戒烟聊天机器人:范围审查

介绍

背景

烟草使用是全世界过早死亡的最可预防的单一原因。吸烟每年导致800多万人死亡，是癌症、呼吸系统疾病、脑血管疾病、心脏病和其他一些使人衰弱的慢性疾病的一个危险因素[1]。戒烟可以降低一些与烟草有关的疾病的风险，在某些情况下，与继续使用烟草的人相比，戒烟者的预期寿命可以延长几年。尽管过去20年取得了重大进展，但全球烟草使用量从2000年的13.97亿下降到2018年的13.37亿，即约6000万人[2然而，许多国家仍未充分实施可从烟草使用中拯救生命的政策，各国政府制定的到2025年将烟草使用流行率降低30%的全球目标仍未实现。其中一项政策是世界卫生组织(WHO)烟草控制框架公约(FCTC)第14条，它为戒烟提供了帮助。

COVID-19是一种主要影响肺部的传染病，吸烟是许多呼吸道感染的已知危险因素，并会增加呼吸道疾病的严重程度。在疫情早期，世卫组织召集了一组专家，发现吸烟者比不吸烟者更有可能患上严重的COVID-19。这一消息促使数百万吸烟者想要戒烟。3.]。尽管约60%的吸烟者表示希望戒烟，但只有30%的人能够获得使他们成功戒烟的资源[3.]。

利用数字解决方案的力量可能是弥合全球戒烟服务可得性和提供方面这一差距的一种方法。全球电信公司的用户统计数据显示，目前全球约有30亿智能手机用户，预计这一数字在未来几年将增加数百万。[4]。智能手机拥有量和互联网接入的快速增长为接触吸烟者和提供戒烟支持提供了新的机会。数字干预在医疗保健方面具有显著优势，如灵活性、匿名性、成本效益、可扩展性和可访问性的增加[5，6]。

先前的研究发现，短信干预对帮助吸烟者成功戒烟是有效的。对智能手机戒烟项目的高质量(低偏倚)随机对照试验(rct)的系统评价发现，短信干预通常使戒烟成功率增加一倍[7，8]。2019年的一项Cochrane综述发现，发短信对6个月的戒烟效果有益，而当时智能手机应用程序干预的证据不足[8]。

大多数短信项目使用行为改变技术(bct)，这有助于干预效果[9]。COM-B模型中的技术，它描述了一个人的能力、动机和机会都对他们的行为有影响[10]，例如“促进预防和应对复吸”、“提供有关吸烟和戒烟后果的信息”、“推广使用放松技巧”和“建议/促进使用社会支持”等，都可以很容易地纳入信息传递干预措施[9]。

这些已被证明有效的bct也可用于聊天机器人或会话代理，这些数字工具允许用户通过语音或文本与程序交谈。11]。这些工具旨在模仿人类交流，并提供友好和引人入胜的答案，直接回应用户的问题或关注[12]。近年来，聊天机器人已被用于医疗保健，以支持临床医生诊断和帮助个人管理慢性疾病。13]。因为聊天机器人可以即时反馈，并且可以通过社交媒体和消息应用程序(如Facebook Messenger)广泛使用，所以根据之前的短信研究，人们假设它们可能特别适合支持戒烟。

在2019冠状病毒病大流行期间，世卫组织利用现有戒烟计划的内容开发了几个戒烟聊天机器人。这些机器人是为了响应世界卫生组织让1亿人戒烟的倡议而推出的，其中包括Florence(虚拟人)和在Viber、WhatsApp、Facebook Messenger和微信上提供的聊天机器人，尽管目前还没有对这些机器人的正式评估。

目前的审查

尽管聊天机器人目前有帮助吸烟者戒烟的潜力，但目前还没有评估它们在成年吸烟者中的效果的评论。本综述的目的是评估聊天机器人在戒烟方面的功效并总结研究成果。该审查包括对已发表文献和灰色文献的搜索，以检查证据的全部范围。

方法

研究鉴定

本次审查以PRISMA-ScR(系统审查和范围审查的元分析扩展首选报告项目)核对表为指导[14，协议未注册。Embase、MEDLINE、APA PsycINFO、Google Scholar和Scopus于2021年7月2日进行了检索。我们还在JMIR、Cochrane图书馆、Lancet Digital Health和Digital Medicine上进行了额外的搜索，以确定更多相关的文章。使用迭代过程来制定搜索策略。与戒烟相关的词汇与聊天机器人或“会话代理”的词汇结合在一起文本框1对于每个数据库的所有搜索项)。这些组合用于创建搜索字符串，然后将其放入数据库。使用过滤器将搜索限制在2000年至2021年之间发表的文章。检索纳入文献的参考文献列表，寻找符合纳入标准的新研究。

资格

纳入本范围审查的文章符合以下要求:(1)在吸烟人群中进行的研究，(2)在2000年至2021年之间进行的研究，(3)有英文版本，(4)包括聊天机器人干预。由于这是一项范围综述，我们没有对研究设计施加任何限制;但是，论文手稿被排除在外。

研究选择

使用EndNote删除重复内容后，由2位作者(KG和RD)根据纳入标准筛选标题。用于此的软件是Rayyan [15]，这是一个用于系统和范围审查的网络程序。在筛选过程中，对标题进行筛选，以评估其与研究问题和标准的相关性。如果不能从标题中推断出相关性，则根据纳入标准对所选研究的摘要进行审查。下一步是评估符合纳入标准的文章全文并评估其相关性。最后，两位研究者(KG和RD)会面讨论任何分歧并解决任何差异。如有必要，咨询第三位研究员。

数据提取与合成

两位作者(KG和RD)于2021年7月14日从纳入的研究中提取了数据。采用预先设计好的电子表格提取数据，包括标题、作者、总样本量、国家、年龄均值和标准差、干预持续时间、理论参考、措施、评估时间点、比较情况、主要结果以及是否进行了功率计算。

结果

研究选择

数据库检索共确定了323项研究，另外2项研究来自Cochrane图书馆和JMIR (图1）.去除重复项后，共筛选了259篇文章。最终审查后，纳入了10项研究。研究被排除在外有几个原因:(1)对话主体实际上是一个通过社交媒体交流的人，(2)论文是一篇论文，(3)干预并没有专门针对戒烟。

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研究特点

有3篇框架文章[16-18]， 1研究方案[19]， 2项试点研究[20.，21]， 2次试验[22，23]， 2项随机对照试验[24，25]。本综述纳入的研究见表1，详情载于多媒体附录1。

三篇论文主要是描述性的，没有提出任何干预措施[16-18]。这些描述了戒烟聊天机器人文献中的一系列主题，包括基于认知行为疗法的单agent和多agent聊天机器人[16];设计一个具体的戒烟对话代理的描述[17];以及社会经济地位较低的青少年戒烟聊天机器人的研究、理论和考虑[18]。

样本量与干预持续时间

试点研究[20.，21]和试验[22，23]的样本从6到121人不等。相对于随机对照试验，样本量相当大(n=57,214 [24]和n=401 [25])。rct的干预时间较短，仅为1 ~ 2个月，其中1项先导研究的最长随访时间为52周[21]。

参与者的特征

每项研究的参与者都是成年吸烟者。这些参与者来自欧洲、美洲和亚洲各国。在低收入和中等收入国家(LMICs)没有研究。

测量和理论的使用

有些研究使用了一种有效的测量方法，例如生活质量量表EuroQol- 5d - 5l(5级EuroQol 5维问卷)[19]或尼古丁依赖量表(Fagerstrom尼古丁依赖测验)[20.，21]。然而，一些研究使用自我报告方法来评估吸烟作为干预后的措施[24，25]。在9项研究中，有7项至少引用了一种理论。这些理论包括动机访谈、接受与承诺疗法、认知行为疗法、bct、游戏化和问题解决等心理学理论。

聊天机器人的类型

在不同的研究中，聊天机器人的干预措施差异很大。一些聊天机器人被描述为具体化的会话代理，它们使用一个人的化身与用户交谈。17，20.，22]。其他人则使用社交媒体平台，如WhatsApp [25]，或者是移动设备上应用程序的一部分[21，24]。另外的研究将聊天机器人描述为一种独立的功能，它可以通过网站或移动设备提供戒烟支持或戒烟计划[16，19，23]。

研究结果

戒烟

许多研究发现了戒烟措施的积极效果。四项研究表明戒烟率有所提高。Karekla等[20.研究发现，治疗组在6个月时的自我报告戒烟率明显高于对照组。Masaki等[21研究发现，聊天机器人干预导致9至24周的持续戒断率为64%，9至12周为76%，9至52周为58%。这是作为门诊尼古丁依赖服务的补充，作者说这些比率比以前门诊服务的研究要高。Perski等[24研究还发现，那些使用聊天机器人来支持他们现有的“戒烟”应用程序的人，在一个月后戒烟的几率是那些使用没有聊天机器人的标准版本应用程序的人的1.41倍。最后，Wang等[25研究发现，干预组在6个月时的戒烟率高于对照组(20.1% vs 12.4%)。尽管穆沙拉夫等人[23在没有测量戒烟情况的情况下，8.3%的参与者指出干预对他们的吸烟习惯有所帮助。两项研究发现，聊天机器人的干预导致14天后每天吸烟的数量减少[22]及六个月[20.]。据报道，戒烟的其他益处包括在6个月时降低对尼古丁的依赖[20.]及12周[21]。

额外的结果

本综述中的研究还发现了一些值得强调的额外益处。三项研究指出，参与者喜欢这种干预措施。Abdullah等[22]发现整体评价是非常积极的，Karekla等[20.发现干预的满意度、兴趣、参与、可接受性和有用性被评为很高。穆沙拉夫等人[23发现34.7%的参与者喜欢与聊天机器人的互动。除了这些发现，Karekla等人[20.研究发现，与对照组相比，他们的聊天机器人干预在6个月时提高了自我效能感。Masaki等[21发现干预组在12周后情绪和身体症状都有所改善。最后，Wang等[25发现了参与度的提高。研究人员发现，当聊天机器人被激活时，发送的信息数量和类型增加了61%，而那些在过去一周不吸烟的人与聊天机器人的对话数量明显高于吸烟的人。

研究质量

对研究方法的回顾发现，大多数研究的质量都很低。仅发现2项rct。在1项RCT中，在1个月的随访中，只有10.7%的总样本有应答[24]。另一项RCT未报告任何P值[25]。随访时间短(1 ~ 2个月)。一份框架文件强调了一项试验的一些初步结果;然而，研究人员并没有提供很多方法上的细节[16]，另一项试验的流失率为42% [20.]。

讨论

这一范围审查的目的是对聊天机器人在戒烟中的证据程度进行总体总结。总的来说，对证据的总结发现，目前评估聊天机器人戒烟的高质量研究有限。两项随机对照试验提供了令人鼓舞的结果。然而，两者都存在重大的方法和报告问题[24，25]。试验和试点研究也显示了疗效;然而，由于这些研究的能力有限，推广到更大的人群是有限的。这一范围综述表明，需要更大规模的高质量研究来评估聊天机器人对戒烟的有效性。

虽然就聊天机器人的技术发展和效能发表的评论仍在继续。[26-29]，这一范围审查强调了一些关键问题，具体到使用聊天机器人戒烟的证据。首先，如前所述，证据质量较低，存在随访时间短、高流失率/低回复率以及方法描述不佳等问题。另一个关键问题是缺乏对中低收入国家的研究。高收入国家可能有不同的背景，包括良好的烟草控制政策和低吸烟率，这使得这些研究结果对中低收入国家的推广存在问题。也没有针对更习惯于或更愿意使用聊天机器人技术的年轻人群进行的研究。Simon等人[18在他们的论文中指出，社会经济地位较低的青少年需要戒烟干预。因此，未来的研究将需要在更多样化的人群中测试这些干预措施。

最后一个关键问题是用于描述聊天机器人干预的语言。研究人员描述干预措施的方式在不同的研究中差别很大。例如，一些被描述为“对话代理”、“具体化的对话代理”、“数字化身”或仅仅包含聊天机器人的应用程序。这种异质性使得比较和准确评估聊天机器人功能的有效性变得困难。由于没有“商定”的术语，也没有对这些技术提供的功能进行完整的描述，因此很有可能缺少像聊天机器人那样的干预措施。

这一范围审查提出的进一步考虑包括在干预中使用的聊天机器人技术的连续性。有些相对简单，例如，提供一组回答/问题供参与者选择，这与现有的基于信息的戒烟干预措施没有太大区别，这些干预措施已被证明是有效的[30.-32]，而另一些则更为复杂，可以使用人工智能方法对参与者的个人问题做出高度定制的回应。聊天机器人技术可以以多种方式提供，从独立的应用程序和嵌入到现有的社交媒体/消息程序中，到更复杂的“数字人类”技术(如SoulMachines)。33])。这些差异可能会对参与和有效性产生潜在影响，因此应在任何报告或研究中予以充分描述。

聊天机器人也有可能用于与戒烟相关的其他干预措施，但不是直接用于戒烟。我们发现了一篇描述聊天机器人筛选药物使用者的论文[34]。聊天机器人在提供真正的戒烟帮助之前，可能会很好地帮助人们寻求健康行为和获得健康服务。

虽然这篇范围审查提供了当前聊天机器人文献的有效总结，但这篇审查有一些局限性。我们没有对文献的方法学质量进行正式评估[14由于明显缺乏足够的高质量试验。聊天机器人干预在描述、干预接触程度、方法和结果测量方面也存在相当大的异质性。这使得评估聊天机器人的整体功效和综合研究结果变得困难。

尽管存在这些局限性，但本综述仍有一些显著的优势。本综述检索了已发表的文献和灰色文献，对纳入的研究类型没有任何限制。因此，我们能够评估各种各样的研究，这些研究提供了一个很好的研究现状总结。

很明显，需要进行更多高质量的试验来全面评估聊天机器人对戒烟的功效。此外，希望世卫组织在2019冠状病毒病大流行期间开发的戒烟聊天机器人的正式评估将提供真实的证据，以促进有关聊天机器人对戒烟影响的知识体系。

总之，本综述概述了聊天机器人在戒烟中的应用。总的来说，我们发现了一些有效性的证据;然而，评估聊天机器人的研究数量有限，显然需要更多高质量的试验。未来的研究应该致力于对聊天机器人的功能、交付模式和理论基础进行更深入的描述。它应该将聊天机器人与经过验证的短信和其他戒烟干预措施进行比较，以确定它们是否比目前的计划更有效。最后，作者应该在描述聊天机器人和关键词时使用一致的术语，以确保他们的研究在未来的评论中很容易被搜索到。