How generalisable to community samples are clinical trial results for treatment of nicotine dependence: a comparison of common eligibility criteria with respondents of a large representative general population survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the generalisability of findings from clinical trials of individuals with nicotine dependence to a large general population sample. METHODS: Eligibility criteria were drawn from typical criteria of clinical trials for nicotine dependence. The National Epidemiological Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC), a large national sample of the US population, was used to assess how many potentially eligible people would fulfil the eligibility criteria. NESARC interviewed more than 43,000 adults aged 18 years and older. We applied a standard set of eligibility criteria representative of smoking cessation clinical trials to all the 4962 adults with nicotine dependence in the past 12 months, and then to a subgroup of participants motivated to quit (n=4121). RESULTS: We found that approximately six out of 10 participants (65.89%) with nicotine dependence were excluded by at least one criterion. In the subgroup of nicotine-dependent participants motivated to quit, more than half (58.60%) were excluded by at least one criterion. For the overall sample, smoking 10 cigarettes per day or less and lack of motivation to quit were the two criteria leading to exclusion for the greatest percentage of individuals (32.02% and 17.60%, respectively). For the sample motivated to quit, smoking 10 cigarettes or fewer per day and current depression led most frequently to exclusion (33.79% and 15.71%, respectively). CONCLUSIONS: Further studies and interventions should explore the efficacy of tobacco treatment interventions in a larger segment of the population, notably in the subpopulations of people with nicotine dependence who smoke fewer than 10 cigarettes per day or who have comorbid depression.
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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 | 0,688 | 0,904 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».