A Systematic Review of Combination Therapies for Smoking Cessation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of pharmacological and behavioural therapies has been shown to help smokers quit. However, the efficacy of combining smoking cessation therapies remains poorly understood. We conducteda systematic review of randomized controlled trials (RCTs) with factorial designs to assess the efficacy of combination smoking cessation therapies.Methods: We performed a systematic search of the Cochrane Library, EMBASE, PsycINFO, and PubMed databases for RCTs of combination therapies for smoking cessation. We included RCTs with factorial designs,reporting biochemically validated point prevalence or continuous abstinence outcomes at 6 or 12 months.Combination therapies were either two pharmacotherapies or apharmacotherapy with behavioural therapy.Pharmacotherapies included nicotine replacement therapies (NRTs), bupropion, and varenicline. Behavioural therapies included counselling and minimal intervention.Results: A total of 11 RCTs met our inclusion criteria: 4 combinations of pharmacotherapies and 7 combinations of a pharmacotherapy with behavioural intervention. Combinations were two NRTs (2 RCTs), bupropion with NRT (3 RCTs), bupropion with behavioural intervention (4 RCTs), and NRT with behavioural intervention (3 RCTs). No identified trials combined varenicline with other included pharmacotherapies. Combining pharmacotherapies did not increase smoking abstinence at 6 or 12 months, compared with pharmacologicalmonotherapies. Evidence suggests a modest yet inconsistent benefit from combining pharmacotherapy withbehavioural therapy.Conclusion: Evidence from RCTs with factorial designs does not conclusively show combination smoking cessation therapies to be superior to monotherapies. Pharmacotherapies could be prescribed without behavioural therapy, with minimal loss of treatment efficacy.Key words: Smoking cessation, combination therapy, systematic review
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».