QSN条件包含了一个混合信息架构[ 24在该项目中，首次吸烟的人会被引导进入一系列定制的网页(隧道式设计)，以便向他们介绍戒烟行为项目的关键概念和策略。一旦他们走出隧道，用户就可以选择自己的路径，访问一系列(使用矩阵设计)关于戒烟和保持不吸烟的额外内容。

研究中所采用的戒烟干预措施的组成部分是基于社会认知理论[ 25， 26]正如它被应用于戒烟[ 27， 28］．这些组成部分旨在通过使用针对每个参与者的行为、认知和环境的策略来帮助鼓励戒烟[ 29， 30.］．这种方法也建立在行为自我管理的基础上[ 31， 32，其中的干预被视为提供结构、技能和支撑支架，鼓励参与者在迭代过程中成为一个积极的问题解决者，尝试并完善一系列策略的使用，作为个性化戒烟计划的一部分。

主要内容模块集中在准备，制定个人戒烟计划，设置个人戒烟日期，使用药物治疗产品，包括尼古丁替代疗法，避免和改变触发情况，使用替代品，管理思想，使用策略来管理情绪，并从对等网络论坛和专业主持的“询问专家”论坛获得支持。该程序还提供了一个广泛的附加内容库。因为用户需要使用他们唯一的用户名和密码登录网站，所以我们能够根据每个参与者的吸烟/不吸烟状态(在每次会议开始时检查)定制部分项目内容，并显示在线提示，建议对参与者尚未探索的项目内容进行审查。

被分配到积极生活控制组的参与者参加了一个基于网络的项目，该项目旨在鼓励他们参加个性化的健身项目，帮助他们戒烟。积极生活计划主要基于班杜拉的社会认知理论[ 25， 26]，研究促进身体活动的干预措施[ 33， 34]，以及我们早期对在线糖尿病自我管理干预的研究[ 35］．该项目指导每个参与者完成一个多步骤计划，其中包括一个激励成分(探索体育活动的好处，澄清个人目标和障碍)，一个具有广泛跟踪功能的行为行动计划(例如，根据每个参与者的日程安排和活动类型个性化的每周活动计划)，额外的在线资源(文章和提示表)，以及访问网络论坛以获得同伴支持。

在基线时，使用李克特5分制量表(1 =完全没有信心到5 =非常有信心)对完成戒烟各个方面的信心进行评估。调查项目包括:“如果你决定戒烟，你对戒烟的信心有多大?”、“如果你决定戒烟，你有多大信心一年后不再吸烟?”、“当你感到无聊或焦躁不安时，你有多自信能忍住吸烟?”、“当你生气、沮丧或紧张时，你有多自信能忍住吸烟?”、“你有多大的信心能在喝酒的时候戒烟?”以及“当你周围的人也在吸烟时，你有多大的信心能够抵制住吸烟的诱惑?”

使用Piper等人开发的量表中节选的项目在基线时测量尼古丁依赖性[ 44:“当你早上第一次醒来时，你的冲动有多强烈?”这是用7分李克特量表评估的(1 =完全不强到7 =非常强)。此外，参与者在基线时被要求从8个选项(1- 5,6 - 10,11 - 15,16 - 20,21 - 25,26 - 30,31 - 40,40或更多)中选择一个回答以下问题:“你平均每天抽几支烟?”

参与者在基线时被要求对预期的戒烟支持程度进行评估:“如果你决定戒烟，你最亲近的人会在多大程度上支持你的戒烟努力?”(1 =完全不支持，7 =非常支持)。

参与者被要求回答Piper等人推荐的两个项目[ 44使用李克特7分制(1 =我完全不吸烟，7 =我非常吸烟):“我的很多朋友或家人都吸烟”和“我的大多数朋友和熟人都吸烟”。

基线评估要求参与者回答两个衡量抑郁程度的两分法(是/否):“在过去的一年里，你是否有两周或更长时间感到悲伤、忧郁或抑郁;或者当你对你通常关心的事情失去了所有的兴趣或乐趣?以及“在你的生活中，你是否有两年或两年以上的时间大部分时间都感到沮丧或悲伤，即使有时你感觉很好?”

参与者被要求回答这样一个问题:“在过去的一年里，你有多少次认真尝试戒烟?”使用5个答案选项:0、1、2、3或≥4次尝试。

使用数据库跟踪和Web服务器日志分析相结合的方法，不引人注意地测量了参与者访问分配的基于Web的程序的程度[ 45]，以决定访视次数(节数)及访视时间。我们还创建了一个曝光率的综合衡量标准(访问次数的标准得分平均值和所有访问的总时间)。我们研究了注册后网络课程参与者访问量下降的模式[ 45]通过计算每位参与者的最终访问日期来查看项目内容(与完成在线评估相关的访问不包括在内)。如果参与者只浏览了一次课程内容，并且是在他/她的注册日，那么他/她将被分配为0天(最后一次访问发生在注册日之后的0天)。

行为风险因素监察系统(BRFSS)中的两项[ 46来衡量参与者是否进行剧烈或中等水平的持续活动:“在通常的一周内，你是否每次进行至少10分钟的剧烈活动，如跑步、有氧运动、繁重的庭院工作或其他导致呼吸或心率大幅增加的活动?”以及“在平常的一周内，你是否做一次至少10分钟的适度运动，比如快走、骑自行车、吸尘、园艺或其他任何会增加呼吸和心率的活动?”对这些项目的认可之后是以下问题:“你每周做多少天剧烈(适度)运动?”

两种情况下的参与者在3个月和6个月的评估中都被问及以下问题:“在过去3个月里，您尝试过以下哪种产品或方法?”答案选项包括尼古丁口香糖，尼古丁贴片，尼古丁含片，尼古丁喷雾剂，尼古丁吸入器，其他尼古丁替代产品和Zyban(安非他酮)。每个参与者都获得了两个综合评分:使用药物治疗产品的总和(从0到6)以及任何药物治疗使用的是/否评分。

在每一个3个月和6个月的评估中，参与者被要求回答“使用QSN/积极生活计划有多容易?”采用李克特5分制(1 =完全没有;3 .有几分;5 =非常)。

假定的预测因素使用两个互补步骤进行测试。首先，我们使用二元逻辑回归模型，将治疗条件以及条件与每个变量的相互作用纳入，以确定干预对戒烟预测的任何差异影响[ 47］．其次，在多元二元逻辑回归中使用反向淘汰法检验显著性预测因子。遵循我们在另一个基于网络的戒烟计划中使用的方法[ 45]，我们使用Kaplan-Meier生存分析[ 48， 49]，以注册后的天数作为我们的时间单位，来检查最后一次访问网络项目的模式。所有分析使用SPSS统计软件，第15版(SPSS公司，芝加哥，伊利诺伊州，美国)。

鉴于只有39.2%(909/2318)的参与者对6个月的随访评估作出回应，我们决定不使用复杂的归算方法[ 50］．相反，我们使用了两种互补的方法:(1)完整的案例分析，仅限于从对随访评估做出回应的参与者获得的数据;(2)意图治疗分析，使用原始样本作为分母和简单的归因方法，其中所有未完成评估的参与者都被认为仍在吸烟(缺失=吸烟)。

每个参与者访问基于Web的程序的频率和持续时间(不包括完成在线评估的访问)在Web服务器日志中不显眼地测量，并使用数据库跟踪方法(参见 表5而且 图2)．与Active Lives组相比，QSN组的参与者平均访问次数更多(2.14次访问，SD = 3.66 vs 1.74次访问，SD = 2.43;不平等的方差 t_2012.03=−3.11, P= .002)。按情况分析程序使用时间的数据( 图2)显示QSN条件的峰度明显低于活跃寿命条件(峰度= 21.79 vs 181.70;偏度= 3.53 vs 10.38)。对这些数据的分析显示，QSN条件下的参与者花费更多的时间访问该项目(18.04分钟，SD = 22.18 vs 14.02分钟，SD = 17.09;不平等的方差 t_2174.56=−4.02, P<措施)。

图2

按条件访问Web程序的总时间(分钟)(红线表示正态分布)

我们检查了参与者在不同条件下随时间暴露的模式。为了本分析的目的，我们将暴露时间定义为每个参与者随机化/入组日期与他/她最后一次访问网站查看项目内容之间所经过的天数。我们对这些数据应用了Kaplan-Meier生存分析，这使我们能够根据病情检查最后一次就诊的时间(见 图3)．根据定义，所有参与者都有最后一次访问，因为所有参与者在登记后的某个时间点都停止了访问。请注意, 图3在项目注册后不久，最后一次项目访问显示了一个陡峭的下降斜坡，表明大多数参与者在开始后不久就停止了访问项目。在进行后续评估时，后来的参与率明显下降。虽然QSN的估计生存时间(平均= 36.71天，SE = 2.18)比活跃生命组(平均= 30.86天，SE = 2.02)要长一些，但Kaplan-Meier生存检验显示，这些入组后项目访问曲线的总体轨迹在不同条件下没有显著差异: P= .13)和Log Rank Mantel-Cox (1.97， P= 16)。

图3

按情况对项目参与随时间进行生存分析

使用综合暴露评分(包括访问次数和总使用时间)和3个月和6个月的戒烟情况(完整的病例分析)进行二元逻辑回归分析，未能揭示任何显著的剂量反应效应。

在6个月的评估中，QSN和积极生活条件的参与者报告他们分别从事剧烈体育活动(40.2% (173/430)vs 38.0%(163/429))和适度体育活动(76.7% (332/433)vs 79.4%(344/433)的比例非常相似。在报告的参与者参与至少10分钟中度或剧烈体育活动的天数中，没有发现显著的组差异(组 t数值范围从.13-1.33)。两个QSN的剧烈活动天数在基线、3个月和6个月评估中都有轻微增加的趋势(平均值= 3.42,SD = 1.52;mean = 3.74, SD = 1.51;mean = 3.69, SD = 1.46;活跃寿命条件(mean = 3.47, SD = 1.62;mean = 3.51, SD = 1.65;mean = 3.85, SD = 1.49;分别)。每组适度活动的天数略高，QSN的基线、3个月和6个月评估也略有增加(均值= 3.93,SD = 1.75;mean = 4.40, SD = 1.91; mean = 4.44, SD = 1.83; respectively) and Active Lives conditions (mean = 4.01, SD = 1.76; mean = 4.42, SD = 1.80; mean = 4.33, SD = 1.88; respectively).

在3个月评估时，参与者报告使用药物治疗产品数量的组间差异不显著(均值= .68,SD = .86 vs均值= .60,SD = .83;不平等的方差 t_1026.97=−1.54, P= .12)，但在6个月评估时，QSN条件的参与者报告使用的药物治疗产品明显多于活跃生命条件的参与者(均值= .06,SD = .82 vs均值= .55,SD =.71;不平等的方差 t_880.06=−1.76, P= .04, 1尾)。

我们还使用一个衡量任何使用(是/否)的复合变量来检查药物治疗的使用。在3个月的评估中，报告使用任何药物治疗的QSN参与者明显多于积极生活参与者:54.2% (262/524)vs 45.8% (221/504); χ²₁= 3.90, n = 1028， P= .048。然而，在6个月的评估中，在这一维度上没有出现分组差异，QSN参与者中有47.3%(212/448)报告了药物治疗使用，而Active Lives参与者中有43.8%(202/461)报告了药物治疗使用。

我们分析了67.0% (351/524)QSN参与者和72.6% (366/504)Active Lives参与者在3个月评估时获得的程序易用性评级。结果显示QSN优于Active Lives对照组(mean = 3.85, SD = 1.28 vs mean = 3.65, SD = 1.36;评分3 =有点;不平等的方差 t_714.79=−2.05, P= .04点)。

在6个月的评估中，79.0%(354/448)的QSN参与者和60.1%(277/461)的Active Lives参与者获得的可用性评分显示，QSN条件具有类似的相对优势:mean = 4.10, SD = 1.21 vs mean = 3.70, SD = 1.35;不平等的方差 t₆₂₉=−3.91, P<措施。

值得注意的是，参与者还被要求对他们发现的特定项目区域(例如，材料库和支持小组区域)的帮助程度进行评级，但我们选择不报告这些数据，因为很少有人提供这些项目的数据，而且根据我们对他们使用指定网站的不引人注目的跟踪，许多提供此类评级的参与者实际上并没有访问该项目区域。