Characterising the nicotine metabolite ratio and its association with treatment choice: A cross sectional analysis of Stop Smoking Services in England
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacotherapy provision based on Nicotine Metabolite Ratio (NMR) status (slow/normal metabolism) may improve smoking cessation rates. However, it is unclear whether NMR status is consistent across patient characteristics and current treatment choice. Data come from 1,826 participants attending Stop Smoking Services (SSS) across England in 2012/13. Sociodemographic, mental/physical health, smoking and treatment characteristics (nicotine replacement therapy vs. other pharmacotherapy; group vs. one-to-one behavioural support) were assessed. Salivary nicotine metabolites were measured and NMR (3-hydroxycotinine/cotinine) computed, characterising smokers as slow (NMR < 0.31) or normal (NMR ≥ 0.31) metabolisers. Normal metabolisers were older than slow metabolisers (Odds Ratio (OR) = 1.49, 95% Confidence Interval (CI) = 1.32-1.69) but no other characteristics were associated with NMR status. Overall, predictors accounted for only 7.3% of NMR variance. In adjusted analysis, pharmacotherapy type was not associated with NMR status, but normal metabolisers were less likely to use group support (OR = 0.67, 95% CI = 0.51-0.89). NMR status does not vary substantially across sociodemographic characteristics. Given its impact on pharmacotherapy efficacy, the lack of an association with pharmacotherapy choice suggests there is scope to use NMR status to optimise the selection and efficacy of smoking cessation pharmacotherapy. The unexpected association of NMR status with behavioural support should be explored further.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».