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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

EV0735

人工智能辅助的电子烟教育能否减少青少年及青年人群的电子烟使用并改善心理健康结局？一项随机对照试验的设计

CAN AI-ASSISTED VAPING EDUCATION REDUCE E-CIGARETTE USE AND IMPROVE MENTAL HEALTH OUTCOMES IN YOUNG PEOPLE? THE DESIGN OF A RANDOMISED CONTROLLED TRIAL

该海报介绍了一项随机对照试验的设计，旨在检验由年轻人共同设计的人工智能辅助电子烟教育材料能否改变电子烟使用行为及心理健康结局，目前尚未报告研究结果。

本研究旨在检验人工智能辅助的电子烟教育能否减少澳大利亚16—25岁年轻人的电子烟使用行为，并改善其相关知识、态度及心理健康相关结局；海报报告，2022—2023年期间，澳大利亚18—24岁人群中，曾经使用过电子烟的比例为49%，当前使用率为21%，每日使用率为9.3%。本研究是一项已获资助的三组随机对照试验（RCT），计划招募900名16—25岁的年轻人：第1组使用由年轻人共同设计的人工智能辅助材料（n=300）；第2组使用基于合成参与者数据生成的人工智能辅助材料（n=300）；第3组使用与电子烟无关的中性对照材料（n=300）。所有组均将在7天内每天接收一条消息，随后参与者将被分配至短期接触组（每周接收2条消息，持续至第8周）或长期接触组（每周接收2条消息，持续至第16周）；消息将通过MMS/SMS或WhatsApp发送，并通过要求回复来确认是否收到。评估将在基线、第1周、第2个月、第4个月和第12个月进行；主要结局指标为电子烟使用行为、态度和知识，次要结局指标为使用意向、规范性认知、心理健康指标（焦虑、抑郁、孤独感）、游戏障碍、屏幕使用及其他物质使用。研究假设为：年轻人共同设计的材料将比基于合成参与者信息的材料更有效，且更长时间的接触将对电子烟使用及心理社会结局产生更强的影响。分析将在R环境中采用广义混合效应回归，按照意向性治疗（intention to treat）原则进行，并采用多重插补（multiple imputation）处理缺失数据。海报指出，这是首项检验人工智能辅助电子烟教育能否在12个月内改变行为的研究；计划于2026年8月开始招募参与者，预计于2028年获得结果。

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