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Enregistrement W4410276343 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7200

Clearing the Air: Exploring Smoking Cessation in Patients With Airflow Obstruction in Urban-dwelling Black/African American Patients

2025· article· en· W4410276343 sur OpenAlexaboutno aff
E. Oskar, Jaimie D. Nathan, A. Chung, T.-A.A. Ho, A.J. Gangemi, X. Grace, Freda Patterson, A. Satti

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmoking cessationClearingAirflowIntensive care medicineEmergency medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Tobacco use disorder affects nearly 50 million adults in United States and puts them at greater risk for chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Analysis of the Behavior Risk Factor Surveillance System found that patients with COPD were less successful at quitting than those without COPD despite more attempts. There have also been mixed results in using spirometry data to motivate patients to quit smoking. The majority of patients studied have been Non-Hispanic White, living in rural areas, and/or Canadian or European. Our study examined if airflow obstruction (AO) increased the prevalence of smoking cessation in an urban cohort of African-Americans. We additionally examined the use of pharmacologic cessation aids (PCAs) in this cohort. Methods: The Temple Lung Health Cohort Study, a prospective cohort study that enrolled self-identified Black/African-American current smokers between 40-68 years-old, was analyzed to assess for smoking cessation at 1 year. Data collected included carbon monoxide (CO) level and spirometry. Current smokers were defined based on either self-report or CO > 10ppm. Patients were categorized as obstructed based on FEV1/FVC below the lower limit of normal. Pharmacotherapy for smoking cessation (nicotine replacement therapy (NRT), Bupropion, and/or Varenicline) was recorded. Fisher's Exact Test was used to assess the association between AO and smoking cessation at one year follow up. Results: At 1 year, 134 patients were included in the study with an average CO level of 16 ppm and an average of 8.3 cigarettes per day. 47 patients had AO (35.1%) and 87 did not (64.9%). For smoking cessation, 0 patients in the AO group quit smoking whereas 7 patients in the non-AO group quit (8%) (p=0.086). For PCA use, 7 patients in the AO group (14.9%) used PCAs (3 patients on Bupropion, 4 on NRT) while 14 patients in the non-AO group used PCAs (2 patients on Bupropion, 8 on NRT, 3 on Varenicline, 1 on Bupropion and NRT). Only one patient in the non-AO group successfully quit while on Varenicline. Conclusion: Our results demonstrated that AO in an urban African-American population did not increase smoking cessation rates. Utilization of PCAs was low but similar across AO and non-AO groups. This data suggests that presence of AO may not be associated with smoking cessation in this population. It also underscores the need to increase access and utilization of evidence-based smoking cessation treatments in this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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