Évaluation de la portée des traitements de remplacement de la nicotine comme mesure préventive de santé publique
Bibliographic record
Abstract
Introduction L'accès à un traitement de remplacement de la nicotine (TRN) est une mesure de santé publique essentielle qui permet de réduire le tabagisme. Nous avons évalué la prévalence et les corrélats de l'utilisation du TRN en Ontario, où il est accessible sans ordonnance. Méthodologie Les participants formaient un échantillon représentatif de 2 262 fumeurs adultes au sein de la cohorte de l'Enquête sur le tabagisme en Ontario. Nous avons procédé à une étude prospective de l'utilisation de TRN sur une période de six mois en fonction des antécédents et des comportements liés au tabagisme, des tentatives d'abandon du tabac, de l'obtention d'autres appuis à l'abandon du tabac et des attitudes à l'égard des TRN. Résultats Dans l'ensemble, 11 % des fumeurs ont eu recours à un TRN durant la période de suivi de six mois. La prévalence était de 25 % au sein des 27 % de fumeurs correspondant aux lignes directrices cliniques recommandant le TRN comme option thérapeutique, et elle était faible chez les fumeurs n'essayant pas d'arrêter de fumer. Conclusion Devant l'accessibilité croissante aux TRN, il y aurait lieu d'intensifier la surveillance et d'approfondir les recherches pour déterminer l'impact de la portée et des bienfaits des TRN, en tenant compte aussi bien de la population des fumeurs en général que des populations de fumeurs cibles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".