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Enregistrement W2259668777 · doi:10.2196/resprot.4805

Benefits of E-Cigarettes Among Heavy Smokers Undergoing a Lung Cancer Screening Program: Randomized Controlled Trial Protocol

2016· article· en· W2259668777 sur OpenAlexvenueno aff
Claudio Lucchiari, Marianna Masiero, Giulia Veronesi, Patrick Maisonneuve, Stefania Spina, Costantino Jemos, Emanuela Omodeo Salè, Gabriella Pravettoni

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondazione Umberto VeronesiUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésRandomized controlled trialProtocol (science)Lung cancerMedicineLung cancer screeningCancer preventionSmoking cessationFamily medicinePhysical therapyAlternative medicineMedical physicsCancerOncologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking is a global public health problem. For this reason, experts have called smoking dependence a global epidemic. Over the past 5 years, sales of electronic cigarettes, or e-cigarettes, have been growing strongly in many countries. Yet there is only partial evidence that e-cigarettes are beneficial for smoking cessation. In particular, although it has been proven that nicotine replacement devices may help individuals stop smoking and tolerate withdrawal symptoms, e-cigarettes' power to increase the quitting success rate is still limited, ranging from 5% to 20% dependent on smokers' baseline conditions as shown by a recent Cochrane review. Consequently, it is urgent to know if e-cigarettes may have a higher success rate than other nicotine replacement methods and under what conditions. Furthermore, the effects of the therapeutic setting and the relationship between individual characteristics and the success rate have not been tested. This protocol is particularly innovative, because it aims to test the effectiveness of electronic devices in a screening program (the COSMOS II lung cancer prevention program at the European Institute of Oncology), where tobacco reduction is needed to lower individuals' lung cancer risks. OBJECTIVE: This protocol was designed with the primary aim of investigating the role of tobacco-free cigarettes in helping smokers improve lung health and either quit smoking or reduce their tobacco consumption. In particular, we aim to investigate the impact of a 3-month e-cigarettes program to reduce smoking-related respiratory symptoms (eg, dry cough, shortness of breath, mouth irritation, and phlegm) through reduced consumption of tobacco cigarettes. Furthermore, we evaluate the behavioral and psychological (eg, well-being, mood, and quality of life) effects of the treatment. METHODS: This is a prospective, randomized, placebo-controlled, double-blind, three-parallel group study. The study is organized as a nested randomized controlled study with 3 branches: a nicotine e-cigarettes group, a nicotine-free e-cigarettes group, and a control group. The study is nested in a screening program for early lung cancer detection in heavy smokers. RESULTS: The study is open and is still recruiting. CONCLUSIONS: Stopping or reducing tobacco consumption should be a main goal of any health organization. However, traditional antismoking programs are expensive and not always effective. Therefore, favoring a partial or complete shift to e-cigarettes in heavy smokers (eg, persons at high risk for a number of diseases) could be considered a moral imperative. However, before following this path, sound and reliable data on large samples and in a variety of contexts are required. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02422914; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02422914 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6etwz1bPL).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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