Impact of nicotine replacement therapy as an adjunct to anti-tuberculosis treatment and behaviour change counselling in newly diagnosed pulmonary tuberculosis patients: an open-label, randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the impact of intensive smoking cessation activities as an adjunct to anti-tuberculosis treatment on patient-related treatment outcomes. In this open-label, randomised controlled trial, self-reporting smokers with pulmonary tuberculosis who initiated standard anti-tuberculosis treatment were randomised to either nicotine replacement therapy and behaviour change counselling (n = 400) or counselling alone (n = 400) provided at baseline and two follow-up visits. The primary outcomes were change in TBscore at 24-weeks and culture conversion at 8-weeks. Biochemical smoking quit rates defined as serum cotinine levels <10 ng/mL and/or exhaled carbon monoxide levels <6 ppm (47·8% vs 32·4%, p-value =< 0·001) and self-reported quit rates (69.3% vs 38·7%, p-value =< 0·001) were significantly higher in the intervention arm at 24-weeks. Though the TBscores at 24 weeks (95% CI) were lower in the intervention arm [2·07 (1·98, 2·17) versus 2.12 (2·02, 2·21)], the difference was not clinically meaningful. Patients in the control arm required treatment extension more often than intervention arm (6·4% vs 2·6%, p-value = 0·02). Combining nicotine replacement therapy with behaviour change counselling resulted in significantly higher quit rates and lower cotinine levels, however, impact on patient-related (TBscore) or microbiological outcomes (culture conversion) were not seen.
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».