Personalized dosing of nicotine replacement therapy versus standard dosing for the treatment of individuals with tobacco dependence: study protocol for a randomized placebo-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medications for smoking cessation are currently only effective in helping a minority of smokers quit. Drug development is slow and expensive; as such, there is much interest in optimizing the effectiveness of existing treatments and medications. Current standard doses of nicotine replacement therapy are not effective for many smokers, and in many cases, the amount of nicotine provided is much less than when a smoker is smoking their usual number of cigarettes. The proposed study will test if titrating the dose of the nicotine patch (up to 84 mg) will improve quitting success compared to those receiving a 21-mg nicotine patch with increasing doses of placebo patch. METHODS: This is a multicenter, pragmatic, two-arm, placebo-controlled, block randomized controlled trial. We will recruit participants who smoke at least 10 cigarettes daily and are interested in making a quit attempt. After 2 weeks of usual treatment with a 21-mg patch, participants who fail to quit smoking (target n = 400) will be randomized to receive escalating doses of a nicotine patch vs matching placebo patches for an additional 10 weeks or up to a maximum dose of 84 mg per day. Those who stop smoking during the first 2 weeks of usual treatment will continue with 21 mg patch treatment for 10 weeks and will form an additional comparison arm. In addition to the medication, participants will receive brief behavioral counseling at each study visit. The primary outcome will be biochemically confirmed continuous abstinence from smoking during the last 4 weeks of treatment (weeks 9 to 12). DISCUSSION: Research evidence supporting the effectiveness of personalized doses of nicotine replacement therapy could change current practice in a variety of healthcare settings. Given the evidence that quitting smoking at any age diminishes the risk of tobacco-related morbidity and mortality, even small increases in absolute quit rates can have a substantial population-level impact on reducing smoking-related disease, mortality rates, and associated healthcare costs. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT03000387 . Registered on 22 December 2016.
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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 | 0,027 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,015 |
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 ».