基于手机的青少年戒烟干预的参与及其与参与者特征和结果的关系gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

吸烟是全球疾病负担的主要原因之一[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba］．一项覆盖36个欧洲国家的针对15岁和16岁青少年的调查显示，21%的人认为自己是吸烟者[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．由于烟草的使用通常开始于青少年时期，因此在出现物质使用障碍之前进行干预显得尤为重要[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

基于手机的戒烟项目是向大量青少年提供治疗的有前途的工具[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．这类项目已被证明比很少干预或不干预成年吸烟者更有效[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba-gydF4y2Ba8gydF4y2Ba］．然而，迄今为止，只有此类项目在青少年中的有效性趋势被记录在案[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]，研究强调不同性别、受教育程度和移民背景的青少年吸烟者接受戒烟的程度[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

基于手机的戒烟计划通过应用程序提供[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba或发短信[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]，最大的不同是这两种方法所要求的参与水平。前者要求用户主动参与程序，而后者要求用户主动脱离程序[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba］．例如，在之前的研究中，参与感被概念化为对程序的使用或主观体验[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba］．在以短信为基础的项目中，有证据表明主要参与者是女性。gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，而且他们的每日香烟消费量较低[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，但这些研究都没有针对青少年。gydF4y2Ba

用户参与不同的戒烟计划与积极的行为改变有关。例如，在基于网络的干预中，更高的访问量和页面浏览量与禁欲有关。gydF4y2Ba17gydF4y2Ba-gydF4y2Ba19gydF4y2Ba］．最近关于基于短信的干预的研究也指向了同样的方向。在Balmford和Borland的一项研究中[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，以短信为基础的戒烟计划的效果与计划的完成有关。选择停止项目的参与者在随访中不太可能禁欲。在Heminger等人的另一项研究中[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，而不是全面参与，gydF4y2BapostquitgydF4y2Ba参与和使用特定的项目特征，如承诺，特别预测6个月的禁欲。更准确地说，克里斯托弗森等人的一项研究[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]确定了五种不同的用户参与类型，这些类型又与不同程度的介入成功相关。这些研究人员提取了两类投入(高投入和增加投入)和三类脱离(快速减少投入、延迟减少投入和低投入)，证明投入更多班级的参与者在第3、4和5周明显比投入较少班级的参与者更有可能禁欲。gydF4y2Ba

然而，也有研究质疑高投入和积极行为改变之间的联系[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba21gydF4y2Ba］．例如，巴尔姆福德和博兰[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]发现，短信强度最低的用户在1个月的随访中更有可能戒掉短信。研究人员得出的结论是，用户倾向于选择性地选择他们所需要的东西，这与缺乏动力是不同的。此外，他们怀疑如果在反应较慢的用户中实现更大的参与是否会有更大的帮助。另一项初步研究[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]调查了基于应用程序的戒烟计划的使用情况，积极浏览的戒烟提示和药物提示的总数预测了在12周的随访中不戒酒。gydF4y2Ba

三个方法上的问题使得用户参与程度对长期禁欲的贡献有些不确定。首先，只有一项研究报告了与投入有关的长期结果[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba］．第二，设定戒烟日期和尝试戒烟是大多数戒烟计划中不可或缺的组成部分[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．这种干预通常分为戒烟前和戒烟后两个阶段。目前还缺乏一项以手机为基础的干预研究，该干预与改变的阶段相匹配，且不要求受试者设定戒烟日期。这是特别值得关注的，因为大多数成年和青少年吸烟者并没有报告在下个月内有意戒烟[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．第三，另一方面，参加这类戒烟计划的吸烟者往往已经报告有戒烟的意图。gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，这可以让学生自己选择更专注、更成功的学科。据我们所知，没有研究调查积极招募的处于不同改变阶段的吸烟者参与基于手机的戒烟计划。gydF4y2Ba

因此，本研究旨在在一项随机对照试验(RCT)中检查与长期结果相关的项目参与轨迹，该试验评估了一个基于健康行动过程方法(HAPA)变化模型阶段的基于全自动手机的年轻吸烟者项目[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．在这项研究中，我们将参与概念化为项目的使用。我们希望发现项目参与度的高低轨迹，类似于Christofferson等人的研究[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．与他们的研究相比[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]，我们没有预期具体数量的轨迹，因为我们应用了不同的分析方法，而且我们的样本不仅由有意戒烟的参与者组成。研究人员分析了预测3个月计划的参与和完成的因素，以找出这些计划还需要改进的对象。我们假设女性[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]，年龄较大，每日吸烟率较低[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba就能预测用户粘性。此外，本研究调查了青少年参与基于手机的干预的不同特征，因为确定此类干预的影响或多或少的组成部分最近被提出作为帮助完善其他健康行为改变项目的一种手段[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

参与者和过程gydF4y2Ba

本研究的数据来自一个两臂、平行组、聚类随机对照试验，该试验使用学校班级作为随机分组单元，详见别处[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba］．瑞士职业学校或高中的学生被邀请参加一个基于技术的项目gydF4y2BaMobileCoach烟草(MCT)gydF4y2Ba如果他们(1)每天或偶尔吸烟(前一个月至少4支烟，前一周至少1支烟)和(2)拥有移动电话gydF4y2Ba．gydF4y2Ba参与评估的学生参加基线评估和后续评估可获得10瑞士法郎的补偿，参加评估的学生回答的11条短信(短服务短信，SMS)评估可获得每条0.5瑞士法郎的补偿gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba程序。gydF4y2Ba

在最初的试验中，戒烟和酒精综合干预的效果(gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba)与只戒烟的干预措施(gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba)，鼓励青少年戒烟。来自360个瑞士职业学校班级的1471名学生参与了这项研究。他们被随机分配到联合项目(gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba， n=730)或仅戒烟计划(gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba, n = 741)。最初的研究[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba的研究发现，在减少每天的香烟使用量方面，这两个项目之间没有显著差异(gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2BavsgydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba−2.7 vs - 2.8)或在随访时增加7天点戒烟流行率(gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2BavsgydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba: 14.9% vs 14.0%)。gydF4y2Ba

该干预措施采用开源行为干预平台MobileCoach 1.1版本设计并触发[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba］．最初的研究方案由瑞士苏黎世大学哲学学院伦理委员会批准(批准日期:2014年6月24日)。该研究在ISRCTN (ISRCTN02427446，分配日期2014年9月8日)注册，并完全符合《赫尔辛基宣言》。gydF4y2Ba

移动烟草的描述gydF4y2Ba

的gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba(1)在基线评估完成后直接提供个人饮酒行为的基于网络的定制反馈，(2)定制手机短信，以促进在3个月的时间内在低风险范围内饮酒，(3)定制手机短信，以支持戒烟3个月，(4)选择以自定义的戒烟日期为中心，每天接受两次戒烟策略。只有综合干预措施的(3)和(4)部分交付给了参与者gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba组。这些干预措施组成部分的理论背景在别处有描述[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

基于网络的反馈仅针对联合项目的参与者，在基线评估完成后立即提供。其中包括个人定制的信息(1)基于个人饮酒数据的卡路里摄入量;(2)基于年龄和性别的每周饮酒量标准，以及个人酗酒的频率。gydF4y2Ba

与酒精有关的短信提供了以下信息:(1)在低风险限度内饮酒的策略和(2)吸烟和饮酒之间的联系。这些短信只发送给那些在gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba在基线评估之前报告酗酒的情况，其中酗酒相当于男性在同一场合消费5杯或更多的饮料，女性4杯或更多的饮料。在双数周，这些短信是在周六晚上7点发送的，而在奇数周，它们是在每个人典型的饮酒日期和时间发送的。gydF4y2Ba

与烟草相关的短信提供了每个受试者个体HAPA变化阶段的相关信息[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．基于HAPA阶段[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]，研究对象可分为“有意戒烟者”(无意戒烟的人)和“有意戒烟者”或“行动者”(有意戒烟或已经戒烟的人)。对于有意戒烟者，短信内容涉及戒烟的好处、吸烟的风险以及提高自我效能的方法。对于参与者来说，短信启动了计划过程，而对于参与者来说，短信强调的是自我调节技能。gydF4y2Ba

在三个月gydF4y2BaMobileCoach烟草gydF4y2Ba项目中，两个干预组的参与者每周都收到一条短信提示，要么评估与吸烟相关的目标行为，要么鼓励受试者参加测试或短信比赛。只要使用手机的回复功能输入一个字母、数字或句子，就可以轻松地回答这些提示。每隔4周，通过“你最近吸烟吗?”这个问题评估与吸烟相关的目标行为，包括人的HAPA变化阶段。，” with the following response options: (1) “Yes, and I do not intend to quit” (preintender), (2) “Yes, but I am considering quitting” (preintender), (3) “Yes, but I seriously intend to quit” (intender), or (4) “No, I have already quit smoking” (actor). Furthermore, among preintenders, the number of cigarettes smoked per day or week (depending on smoking status: daily or occasionally) was assessed every 4 weeks. For intenders and actors, the use of strategies to cope with craving, which were individually chosen within the baseline assessment, was assessed: for example, “Did you apply the following strategy recently? When I am at a party, I distract myself from smoking by dancing. Yes (Y) No (N).”

测试包括三次gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部,gydF4y2Ba这些问题的目标是:(1)吸烟规范(同一年龄和按性别划分的参照群体中吸烟者的百分比)，(2)戒烟对健康的影响(戒烟后对健康产生积极影响的天数)，以及(3)香烟支出(每年花在香烟上的钱)。gydF4y2Ba

在干预期间进行了两次比赛，要求参与者创造一条短信来激励其他参与者戒烟(针对非吸烟者)或提供具体的方法来帮助其他人戒烟(针对有意吸烟者和行动者)。由戒烟专家每周评定的两类最佳短信，在48小时后匿名发送给各自类别的参与者。gydF4y2Ba

最后，研究人员向报告有戒烟意向的受试者提供了额外的短信。意向者和参与者每两周被告知在选定的退出日期前后可获得额外的信息。在进入预定的戒烟日期后，该项目每天提供最多2条关于戒烟准备和预防复发的短信(周−1到+1:2条每天的短信;第2周和第3周:每天一条短信)。gydF4y2Ba

措施gydF4y2Ba

参与者在常规课堂上参加了一项基于网络的健康调查，通过该调查收集了参与的潜在预测因素和结果变量的数据。评估的社会人口特征包括性别、年龄、教育程度和移民背景。评估了瑞士的以下普遍教育水平:(1)无教育，(2)中等教育，(3)中等教育，(4)技术或高中。我们评估了学生父母的出生国，以确定任何潜在的移民背景。根据这些信息，参与者被分配到以下类别之一:(1)父母都不在瑞士出生，(2)父母一方在瑞士出生，或(3)父母双方都在瑞士出生。为了进一步分析，我们将具有单侧或双面移民背景的受试者分组为单一类别，与非移民进行比较。gydF4y2Ba

评估的健康相关变量包括感知压力、体力活动、体重、每周典型饮酒量以及基线评估前一个月是否有过酗酒行为。感知压力是通过以下单项来衡量的:“在过去一个月里，你感到压力有多严重?”参与者被要求用6分制的李克特量表来表示他们的反应gydF4y2Ba一点也不gydF4y2Ba来gydF4y2Ba非常gydF4y2Ba．自我报告中度至剧烈的身体活动是通过一个来自学龄儿童健康行为研究的问题来衡量的[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba:“在校外，你每周有多少小时锻炼或参加让你出汗或上气不接下气的运动?”研究人员通过类似于每日饮酒问卷的7天饮酒日历来评估每周的典型饮酒量[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba的研究中，参与者被要求回忆一个月前的一个典型的星期，并记录下这一周他们通常每天喝的标准饮料的数量。提供了含有12到14克乙醇的标准饮料的例子，包括啤酒、葡萄酒、烈性酒、麦芽酒和鸡尾酒，以及转换值(例如，三罐0.5升的啤酒=6种标准饮料)。研究人员通过要求参与者报告他们在过去30天里饮酒最多的时候所喝的标准饮料的数量来评估酗酒。gydF4y2Ba

评估吸烟状况的问题是“你现在吸烟吗?”(1)“是的，我每天吸烟”(2)“是的，我偶尔吸烟，但不是每天吸烟”(3)“不吸烟”。在不定期吸烟者中，我们评估了他们每个月通常吸烟的天数，前7天内吸烟的总数量，以及典型吸烟日的吸烟数量。在日常吸烟者中，我们只评估了每天吸烟的平均数量。对于偶尔吸烟的人，每天的平均吸烟数量是用每月的典型吸烟天数乘以典型吸烟日的吸烟数量，然后除以30。gydF4y2Ba

此外，我们评估了以下与吸烟相关的变量:HAPA的变化阶段和以前的戒烟尝试次数。每个受试者的HAPA变化阶段通过以下问题进行评估:“你最近吸烟吗?”的回答选项(1)“是的，但我不打算辞职”(预备者)，(2)“是的，但我正在考虑辞职”(预备者)，以及(3)“是的，但我真的打算辞职”(预备者)。研究对象被问及他们以前戒烟的尝试，并被问到“你曾经认真尝试过戒烟吗?”——他们被提供了“否”、“是一次”和“是多次”的回答选项。gydF4y2Ba

对计划的参与程度的评估包括退出计划的计划参与者的数量(计划减员)，对每周短信提示的回复数量，计划中检索与发送媒体对象的百分比，以及输入戒烟日期并激活额外戒烟日准备计划的吸烟者的数量。gydF4y2Ba

随访6个月时的吸烟行为评估为(1)7天点戒烟流行率和(2)每天吸烟的平均数量。为了评估戒烟7天的流行率，受试者被要求指出他们是否在随访前7天吸过一支烟。每天平均吸烟数量的评估和计算方法与基线评估相同。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

作为第一步，我们分析了积极退出干预的人是否与继续参与干预的人不同，应用皮尔逊卡方分析来检验类别变量和未配对学生的差异gydF4y2BatgydF4y2Ba测试连续变量。鉴于联合干预更为广泛，我们还研究了项目减员是否与学习条件有关。从程序日志文件中可以看出，取消订阅或没有收到短信的参与者被排除在进一步分析之外。然后，我们探索了使用不同的程序特征的总样本和治疗部门。gydF4y2Ba

随后，我们通过分析每周提示的答案来检查参与轨迹，两个研究小组的答案是相同的。为此，我们使用R[中的TraMineR库(1.8-8版本)进行序列分析。gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．对于每个参与者，对提示的回答(如前所述)被排列成一系列状态(即参与轨迹)。使用最优匹配(OM)距离算法计算参与者状态序列之间的相似度。OM被定义为在插入、删除和替换方面将一个序列转换为另一个序列的最小工作量。利用聚类嵌套、分层聚类和Ward 's联动方法，从距离矩阵构造出同质交战轨迹群(聚类)。选择的集群数量基于最高的相对惯性损失(参见FactoMineR包中的函数HCPC [gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba])和根据平均剪影宽度(ASW)计算的簇质量[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．ASW范围从- 1到+1，可以解释为集群分配之间的一致性程度:一致性程度高(接近1)表示组间距离大，组内同质性强。gydF4y2Ba

在检测到不同的交战轨迹后，我们检查了集群之间的基线差异。随后，我们进行多项逻辑回归分析，以确定较低参与轨迹与较高参与轨迹的集群特征的预测因子。最初，我们进行了单独的单变量多项逻辑回归分析(随后称为单变量分析)，以评估参与轨迹的潜在预测因素。在这些单变量分析之后，建立了多变量预测模型。正如Hosmer等人所建议的[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]，变量选择包括以下步骤:(1)显著预测因子(gydF4y2BaPgydF4y2Ba在单因素分析中发现的<.05)被输入到初步的多因素模型中;(2)不显著变量gydF4y2BaPgydF4y2Ba>。05个，一次一个，从最高的开始gydF4y2BaPgydF4y2Ba值(逆向选择);(3)为考虑抑制效应，将上述排除变量分别加入回归模型，验证得到的模型。只有在gydF4y2BaPgydF4y2Ba<。05个保留在最终的多项回归模型中(正向选择)。gydF4y2Ba

最后，我们根据参与者的参与轨迹来比较他们之间的吸烟结果。由于参与者被嵌套在学校班级中，我们对禁欲的7天点流行率进行了广义线性混合模型。对于每天消耗的香烟的变化，我们进行了一个线性混合模型。将参与轨迹作为自变量(固定效应)，将学校班级作为单随机效应(随机拦截)。这些分析是使用R中的lme4库(版本3.2.1)进行的[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba由于参与程度高的参与者与参与程度低的参与者在随访时的影响范围不同，因此在以下三种统计模型上进行了研究:(1)完整的案例分析(CCA)数据集，(2)最后一次观察结转(LOCF)数据集，以及(3)意向治疗(ITT)数据集。Haug等人提供了结果分析和缺失数据归责程序的细节[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba］．R版本3.3.3 (R Foundation for Statistical Computing)用于执行所有序列分析和结果分析，而社会科学统计包(SPSS)版本22 (IBM Corp)用于所有其他分析。所有的统计检验都是双尾的gydF4y2BaPgydF4y2Ba<。以05为统计显著性标准。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

参与者gydF4y2Ba

图1gydF4y2Ba描述参与者通过试验的进展。在最初的1471名研究参与者中，1418人(96.39%)完成了该项目。那些未能完成干预的人要么是签了名(31/1471,2.11%)，要么是由于技术问题停止了干预(22/1471,1.49%)。在完成和未完成干预的患者之间没有观察到显著的基线差异。项目的减员在两个治疗组之间也没有差异，741名参与者中有13人(1.8%)参加了gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba选择退订的有730个(2.5%)，而选择退订的有18个gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba(χgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba= 0.9,gydF4y2BaP =gydF4y2Ba点)。在本研究分析的1418名参与者中，863名(60.86%)为女性。报告的平均年龄为18.6岁(标准差[SD] 3.1)。超过一半(740/1418,52.18%)报告有单方面或双面移民背景，几乎所有(1180/1418,83.21%)都至少达到了最低的教育程度(即中学)。2 / 3的样本(1083/1418,76.37%)参加了随访评估;712名参与者中的538人(75.6%)被分配到gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba706人中有545人(77.2%)被分配到gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

使用不同的程序功能gydF4y2Ba

表1gydF4y2Ba总结了不同的项目使用特点在整个样本和干预组。在11条短信提示中，参与者的回答平均值为6.6 (SD 3.5)。每个参与者收到3到5条文本信息，其中包含必须下载的媒体对象(视频和图片)。参与者平均下载了20.5% (SD 31.5)的接收媒体内容。的参与者gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部+gydF4y2Ba下载媒体内容的频率明显高于他们的gydF4y2Ba未经中华人民共和国交通部gydF4y2Ba(23.6% vs 17.9%;gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。大约一半的受试者回答了所有或几乎所有的短信提示。第8周对竞赛提示的回答最少(24.9%)，第10周对HAPA阶段查询的回答最少(42.9%)。gydF4y2Ba

参与分析gydF4y2Ba

我们对3个月干预期间的回答行为的检查揭示了不同类型的敬业度轨迹。一些参与者表现出稳定的回答模式(要么经常回复短信，要么几乎从不回复短信)。其他参与者表现出不规则的轨迹。最高的相对惯性损失指标表明以下三簇解决方案:簇1=稳定交战(SE)，簇2=减少交战(DE)，簇3=稳定不交战(SNE)。在ASW的基础上，三个集群的质量从较差(集群2=−0.02)到良好(集群1=0.55)和极好(集群3=0.70)。簇2的ASW较低是因为簇内的交战轨迹存在很大差异。一些受试者在开始时只回复短信，而另一些则根据主题来回复。还有一些参与者在项目结束后才开始回复短信(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．由于簇2中所有这些轨迹的共同元素是它们的不稳定性，三簇解被认为足以满足本研究的目的。gydF4y2Ba

图2gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba用不同的方式描述这三个集群。第一个图显示了个体对不同集群中的11个提示中的每一个的响应或不响应。gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba强调三个集群中每个集群的原型参与轨迹。组1 (SE)中的典型参与者几乎回复了所有的短信，除了第二个请求发送他们自己的短信，以激励其他参与者戒烟或保持无烟。集群3 (SNE)中的典型参与者没有响应任何提示。与此同时，集群2 (DE)中的典型参与者没有回复两个消息竞争，并表现出稳步下降的回复率。最后一种模式与问题的重复有关，例如与人的HAPA变化阶段和每天或每周吸烟有关的询问。gydF4y2Ba

参与轨迹的预测器gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba根据参与轨迹总结参与者的基线特征。三个组别在年龄方面有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.006)、移民背景(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)、教育程度(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.04)、酗酒(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)， HAPA变化阶段(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.05)、戒烟的自我感知益处(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施)。gydF4y2Ba

表3gydF4y2Ba展示了在多元模型中，哪些上述变量可以预测参与轨迹。年龄较大(比值比[OR]=1.05，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.04)和有移民背景(OR=0.76，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.02)预测与稳定的投入相比，项目的投入会减少。此外，那些认为戒烟有更多好处的参与者更有可能对项目表现出稳定而不是减少的投入(OR=0.52，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .007)。与稳定投入相比，移民背景预测不投入(OR=0.47，gydF4y2BaPgydF4y2Ba<.001)和酗酒行为(OR=1.54，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .005)。当参与者报告移民背景和在基线前一个月内没有酗酒的情况下，稳定的不饮酒者比稳定的参与者更有可能成为一个稳定的参与者。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 把这个图gydF4y2Ba

参与轨迹和吸烟行为gydF4y2Ba

按接合轨迹类型的治疗结果和接合轨迹之间的结果比较总结在gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba．随访达到在稳定参与者(84.3%，545/646)、减少参与者(74.5%，373/501)和非参与者(59.0%，160/271)之间有显著差异。因此，我们测试了三个统计模型。在CCA、LOCF和ITT假设下(CCA: beta= 0.65，gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;LOCF:β=点,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 01;ITT公司:β= 54,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。在干预结束时，戒烟者每天吸烟的数量明显少于未戒烟者。gydF4y2Ba

关于6个月随访时的7天点禁欲流行率，在所有三种假设下没有比较显示出显著差异。在ITT分析中，随访中未参与的人比参与的人禁欲的几率更高(OR=1.32，gydF4y2BaP =gydF4y2Ba02)。但这一发现必须谨慎解释，因为缺失数据的多重归责似乎很可能存在偏差，因为随访时可用信息的数量不同。谨慎也是有理由的，因为在“吸烟者失踪”的假设下，成为戒酒者的几率就反过来了。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 把这个图gydF4y2Ba

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讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

本研究采用主动招募的戒烟青少年样本，研究了(1)基于手机的戒烟计划的不同组成部分的使用，(2)参与轨迹的不同原型，(3)参与轨迹与青少年特征之间的关系，(4)参与轨迹与治疗结果之间的关系。gydF4y2Ba

主要发现如下:(1)基于手机的戒烟计划的组成部分在3个月的干预中被定期使用，其中测试是参与率最高的组成部分，重复吸烟相关评估是使用最少的组成部分。(2)出现了三个不同的参与轨迹:两个特征是参与度水平较高，参与度稳定和下降，另一个特征是参与度水平较低:稳定的不参与，(3)更年轻的青少年，没有移民背景，认为戒烟的好处更多，并报告在基线评估之前酗酒，更有可能在整个干预过程中表现出稳定的参与轨迹，(4)参与模式下降的受试者一般比参与水平低的受试者减少他们的每日烟草使用。gydF4y2Ba

这是第一项对青少年参与手机戒烟干预的研究。正如预期的那样，确定了高投入和低投入的轨迹。我们在青少年和成年人中发现了类似的结果[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．我们还发现了一群完全致力于该项目的人，如在Balmford和Borland的研究中[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．同样，本研究复制了Christofferson等人发现的5个敬业度集群中的3个[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．尽管我们的聚类解决方案粒度不那么细，但与Christoffersons等人的报告相反，聚类在基线特征方面存在显著差异[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．如果干预措施必须适应不同类型的参与者，那么不同的群体是必不可少的。gydF4y2Ba

此外，这项研究首次考察了预测青少年对基于手机的戒烟计划稳定参与的因素。与以往针对成年吸烟者的基于手机的计划的研究所预期的不同[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，敬业度与性别无关。这可以用针对不同性别的剪裁来解释gydF4y2BaMobileCoach烟草gydF4y2Ba(例如，针对性别的饮酒规范的反馈)。有趣的是，在青少年中，年龄越小参与程度越高，而成年人中年龄越大[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．这一结果表明，年龄和敬业度之间存在二次元关系。年轻人和老年人可能会因为各种各样的原因而变得更投入，包括项目对他们来说更新奇，有更多的空闲时间，或者更有可能致力于一般的任务。与我们基于成人研究的假设相反，较低的每日香烟消费量与较高的参与度并不相关。gydF4y2Ba

除了年龄之外，这项研究还揭示了三个进一步的因素，可以预测青少年的参与程度:个人的移民背景，他们对戒烟的个人结果预期(即戒烟的好处)，以及他们以前是否参与过酗酒。business等人在一项研究中也发现了移民背景与使用该项目之间的联系。gydF4y2Ba11gydF4y2Ba该研究调查了基于应用程序的戒烟干预在社会经济弱势成年人中的可行性和有效性。特别是非白人参与者使用了该应用的两个信息传递功能，即戒烟药物的提示和信息。未来的研究应该调查根据一个人的移民背景定制基于手机的干预是否会影响干预的有效性。尤其需要研究的是，移民是否因为词汇-语法技能较差而对基于手机的程序参与度较低。gydF4y2Ba34gydF4y2Ba或因为与非移民不同的利益和社会关系。gydF4y2Ba

与以前的研究相比，目前的发现强调了危险酒精使用在预测参与戒烟计划方面的相关性。有关烟草干预措施的最新研究[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba-gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]已经强调指出，青少年中烟酒混合使用的作用及其与干预效果的关系被低估了。基于手机的戒烟计划不仅对吸烟和酗酒的青少年更有效[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35gydF4y2Ba-gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，它们也可能对那些青少年更有吸引力。因此，需要采取措施使戒烟计划对吸烟但不过度饮酒的青少年更有吸引力。gydF4y2Ba

与以往对成年吸烟者的研究相反[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba，gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]，我们不能肯定地辨别更多参与的受试者是否更有可能在干预后戒烟。这是因为参与程度高的参与者与参与程度低的参与者在随访时的接触范围不同。在所有统计假设中唯一稳定的发现是，与稳定的不接触轨迹相比，接触接触轨迹的减少与每日烟草使用的减少更大相关。这一结果表明，不仅稳定的投入，而且减少的投入也可能是行为改变的指标。如其他研究所示[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba，脱离干预并不一定意味着脱离行为改变。相反，它可能表明从外在动机到内在动机的转变。gydF4y2Ba38gydF4y2Ba］．这些结果支持Yardley等人的主张[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba研究如何改善受试者的“有效参与”，而不仅仅是增加参与，“有效参与”定义为充分参与治疗以达到预期结果。gydF4y2Ba

然而，未来研究的一个主要挑战将是找出哪种干预适合于非参与人。一个起点将是调整青少年戒烟计划，以解决移民背景和饮酒行为，以防止稳定的不参与，从而潜在地提高治疗效果。考虑到大多数稳定的非吸烟者比大多数稳定的吸烟者在基线时更有动机戒烟，一个要回答的问题是是否必须采取行动来增加积极参与。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

鉴于这项研究的局限性，必须对其结果进行解释。首先，只有每周提示的答案被纳入参与度分析。该项目的其他组成部分——如下载媒体内容、设定戒烟日期和课外发短信行为——不包括在我们的分析中;这些成分都可以通过分析来确定它们自己的预测值，类似于[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba］．然而，我们选择对所有参与者都相同的提示的答案的理由是使我们的组间比较更容易解释。其次，每周回答问题的人会得到0.50瑞士法郎的奖励，以支付青少年的费用，这可能影响了青少年回答问题的可能性。第三，正如Heminger等人所强调的[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]，对提示的回答的数量和质量可能有质的差异(例如，一个吸烟者回答了所有与吸烟有关的提示，并表示每天更多地使用香烟)。未来的定性工作不应只是分析已登记的事件，而应调查回答的内容是否与治疗结果相关。此外，定性研究应进一步调查吸烟者参与轨迹背后的不同形式的动机。如别处所述[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]，一些高度参与的参与者可能认为该计划是保持戒烟不可或缺的，而其他非戒烟者可能保持高度参与是为了为未来的戒烟尝试做准备或仅仅是为了获得提供的报酬。最后，本研究依赖于吸烟行为的自我报告数据，这承担了结果可能受到社会可取性影响的风险。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

总之，在我们的研究中，吸烟的青少年在很大程度上参与了基于手机的戒烟计划，不管他们最初的戒烟意图是什么。参与性的降低与更好的长期治疗结果明显相关。应该采取进一步的努力，以增加项目参与的老年吸烟者，移民背景，谁不过度饮酒。此外，未来的研究不仅应该检查特定程序组件的使用，还应该检查用户的参与轨迹，以便更好地理解行为变化背后的机制。gydF4y2Ba