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Enregistrement W2789657054 · doi:10.1111/add.14182

Do predictors of smoking relapse change as a function of duration of abstinence? Findings from the United States, Canada, United Kingdom and Australia

2018· article· en· W2789657054 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hua‐Hie Yong, Ron Borland, K. Michael Cummings, Timea Partos

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Research UKCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooMedical Research CouncilUniversity of South CarolinaCancer Council VictoriaKing's College LondonNational Health and Medical Research CouncilPfizer
Mots-clésMedicineAbstinenceSmoking cessationDemographyHazard ratioNicotine dependenceLongitudinal studyDemographicsCohortTobacco controlQuit smokingConfidence intervalPsychiatryInternal medicinePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To estimate predictors of time to smoking relapse and test if prediction varied by quit duration. DESIGN: Longitudinal cohort data from the International Tobacco Control Four-Country survey with annual follow up collected between 2002 and 2015. SETTING: Canada, United States, United Kingdom and Australia. PARTICIPANTS: A total of 9171 eligible adult smokers who had made at least one quit attempt during the study period. MEASUREMENTS: Time to relapse was the main outcome. Predictor variables included pre-quit baseline measures of nicotine dependence, smoking and quitting-related motivations, quitting capacity and social influence, and also two post-quit measures, use of stop-smoking medications and quit duration (1-7 days, 8-14 days, 15-31 days, 1-3 months, 3-6 months, 6-12 months, 1-2 years and 2+ years), along with socio-demographics. FINDINGS: All factors were predictive of relapse within the first 6 months of quitting but only wanting to quit, quit intentions and number of friends who smoke were still predictive of relapse in the 6-12-month period of quitting [hazard ratios (HR) = 1.20, P < 0.05; 1.13, P < 0.05; and 1.21, P < 0.001, respectively]. Number of friends smoking was the only remaining predictor of relapse in the 1-2 years quit period (HR = 1.19, P = 0.001) with none predictive beyond the 2-year quit period. Use of stop-smoking medications during quit attempts was related negatively to relapse during the first 2 weeks of quitting (HR = 0.71-0.84), but related positively to relapse in the 1-6-month quit period (HR = 1.29-1.54). Predictive effects of all factors showed significant interaction with quit duration except for perceiving smoking as an important part of life, prematurely stubbing out a cigarette and wanting to quit. CONCLUSIONS: Among adult smokers in the United States, Canada, United Kingdom and Australia, factors associated with smoking relapse differ between the early and later stages of a quit attempt, suggesting that the determinants of relapse change as a function of abstinence duration.

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 enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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