Implementing a Metabolism-informed approach for smoking cessation in an Alaska Tribal health system: study protocol for a single-arm implementation pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individualized treatment for commercial tobacco smoking cessation, such as through the utilization of the nicotine metabolite ratio (NMR), offers potential clinical benefit. NMR is a metabolism-informed biomarker that can be used to guide medication selection. NMR testing is particularly promising for tobacco cessation efforts in populations with high rates of smoking, such as some Alaska Native and American Indian (AN/AI) communities. To date, no prior study has evaluated the implementation of NMR-guided tobacco cessation with AN/AI populations. METHODS: The present "QUIT" protocol is a two-phase study that will occur at Southcentral Foundation (SCF), an Alaska Native-owned health system, serving 70,000 AN/AI people, based in Anchorage, Alaska. In Phase one, qualitative interviews with customer-owners (patients), providers and administrators (n = 36) and a 10-participant beta-test will be used to refine a strategy to implement NMR testing in the health system. Phase two will involve a single-arm pilot trial (n = 50) and qualitative interviews throughout data collection (n = 48) to evaluate the implementation strategy and explore the real-world acceptability and feasibility of NMR testing to guide tobacco cessation with AN/AI populations. DISCUSSION: This study utilizes a community-based participatory approach to refine and implement a nicotine metabolism-informed smoking cessation program in a Tribal healthcare setting. The process and findings from this study will reflect the importance of customer-owner choice and honor the lived experience involved in quitting commercial tobacco. Pilot study data will inform the effect and sample sizes required for a future pragmatic trial of NMR-guided smoking cessation. TRIAL REGISTRATION: This study will be registered with clinicaltrials.gov after the beta test is complete and the final IRB protocol is approved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».