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Enregistrement W6996989635

Tabacologie: mise au point 2015 [Smoking cessation: update 2015].

2015· article· fr· W6996989635 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthNicotine replacement therapyClinical PracticePopulationReimbursementVareniclineSmoking cessationQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La prévalence mondiale du tabagisme est environ cinq fois plus importante chez les hommes que chez les femmes, toutefois cet écart tend à s'égaliser. En ce qui concerne les conséquences sur la santé du tabagisme, les femmes semblent plus susceptibles que les hommes. Elles sont notamment plus à risque de présenter certains cancers pulmonaires ou de décéder de maladies cardiovasculaires. Si les hommes sont moins enclins à demander de l'aide pour arrêter de fumer, les femmes quant à elles ont moins de succès dans leurs tentatives d'arrêt et les traitements semblent moins efficaces chez ces dernières. Des interventions d'aide à l'arrêt et des mesures de prévention du tabagisme adaptées aux spécificités de genre ont le potentiel d'améliorer la prise en charge des fumeurs et de diminuer les disparités de genre en santé. Smoking remains a major public health problem in Switzerland and is responsible for about 9000 deaths annually. In 2013, a quarter of the Swiss population (15 and over) were smokers and more than half of them wanted to quit smoking. This article provides an update of Swiss clinical practice guidelines published in 2011 and covers several new features, including views regarding smoking reduction, gradual quitting, use of nicotine replacement therapy for a short period prior to quitting, nicotine mouth spray marketing and the reimbursement of varenicline and bupropion treatments (under certain conditions) by basic health insurance. An algorithm summarizes the different stages of management of patients who smoke.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,010

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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