2031 – Analysis Of Nicotinic Receptor Genes In Nicotine Replacement Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine replacement therapy (NRT) in the form of patches, gum or inhaler is the most popular treatment for quitting smoking. However, NRT is effective for only a fraction of smokers. Therefore, research is needed to maximize the successful treatment of smokers who want to quit. The purpose of this study is to examine the role of inherited genetic variation in the therapeutic response to NRT. The specific aim of this project is to examine the role of genetic variation in the alpha5 nicotine receptor subunit in NRT treatment success or failure. This nicotine receptors are the main sites of action of nicotine that contribute to tobacco dependence. Study subjects were 403 participants in a stop smoking study examining the effectiveness of different types of NRT on smoking cessation. Subjects received 10-weeks of NRT treatment and their quit success was assessed at the end-treatment. The DNA extracted from blood samples was tested for the D398N variation in the gene that encode for the nicotinic receptors α5. We found a slight trend (p = 0.107) for the allele N398 associated with treatment response (44% in quitting group versus 37% in the relapsing group). This study is one of the first to investigate the link between treatment success with NRT and the genetics of nicotine receptor in the Ontario population. This study confirms the link between CHRNA5 and nicotine dependence, however replications in larger samples are necessary to confirm that this marker will provide an evidence-base for individualizing treatment in smoking cessation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».