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Enregistrement W2735441499 · doi:10.1037/adb0000301

Target quit date timing as a predictor of smoking cessation outcomes.

2017· article· en· W2735441499 sur OpenAlexafffund
Laurie Zawertailo, Andra Ragusila, Sabrina Voci, Anna Ivanova, Dolly Baliunas, Peter Selby

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésQuartileSmoking cessationAbstinenceOdds ratioMedicineConfidence intervalConfoundingOddsLongitudinal studyNicotinePsychologyDemographyInternal medicineLogistic regressionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence is mixed on whether timing of a target quit date (TQD) has an effect on quit success. The purpose of this secondary analysis of data from a prospective longitudinal study was to determine if time to TQD was a predictor of smoking abstinence at follow-up. Between 2011 and 2013, a total of 5,793 adult smokers participated in a 1-hr psychoeducation workshop and received 5 weeks of nicotine patch treatment. All participants were required to indicate a TQD within 1 month of the workshop. Latency to TQD was categorized into quartiles: 0 to 1 day (first quartile: 28.1%); 2 to 6 days (second quartile: 22.4%); 7 to 19 days (third quartile: 25.4%); 20-31 days (fourth quartile: 24.0%). Compared with participants who chose an immediate TQD within 1 day of the workshop, odds of having quit smoking at end-of-treatment and 6-month follow-up did not significantly differ among those who set a TQD within 2-6 days (5-weeks: adjusted odds ratio [AOR] = 0.89, p = .315; 6-months: AOR = 0.89, p = .417), but were significantly lower for those who chose a TQD either 7-19 days (5-weeks: AOR = 0.76, p = .023; 6-months: AOR = 0.70, p = .013) or 20-31 days (5-weeks: AOR = 0.64, p = .001; 6-months: AOR = 0.69, p = .017) after the workshop. TQD timing was an independent predictor of smoking cessation outcomes after controlling for potential confounding variables including confidence in quitting ability, importance of quitting, nicotine dependence, and number of nicotine patches used. (PsycINFO Database Record

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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