Can Treatment Support Mitigate Nicotine Metabolism-Based Disparities in Smoking Abstinence? Secondary Analysis of the Helping HAND 4 Trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The nicotine metabolite ratio (NMR), a biomarker of CYP2A6-mediated nicotine metabolism, predicts the efficacy of nicotine replacement therapy (NRT), with fast metabolizers benefiting less than slow metabolizers. Whether treatment support to optimize NRT use (henceforth "treatment support") modifies this pharmacogenetic relationship is unknown. METHODS: Hospitalized adult daily smokers were assigned to one of two post-discharge smoking cessation interventions offering NRT and counseling: (1) Transitional Tobacco Care Management, which delivered enhanced treatment support via free combination NRT at discharge and automated counseling, and (2) a quitline-based approach representing usual care (UC). The primary outcome was biochemically verified 7-day point prevalence abstinence 6 months after discharge. Secondary outcomes were the use of NRT and counseling during the 3-month intervention period. Logistic regression models tested for interactions between NMR and intervention, controlling for sex, race, alcohol use, and BMI. RESULTS: Participants (N = 321) were classified as slow (n = 80) or fast (n = 241) metabolizers relative to the first quartile of NMR (0.012-0.219 vs. 0.221-3.455, respectively). Under UC, fast (vs. slow) metabolizers had lower odds of abstinence at 6 months (aOR 0.35, 95% CI 0.13-0.95) and similar odds of NRT and counseling use. Compared to UC, enhanced treatment support increased abstinence (aOR 2.13, 95% CI 0.98-4.64) and use of combination NRT (aOR 4.62, 95% CI 2.57-8.31) in fast metabolizers, while reducing abstinence in slow metabolizers (aOR 0.21, 95% CI 0.05-0.87; NMR-by-intervention interaction p = .004). CONCLUSIONS: Treatment support increased abstinence and optimal use of NRT among fast nicotine metabolizers, thereby mitigating the gap in abstinence between fast and slow metabolizers. IMPLICATIONS: In this secondary analysis of two smoking cessation interventions for recently hospitalized smokers, fast nicotine metabolizers quit at lower rates than slow metabolizers, but providing fast metabolizers with enhanced treatment support doubled the odds of quitting in this group and mitigated the disparity in abstinence between fast and slow metabolizers. If validated, these findings could lead to personalized approaches to smoking cessation treatment that improve outcomes by targeting treatment support to those who need it most.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».