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摘要

背景:

癌症诊断可以促进戒烟的动力。烟草治疗试验(ttt)提供基于证据的戒烟资源，但其累积率较低。通过临床医生提供的视频进行数字推广可能会改善招聘工作。然而，对如何最好地构建试验信息和促进新近诊断的吸烟者参与的理解是有限的。

摘要目的:

这项研究旨在确定哪些信息框架最有效地促进了最近被诊断为癌症的吸烟者与医生谈论参与TTT的意愿。

方法:

从2019年2月至4月，从一家全国性在线小组公司招募了过去24个月内诊断为吸烟者的人，进行多方法随机试验(N=99)。在2 × 3加控制因子设计中，参与者被随机分配到9个视频中的一个，该设计测试了3个独特的信息框架:(1)吸烟的近端威胁vs远端威胁，(2)继续吸烟的成本vs戒烟的好处，(3)参加TTT的收益vs不参加TTT的损失。主要结果是自我评估与医生讨论参与TTT的意愿。阶段1:方差分析检查每个消息因素级别中的主要影响，并与控制条件进行比较。还收集了其他信息评价和有效性措施。一个多变量模型探讨了社会人口统计学、吸烟和癌症特征，以及与求医意向相关的信息测量。第二阶段:使用自然语言处理软件(Leximancer)对消息的开放文本评估进行分析，生成主题概念图和语言查询字数，以确定和比较消息因素之间语言标记的流行程度。

结果:

共有76名参与者完成了干预。收到持续吸烟成本信息框架的参与者比收到戒烟益处信息框架的参与者更有可能与医生讨论参加TTT (Mcosts=5.13 vs. Mbenefits=4.23, P= 0.038)。收到持续吸烟信息框架的近端风险的参与者更有可能寻求更多有关参与的信息(MDistal=4.83 vs. MProximal=5.55, P= 0.04)，而收到不参与框架损失的参与者报告了对戒烟研究的显著改善的看法(MGain=3.98 vs. MLoss=4.38, P= 0.013)。男性参与者(P= 0.006)和信息相关性更强的参与者(P= 0.001)更倾向于与医生交谈。参与者对自己吸烟习惯的看法，以及他们戒烟的动机和准备程度，是开放文本数据中最普遍的主题。确定了不同信息框架中情感词百分比的差异。

结论:

需要多方法的方法来为最近诊断为癌症的患者制定基于证据的招募信息。未来的ttt应该评估不同信息框架对吸烟者登记率的有效性。