Nicotine metabolite ratio and smoking outcomes using nicotine replacement therapy and varenicline among smokers with and without psychiatric illness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It has been suggested that the effectiveness of nicotine replacement smoking cessation pharmacotherapy may be enhanced by assessing rates of nicotine metabolism using the nicotine metabolite ratio - which reflects differences in the activity of the CYP2A6 hepatic enzyme - and titrating doses appropriately. To date, supporting evidence is equivocal, with little information regarding the assessment and effectiveness of the nicotine metabolite ratio among smokers with psychiatric conditions. METHODS: The nicotine metabolite ratio of 499 smokers from the FLEX trial was determined using urine samples obtained at baseline. They were randomized to receive either: standard transdermal nicotine (nicotine replacement therapy); extended nicotine replacement therapy + adjunct nicotine agent; or varenicline. Primary cessation outcomes were seven-day point prevalence at 5, 10, 22, and 52 weeks post-target quit date, comparing across treatment and psychiatric status. Our principal analysis employed logistic regression (outcome: abstinence), using slow metabolizers as the reference category. RESULTS: No differences were observed by nicotine metabolite ratio classification (slow, moderate, fast) with respect to any demographic or smoking-related variables. Nicotine metabolite ratio class did not predict smoking cessation in either the overall sample, or by treatment condition at any time-point (week 52 moderate metabolizers: odds ratio 1.34, 95% confidence interval (0.68-2.63), p=0.394; fast metabolizers: odds ratio 1.04 (0.56-1.91), p=0. 906). CONCLUSION: Our results did not find any associations between nicotine metabolite ratio and cessation outcomes among smokers using nicotine replacement therapy or varenicline with and without lifetime psychiatric conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».