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Enregistrement W4386964538 · doi:10.2196/49876

Using a Novel Connected Device for the Collection of Puffing Topography Data for the Vuse Solo Electronic Nicotine Delivery System in a Real-World Setting: Prospective Ambulatory Clinical Study

2023· article· en· W4386964538 sur OpenAlexvenueno aff
Robert G. Underly, Gary M. Dull, Evan Nudi, Timothy Pionk, Kristen Prevette, Jeffrey S. Smith

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish American Tobacco
Mots-clésContext (archaeology)PercentilePopulationAmbulatorySession (web analytics)Data collectionMedicineComputer scienceGeographyStatisticsWorld Wide WebMathematicsSurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the last decade, the use of electronic nicotine delivery systems (ENDSs) has risen, whereas studies that describe how consumers use these products have been limited. Most studies related to ENDS use have involved study designs focused on use in a central location environment or attempted to measure use outcomes through subjective self-reported end points. The development of accurate and reliable tools to collect data in a naturalistic real-world environment is necessary to capture the complexities of ENDS use. Using connected devices in a real-world setting provides a convenient and objective approach to collecting behavioral outcomes with ENDS. OBJECTIVE: The Product Use and Behavior instrument was developed and used to capture the use of the Vuse Solo ENDS in an ambulatory setting to best replicate real-world use behavior. This study aims to determine overall mean values for topography outcomes while also providing a definition for an ENDS use session. METHODS: A prospective ambulatory clinical study was performed with the Product Use and Behavior instrument. Participants (n=75) were aged between 21 and 60 years, considered in good health, and were required to be established regular users of ENDSs. To better understand use behavior within the population, the sample was sorted into percentiles with bins based on daily puff counts. To frame these data in the relevant context, they were binned into low-, moderate-, and high-use categories (10th to 40th, 40th to 70th, and 70th to 100th percentiles, respectively), with the low-use group representing the nonintense category, the high-use group representing the intense category, and the moderate-use group being reflective of the average consumer. RESULTS: Participants with higher daily use took substantially more puffs per use session (6.71 vs 4.40) and puffed more frequently (interpuff interval: 32.78 s vs 61.66 s) than participants in the low-use group. Puff duration remained consistent across the low-, moderate‑, and high-use groups (2.10 s, 2.18 s, and 2.19 s, respectively). The moderate-use group had significantly shorter session lengths (P<.001) than the high- and low-use groups, which did not differ significantly from each other (P=.16). CONCLUSIONS: Using connected devices allows for a convenient and robust approach to the collection of behavioral outcomes related to product use in an ambulatory setting. By using the variables captured with these tools, it becomes possible to move away from predefined periods of use to better understand topography outcomes and define use sessions. The data presented here offer a possible method to define these sessions. These data also begin to frame international standards used for the analytical assessments of ENDSs in the correct context and begin to shed light on the differences between standardized testing regimens and actual use behavior. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT04226404; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04226404.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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