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Enregistrement W3089734685 · doi:10.24095/hpcdp.33.1.03f

Évaluation de la portée des traitements de remplacement de la nicotine comme mesure préventive de santé publique

2012· article· fr· W3089734685 sur OpenAlexaffvenueabout
Susan J. Bondy, LM Diemert, JC Victor, PW McDonald, Cohen Je

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of WaterlooOntario Tobacco Research UnitPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyMedicinePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>Introduction</title> L'accès à un traitement de remplacement de la nicotine (TRN) est une mesure de santé publique essentielle qui permet de réduire le tabagisme. Nous avons évalué la prévalence et les corrélats de l'utilisation du TRN en Ontario, où il est accessible sans ordonnance. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Les participants formaient un échantillon représentatif de 2 262 fumeurs adultes au sein de la cohorte de l'Enquête sur le tabagisme en Ontario. Nous avons procédé à une étude prospective de l'utilisation de TRN sur une période de six mois en fonction des antécédents et des comportements liés au tabagisme, des tentatives d'abandon du tabac, de l'obtention d'autres appuis à l'abandon du tabac et des attitudes à l'égard des TRN. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Dans l'ensemble, 11 % des fumeurs ont eu recours à un TRN durant la période de suivi de six mois. La prévalence était de 25 % au sein des 27 % de fumeurs correspondant aux lignes directrices cliniques recommandant le TRN comme option thérapeutique, et elle était faible chez les fumeurs n'essayant pas d'arrêter de fumer. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Devant l'accessibilité croissante aux TRN, il y aurait lieu d'intensifier la surveillance et d'approfondir les recherches pour déterminer l'impact de la portée et des bienfaits des TRN, en tenant compte aussi bien de la population des fumeurs en général que des populations de fumeurs cibles. </sec>

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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