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Enregistrement W4309013167 · doi:10.3390/curroncol29110676

Nicotine-Free E-Cigarettes Might Promote Tobacco Smoking Reduction Better Than Nicotine Delivery Devices: Results of a Double-Blind Randomized Controlled Trial at 1 Year

2022· article· en· W4309013167 sur OpenAlexvenueno aff
Claudio Lucchiari, Marianna Masiero, Ketti Mazzocco, Giulia Veronesi, Patrick Maisonneuve, Costantino Jemos, Emanuela Omodeo Salè, Stefania Spina, Raffaella Bertolotti, Derna Busacchio, Gabriella Pravettoni

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondazione Umberto VeronesiMinistero della Salute
Mots-clésMedicineNicotineSmoking cessationRandomized controlled trialLung cancerClinical trialAlcohol consumptionNicotine replacement therapyCigarette smokingEnvironmental healthInternal medicineAlcoholPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to determine whether the use of e-cigarettes to aid in quitting contributed to the increase in the pulmonary health of chronic smokers. The efficacy of e-cigarettes to support a successful smoking cessation attempt was also investigated. A total of 210 smokers (78 women) were enrolled in a screening program for the early detection of lung cancer and distributed in three arms: nicotine e-cigarette plus support, nicotine-free e-cigarette plus support, and support. Results showed that participants in the nicotine e-cigarette arm had a significant and fast decrease in daily cigarettes, but that later they resume smoking more than the other two groups. Conversely, participants in the other two arms showed similar daily consumption at the two evaluation points. Among abstinent participants, only 12.5% reported cough, while 48% of current smokers had pulmonary symptoms. Our study suggests that, in the long run, the use of a nicotine-free liquid may favor reducing smoking and could be considered a good option in a clinical setting.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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