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Enregistrement W4406017643 · doi:10.2196/58614

International Expert Consensus on Relevant Health and Functioning Concepts to Assess in Users of Tobacco and Nicotine Products: Delphi Study

2025· article· en· W4406017643 sur OpenAlexvenueno aff
Vivienne Law, Esther F. Afolalu, Linda Abetz‐Webb, Lee Andrew Wemyss, Andrew Turner, Christelle Chrea

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodWorryPsychologyRanking (information retrieval)DelphiMedicineApplied psychologyMedical educationPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A Delphi study was conducted to reach a consensus among international clinical and health care experts on the most important health and functioning self-reported concepts when evaluating a switch from smoking cigarettes to using smoke-free tobacco and/or nicotine products (sf-TNPs). OBJECTIVE: The aim of this research was to identify concepts considered important to measure when assessing the health and functioning status of users of tobacco and/or nicotine products. METHODS: Experts (n=105), including health care professionals, researchers, and policy makers, from 26 countries with professional experience and knowledge of sf-TNPs completed a 3-round, adapted Delphi panel. Online surveys combining quantitative (MaxDiff best-worst scaling and latent class analysis) and qualitative assessments were used to rank and achieve alignment on the importance of 69 health and functioning concepts. All experts participating in round I completed round II, and 101 (95%) completed round III. RESULTS: The round I analysis identified 36 (52%) out of 69 concepts that were refined for the round II assessment. The highest-ranked concepts reflected health-related impacts, while the lowest-ranked ranked concepts were related to aesthetics and social impacts. Round II ranking reinforced the importance of concepts relating to health impacts, and the analysis resulted in 20 concepts retained for round III assessment. In round III, the 4 highest-ranked concepts were cardiovascular symptoms, shortness of breath, chest pain, and worry about smoking-related diseases and impact on general health, and they made up 50% of the total score in the MaxDiff analysis. Experts reported likelihood of seeing measurable levels of change in the final 20 concepts with a switch to an sf-TNP. The majority of experts felt it was "likely" or "extremely likely" to observe changes in concepts such as gum problems (74/101, 73%), phlegm or mucus while coughing or not coughing (72/101, 71%), general perception of well-being (72/101, 71%), and throat irritation or sore throat (72/101, 71%). Latent class analysis revealed subgroups of experts with different perceptions of the relative importance of the concepts, which varied depending on professional specialty and geographic region. For example, 74% (14/19) of oncologists aligned with the subgroup prioritizing physical health symptoms, while 71% (12/17) of experts from Asia aligned with the subgroup considering both physical health and psychosocial aspects. CONCLUSIONS: This study identified key concepts to be considered in the development of a new measurement instrument to assess the self-reported health and functioning status of individuals using sf-TNPs. The findings contribute to the scientific evidence base for understanding and evaluating both the individual and public health impacts of sf-TNPs.

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)0,211
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2110,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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