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Enregistrement W4387618701 · doi:10.1136/bmjopen-2022-071099

Evaluating the impact of varying expired carbon monoxide thresholds on smoking relapse identification: insights from the E3 trial on e-cigarette efficacy for smoking cessation

2023· article· en· W4387618701 sur OpenAlexafffundabout
Celine Prell, Andréa Hébert-Losier, Kristian B. Filion, Mark J. Eisenberg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésMedicineSmoking cessationExpired airCigarette smokingRandomized controlled trialClinical trialIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Expired carbon monoxide (ECO) is often used in smoking cessation trials to biochemically validate self-reported smoking status. The optimal ECO threshold to distinguish individuals who smoke from those who do not is debated. DESIGN: The data from the 'Evaluating the Efficacy of E-Cigarette use for Smoking Cessation (E3) Trial' were used; the E3 trial was a randomised controlled trial that examined e-cigarettes efficacy for smoking cessation. SETTINGS: Participants were recruited from 17 Canadian sites across 4 provinces. PARTICIPANTS: This substudy included data from participants who returned for at least one of the clinical visits at week 4 (291), 12 (257) or 24 (218) and provided both self-reported smoking status and ECO measures. Analyses were based on 766 paired measures (ie, self-reported smoking status with corresponding ECO). RESULTS: The ability of ECO measurements to discriminate between adults who reported smoking and those who reported abstinence varied with the threshold used. ECO thresholds of 6, 7, 8 and 9 parts per million (ppm) yielded the greatest area under the receiver operating characteristic curve (0.84). These thresholds produced sensitivities of 84%, 82%, 78% and 76% and specificities of 84%, 87%, 90% and 91%, respectively. However, at a threshold of 6 ppm, intersecting sensitivity (84%) and specificity (84%) were maximised with respect to each other. Biochemical validation had the highest agreement with self-report at an ECO threshold of 6 ppm (κ=0.57; 95% CI, 0.51 to 0.64). CONCLUSION: The classification of participants' smoking status depends on the ECO threshold used for biochemical validation. We recommend that future smoking cessation trial investigators analyse and report the impact that varying ECO thresholds has on trial results. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02417467.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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