Estimating the number of quit attempts it takes to quit smoking successfully in a longitudinal cohort of smokers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The number of quit attempts it takes a smoker to quit successfully is a commonly reported figure among smoking cessation programmes, but previous estimates have been based on lifetime recall in cross-sectional samples of successful quitters only. The purpose of this study is to improve the estimate of number of quit attempts prior to quitting successfully. DESIGN: We used data from 1277 participants who had made an attempt to quit smoking in the Ontario Tobacco Survey, a longitudinal survey of smokers followed every 6 months for up to 3 years beginning in 2005. We calculated the number of quit attempts prior to quitting successfully under four different sets of assumptions. Our expected best set of assumptions incorporated a life table approach accounting for the declining success rates for subsequent observed quit attempts in the cohort. RESULTS: The estimated average number of quit attempts expected before quitting successfully ranged from 6.1 under the assumptions consistent with prior research, 19.6 using a constant rate approach, 29.6 using the method with the expected lowest bias, to 142 using an approach including previous recall history. CONCLUSIONS: Previous estimates of number of quit attempts required to quit may be underestimating the average number of attempts as these estimates excluded smokers who have greater difficulty quitting and relied on lifetime recall of number of attempts. Understanding that for many smokers it may take 30 or more quit attempts before being successful may assist with clinical expectations.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».