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Enregistrement W2094367026 · doi:10.1080/14622200410001734094

Tobacco cessation pharmacotherapy use among First Nations persons residing within British Columbia

2004· article· en· W2094367026 sur OpenAlexaffabout
A. E. Dennis Wardman F.R.C.P.C, Nadia Khan

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTraditional and Medicinal Uses of Annonaceae
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFirst Nations Health and Social Secretariat of ManitobaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceSmoking cessationSuiteMedicinePharmacotherapyFamily medicinePolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate of tobacco use is higher among First Nations (FN) peoples than among other Canadians. Cessation pharmacotherapy agents reduce tobacco use, but the appropriateness and effectiveness of these agents among FN smokers are not entirely clear. Rates of tobacco cessation pharmacotherapy use among FN smokers are unknown; such information would be useful for program planners and would indicate appropriateness of use. To examine cessation pharmacotherapy use, we extracted claims for nicotine gum, nicotine patch, and bupropion SR (Zyban) from the Non-Insured Health Benefits pharmacy database for FN persons living within British Columbia during 2001. A total of 3.8% (95% CI=3.6-4.0) of FN claimants filled a prescription for at least one tobacco cessation pharmacotherapy agent; 61.7% were female, and their mean age was 38.1 years. Most claims (60.5%) were for bupropion, followed by nicotine patch (40.7%) and nicotine gum (4.7%). A total of 4.6% of claimants used both nicotine patch and bupropion,.8% used nicotine gum and nicotine patch, and.5% used nicotine gum and bupropion. Pharmacotherapy agents appear to be used less often by FN smokers than by other Canadian smokers for several possible reasons. Additional research is needed related to FN populations and cessation pharmacotherapy use in terms of cultural appropriateness, barriers to use, and effectiveness.

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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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