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Enregistrement W2037117933 · doi:10.1080/14622200210141266

Relations of cotinine and carbon monoxide to self-reported smoking in a cohort of smokers and ex-smokers followed over 5 years

2002· article· en· W2037117933 sur OpenAlexaff
Robert P. Murray, John E. Connett, Joseph A. Istvan, Mitchell Nides, Shelly Rempel-Rossum

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésCotinineMedicineCohortSmoking cessationNicotineCohort studyRandomized controlled trialEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the persistence of discrepancies between biochemical measures of smoking and self-reported smoking status in a cohort of clinical trial participants across 5 years. The Lung Health Study, a randomized trial in 10 clinical centers in North America, enrolled 3923 participants in smoking intervention and 1964 in usual care in 1987 and 1988. Smoking status was assessed at baseline and at five annual follow-up visits by self-report, salivary cotinine and expired-air carbon monoxide. Compared to self-report, sensitivity and specificity of cotinine and carbon monoxide were similar across 5 years. Evidence of error in self-reports of quitting smoking persisted across 5 years, although it declined over time. Multivariate models confirmed that self-report bias was characteristic of the early years in the study. Significant covariates differed between cotinine and carbon monoxide models. When cotinine was used for verification, about half of the individuals in the smoking intervention group with self-report bias at the first year continued to exhibit bias for 5 years. In absolute terms, the errors associated with measurement were small, but they persisted over 5 years. Some differences appeared to be related to the distinction that carbon monoxide verification was immediate, while cotinine verification was deferred.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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