Target quit date timing as a predictor of smoking cessation outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».