Allen Carr’s Easyway to Stop Smoking - A randomised clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if Allen Carr's Easyway to Stop Smoking (AC) was superior to Quit.ie in a randomised clinical trial (RCT). SETTING: Single centre, open RCT, general population based. PARTICIPANTS: 300 adult smokers, 18 years plus, minimum 5 cigarettes daily, and English speaking. AC, 151 (females 44.4%) and Quit.ie, 149 (females 45.6%), mean age 44 years. outcomes for all 300 were analysed (intention-to-treat). Recruited through advertisement from July 2015 to February 2016. INTERVENTION: Randomly assigned to AC (n=151) and Quit.ie (n=149), matched for age, sex and education. Block randomisation, enrolment and follow-up at 1, 3, 6 and 12 months. Primary aim was to determine if AC had higher quit rates than Quit.ie service at 3 months. Secondary aims: quit rates at 1, 6 and 12 months and analysis of associated factors including weight. AC consisted of a 5-hour seminar, in a group setting. Quit.ie is an online portal for smoking cessation. RESULTS: AC had higher quit rates at 1, 3, 6 and 12 months. AC: 38%, (n=57), 27% (n=40), 23% (n=35), 22% (n=33) vs Quit.ie: 20% (n=30), 15% (n=22), 15% (n=23), 11% (n=17), respectively (all p values <0.05). Logistic regression AC vs Quit.ie, OR 2.26 (95% CI 1.22 to 4.21) p value=0.01. Weight gain 3.8 kg in AC vs 1.8 kg in Quit.ie (p value <0.05). CONCLUSIONS: All AC quit rates were superior to Quit.ie, outcomes were comparable with established interventions. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN12951013. Recruitment July 2015-February 2016.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».