Exploring Potential for a Personalized Medicine Approach to Smoking Cessation With an American Indian Tribe
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A potential precision medicine approach to smoking cessation is tailoring pharmacotherapy to a biomarker known as the nicotine metabolite ratio (NMR). Little is known about the potential impact and acceptability of this approach for American Indian (AI) persons. AIMS AND METHODS: Tribal-academic collaboration was formed and during 2019-2020 AI adults who smoke(N = 54) were recruited to (1) examine correlations between NMR, dependence, and smoking exposure; (2) assess the extent to which pharmacotherapy preference aligned with NMR-informed recommendations; (3) explore acceptability of NMR-informed pharmacotherapy selection. Participants provided samples for assessment of salivary NMR and urinary total nicotine equivalents (TNE) and completed a questionnaire that assessed cigarettes per day (CPD), Fagerstrom Test for Cigarette Dependence (FTCD), pharmacotherapy preference, and perceptions of NMR-informed pharmacotherapy selection. RESULTS: Significant positive correlations were observed between NMR and FTCD (r = 0.29;p = .0383) and its abbreviated version Heaviness of Smoking Index (HIS) (r = 0.28;p =.0426). Post-hoc analyses suggest that relationships between dependence and NMR were driven by time to first cigarette. Nonsignificant, but directionally consistent, relationships were observed between NMR and CPD (r = 0.21; p =0.1436) and TNE (r = 0.24;p = .2906). Most participants preferred nicotine replacement therapy (71%) over varenicline (29%) and preference for pharmacotherapy matched NMR-based recommendations in 54% of participants. NMR-informed pharmacotherapy selection was supported by 62% of participants. CONCLUSION: In a sample of AI adults who smoke, NMR was related to cigarette dependence and about one-half of participants' pharmacotherapy preference matched their NMR-informed recommendation. There was lower acceptability of NMR-informed approach in this sample of AI adults than prior studies among white or black/African American people who smoke. IMPLICATIONS: Relationships between NMR, dependence, and self-preference for pharmacotherapy suggest that NMR-informed pharmacotherapy selection may have potential for enhancing smoking quitting success in this Tribe. Lower acceptability of NMR-informed pharmacotherapy in this Tribe suggests that this approach may not be equitably utilized. Future work could include identifying community-driven solutions to mitigate precision medicine concerns.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».