THERAPEUTICS FOR NICOTINE ADDICTION
Notice bibliographique
Résumé
About 25 % of adults in the United States smoke tobacco cigarettes.Most continue smoking because they are addicted to nicotine. That nicotine is central to maintaining tobacco use is well established (49). When asked, 70 % of cigarette smokers report that they would like to quit. Each year, less than 1%will actually succeed without any therapeutic inter-ventions. Few other conditions in medicine present nicotine addiction’s mix of lethality, prevalence, cost, and relative therapeutic neglect, despite effective and readily available treatment interventions. Health care providers too often fail to assess or treat tobacco addiction despite substantial evi-dence that even brief therapeutic interventions are effective (2). Worldwide potential benefits of prevention and adequate treatment are staggering (96). More than 1.2 billion people regularly smoke tobacco. During the twentieth century, only approximately 0.1 billion people died of tobacco use–related illnesses. If current smoking patterns continue, 1 billion additional people will die of smoking-related illness during this century. Half will die during middle age. About 4 million people died of tobacco-related disease in 1998. Projections indicate 10 million tobacco-related deaths yearly by the year 2030, with 70 % of those deaths in devel-oping countries. Reducing the number of current smokers by 50 % would avoid 25 million premature deaths in the first quarter of this century and about 150 million more by midcentury (96). Understanding the role of nicotine in sustaining tobacco addiction offers a basis for optimal and rational treatments for preventing or stopping smoking (49). Nicotine addic-tion has much in common with other addictions, so consid-eration of therapeutics should help in development of thera-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».