Toward Personalized Therapy for Smoking Cessation: A Randomized Placebo-controlled Trial of Bupropion
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether a pretreatment phenotypic marker of nicotine metabolism rate (NMR) predicts successful smoking cessation with bupropion. Smokers (N = 414) were tested for pretreatment NMR, based on the ratio of 3′-hydroxycotinine/cotinine derived during smoking, before entering a placebo-controlled randomized trial of bupropion plus counseling. At the end of the 10-week treatment phase, slow metabolizers (1st NMR quartile) had equivalent quit rates with placebo or bupropion (32%). Fast metabolizers (4th NMR quartile) had low quit rates with placebo (10%), and these were enhanced significantly by bupropion (34%). Smokers in the 2nd quartile (placebo: 25%, bupropion: 30%) and the 3rd quartile (placebo: 20%, bupropion: 30%) did not benefit significantly from bupropion. At the 6-month follow-up, the relationship between the NMR and quitting remained similar, but was no longer statistically significant. A pretreatment assessment of NMR may identify smokers who are most and least likely to benefit from treatment with bupropion for smoking cessation. Clinical Pharmacology & Therapeutics (2008); 84, 3, 320–325 doi:10.1038/clpt.2008.57
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».