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Enregistrement W4385668799 · doi:10.2196/48857

Varenicline Combined With Oral Nicotine Replacement Therapy and Smartphone-Based Medication Reminders for Smoking Cessation: Feasibility Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4385668799 sur OpenAlexvenueno aff
Munjireen Sifat, Emily T. Hébert, Jasjit S. Ahluwalia, Michael S. Businelle, Joseph J C Waring, Summer G Frank-Pearce, Chase Bryer, Lizbeth Benson, Stefani Madison, Lourdes G. Planas, Irina Baranskaya, Darla E. Kendzor

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbusePfizerStephenson Cancer CenterNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthTobacco Settlement Endowment Trust
Mots-clésVareniclineMedicineSmoking cessationNicotine replacement therapyRandomized controlled trialAbstinenceNicotinePhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Varenicline and oral nicotine replacement therapy (NRT) have each been shown to increase the likelihood of smoking cessation, but their combination has not been studied. In addition, smoking cessation medication adherence is often poor, thus, challenging the ability to evaluate medication efficacy. OBJECTIVE: This study examined the effects of combined varenicline and oral NRT and smartphone medication reminders on pharmacotherapy adherence and smoking abstinence among adults enrolled in smoking cessation treatment. METHODS: A 2×2 factorial design was used. Participants (N=34) were randomized to (1) varenicline + oral NRT (VAR+NRT) or varenicline alone (VAR) and (2) smartphone medication reminder messages (REM) or no reminder messages (NREM) over 13 weeks. Participants assigned to VAR+REM received varenicline reminder prompts, and those assigned to VAR+NRT+REM also received reminders to use oral NRT. The other 2 groups (VAR+NREM and VAR+NRT+NREM) did not receive medication reminders. Participants were not blinded to intervention groups. All participants received tobacco cessation counseling. Smartphone assessments of smoking as well as varenicline and NRT use (if applicable) were prompted daily through the first 12 weeks after a scheduled quit date. Descriptive statistics were generated to characterize the relations between medication and reminder group assignments with daily smoking, daily varenicline adherence, and daily quantity of oral NRT used. Participants completed follow-up assessments for 26 weeks after the quit date. RESULTS: Participants were predominantly White (71%), and half were female (50%). On average, participants were 54.2 (SD 9.4) years of age, they smoked an average of 19.0 (SD 9.0) cigarettes per day and had smoked for 34.6 (SD 12.7) years. Descriptively, participants assigned to VAR+NRT reported more days of smoking abstinence compared to VAR (29.3 vs 26.3 days). Participants assigned to REM reported more days of smoking abstinence than those assigned to NREM (40.5 vs 21.8 days). Participants assigned to REM were adherent to varenicline on more days compared to those assigned to NREM (58.6 vs 40.5 days), and participants assigned to VAR were adherent to varenicline on more days than those assigned to VAR + NRT (50.7 vs 43.3 days). In the subsample of participants assigned to VAR+NRT, participants assigned to REM reported more days where ≥5 pieces of NRT were used than NREM (14.0 vs 7.4 days). Average overall medication adherence (assessed via the Medication Adherence Questionnaire) showed the same pattern as the daily smartphone-based adherence assessments. CONCLUSIONS: Preliminary findings indicated that smoking cessation interventions may benefit from incorporating medication reminders and combining varenicline with oral NRT, though combining medications may be associated with poorer adherence. Further study is warranted. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03722966; https://classic.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03722966.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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