可以立即回复，他们在上午9点收到了自动反馈。通过文本太平洋无需登录Twitter。相应地，第2组在收到自动反馈后出现了推文峰值，在收到建议讨论主题的自动消息后出现了更明显的峰值。

‎ 查看此图

‎ 查看此图

‎ 查看此图

‎ 查看此图

自动信息的内容和自动信息生成的响应

自动信息和自动信息生成的响应在内容方面显著相关(r=。P= .012;表1)。在自动信息生成的回复中，参与者主要分享了吸烟史或其他个人信息(38%)，确定了戒烟的奖励(18%)，确定了戒烟的障碍(8%)，或表达了对戒烟的信心(6%)。此外，11%的自动信息生成的回应讨论了干预，因为这样的提示。

在由于时间原因被编码为自动信息生成的推文中，6%提供了关于戒烟的可疑信息(即，无证据)，5%声称禁欲。没有提示此内容。大多数关于戒烟的可疑信息都提到了使用大麻、电子烟、糖果或食物作为吸烟的替代品，而不是基于证据的替代品，如锻炼或放松。

推文总数

总推文(Total tweets)和自发推文(spontaneous tweets)的内容高度相关(r=总收入,P<.001)，也就是说，就每个内容代码对应的推文数量而言。总推文和自动信息生成的推文相关性较低(r= .57,P=.083)，自发推文和自动信息生成推文相关性最低(r= 10,P= .444)。此外，组1和组2的推文总数高度相关(r= .96点,P<措施)。

推文总数中的流行内容(表2包括分享吸烟史或其他个人信息(24%)，表达对戒烟的情感支持(22%)，坚持禁欲(12%)，确定戒烟的障碍(10%)，确定戒烟的奖励(8%)，分享关于戒烟的可疑信息(6%)，或设定戒烟日期或使用尼古丁贴片(4%)。实际上，在2867条推文中，约有172条包含关于戒烟的可疑信息(6.00%)。

推特和禁欲之间的关系

在推特与禁欲相关的模型中，没有群体效应(PS >.420)，但在参与者水平的协变量上，男性更有可能是禁欲的(P年代< .014)。然而，按性别进行的治疗参与测试都不显著:男性并不比女性更有可能发推特、发更多推特或使用尼古丁贴片(P年代>胜率)。

禁欲与推文总量的关系不大(OR 1.03，P= .086)。禁欲与自发推文量之间的相关性(OR 1.03, SE 0.02，P=.108)和自动信息生成的推文量(OR 1.09, SE 0.08，P=.230)均不显著。然而，禁欲与发送这些特定内容的推文显著相关(表2):禁欲断言(OR 1.17, SE 0.09，P=.031)、设定戒烟日期或使用尼古丁贴片(or 1.52, SE 0.28，P=.024)，抵制退出障碍(OR 1.76, SE 0.37，P=.008)，以及对戒烟的信心表达(OR 1.71, SE 0.42，P= .032)。发关于确定戒烟奖励的推文只与禁欲有轻微的关系(OR 1.26, SE 0.16，P= .065)。

发送含有以下内容的推文与禁欲无关:分享吸烟史或其他个人信息(or 1.08, SE 0.07，P=.237)，戒烟情绪支持的表达(OR 1.04, SE 0.03，P=.156)，戒烟障碍的识别(OR 1.02, SE 0.08，P=.754)，或分享关于戒烟的无证据的可疑信息(or 1.12, SE 0.11，P= .278)。最后，尼古丁贴片的使用与戒断无关(OR 1.33, SE 0.66，P= .560)。

讨论

主要研究结果

在这项发展试验中，我们研究了一种新颖、低成本、全自动的基于社交媒体的戒烟干预措施，名为Tweet2Quit。干预措施包括以下几个部分:在线招募准备戒烟的吸烟者;他们被安排在100天、20人、点对点的Twitter支持小组中，这些小组是自主的，没有专家监督;他们得到了免费的尼古丁贴片;每天给他们发送自动信息，建议他们在推特上讨论的话题，每天自动反馈他们前一天的推特。这种混合干预结合了自发、实时、点对点社会支持的传统社交媒体方法，以及每日鼓励讨论的自动信息，这些信息与戒烟指南一致[12，13]及网上社区建设[3.，4]。

我们的第一个具体研究目标是探索自动信息是否鼓励参与，研究结果看起来很有希望。干预的总体参与度很高，78%的小组成员至少发送了一条推文，每个成员平均发送了72条推文。此外，23%的推文是对干预的自动信息的回应。此外，当我们通过提高自动信息的频率和时间来改善第2组参与者的自动信息时，自动信息生成的响应显著增加，我们观察到与自动信息传递时间相对应的推文峰值。此外，自动留言的内容与自动留言生成的响应的内容相关，这表明自动留言在很大程度上产生了所需的内容。然而，需要随机对照试验来研究干预效果。

我们的第二个具体研究目的是评估整体参与干预或特定类型的参与是否与禁欲有关。我们发现，整体推文的数量与推文使用者的节制程度只有微小的关系。然而，以下具体类型的推文与推特人的禁欲有显著的关系:抵制戒烟的障碍，设定戒烟日期或使用尼古丁贴片，表达对戒烟的信心，以及禁欲的主张。此外，戒烟奖励的识别与禁欲也有一定的关系。

由于我们研究的相关性，我们无法确定特定类型的推文是否促进了禁欲;相反，也许是禁欲引发了推特。尽管如此，发送给在线戒烟团体的自动信息似乎应该试图鼓励人们思考和讨论设定戒烟日期、使用尼古丁贴片、对抗戒烟障碍、建立戒烟信心以及确定戒烟的奖励。在我们的研究中，仅仅指出戒烟障碍的推文与禁欲无关，所以似乎自动信息应该鼓励参与者同时识别和对抗障碍。

在我们的研究中，对戒烟的情感支持表达(例如，“我们可以做到”)和分享吸烟历史或其他个人信息与推特用户的戒烟无关;然而，这些推文可能促进了在线社区的建设[3.，4]。最后，我们发现，传递关于戒烟的可疑或无证据信息的推文占少数(6%)，例如使用大麻、电子烟或糖果作为香烟的替代品。此外，这些推文与推特用户的禁欲无关。与以往的烟草治疗研究一致[26，29]，男性的禁欲率高于女性，这似乎与治疗参与无关。需要更多的研究来更好地了解戒烟成功的性别差异。

优势与局限

这一开发试验是探索基于twitter的社会支持小组与自动信息相结合以促进戒烟的效用的重要的第一步。受限于非随机治疗设计，现在需要一个随机对照试验。此外，我们的样本很小，主要是白种人。尽管谷歌的招聘范围广泛，但提供尼古丁贴片作为激励措施可能对非西班牙裔白人吸烟者更有吸引力，因为研究表明，少数族裔不太可能使用尼古丁贴片。38，39]。未来的研究应该测试其他方法，以吸引更多样化的吸烟者群体。另一个研究的局限性是依赖于自我报告的禁欲，因此未来的研究应该测试禁欲的生物学证实，尽管在我们的研究中，由于群体的匿名性，虚假报告禁欲的需求特征可能很低。最后，针对不同内容的推文之间存在相关性，使得很难充分评估每种内容与禁欲之间的独特关系。

结论

我们开发了一种基于社交媒体的混合戒烟干预手段，名为Tweet2Quit，它将传统的实时、点对点社交支持和尼古丁贴片与每日自动信息和自动反馈结合起来。参与度很高，自动留言有助于确保对等讨论符合戒烟和建立在线社区的指导方针。因此，这种新颖的干预措施值得进一步研究。