Systematic Follow-Up of a Cohort of Smokers Who Received a Standard Smoking Cessation Intervention with Soft Laser Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background:Different techniques may help smokers quitting smoking. Recently soft laser treatment (SLT) has been used with reported not documented high success rates. We decided to conduct a systematic assessment of the charts of subjects treated at one SLT clinic in Montreal.Method: Historical cohort: Subjects treated by SLT during the period May to September 2005. Primary outcome: "not smoking" 6 months after the intervention. The intervention included SLT supported by complementary natural products for comfort. 84 points were treated according to auriculotherapy principles. Sample size was calculated for precision around success rate. Statistical analysis was intent to treat (ITT) and per protocol.Results:Primary outcome: proportion of success at 6 months were 117/210 (44%), 95% CI: 38% - 51% with ITT approach and 93/167 (56%), 95% CI: 48% - 63% with per protocol analysis. Results at 12 months were 40% (33% - 46%) and 62% (54% - 70%) for the two approaches, respectively.Discussion:Our results suggest a possible effect of the SLT that would be in the high range of those observed with other interventions. However, absence of control group and other limitations prevent making any conclusion. Double blind placebo controlled randomized trials need to be conducted.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».