Alcohol history and smoking cessation in nicotine replacement therapy, bupropion sustained release and varenicline trials: a review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We conducted a review of published reports of smoking cessation pharmacotherapy trials in order to address the following: (i) the generalizability of findings to smokers with a history of alcohol problems; (ii) the extent to which alcohol use affects smoking cessation overall and the efficacy of pharmacotherapy specifically and (iii) the effect of smoking cessation on alcohol use. METHODS: We located published reports of nicotine replacement therapy (NRT), bupropion sustained release (SR) and varenicline clinical trials using an approach based on prior Cochrane reviews. The reports were searched for alcohol-related inclusion/exclusion criteria and for findings related to alcohol. RESULTS: The present review included 212 published reports from 149 trials. Alcohol-related exclusion criteria appeared frequently (41.6% of trials)--45/125 NRT trials (36%), 15/22 bupropion SR trials (68.2%) and 3/3 varenicline trials--and most commonly involved exclusion of participants with either current or recent alcohol problems. Most studies failed to provide any baseline alcohol-related characteristics. Eleven trials reported on the relationship between alcohol history and likelihood of smoking cessation. In the majority of these studies, smokers with a past history of alcohol problems were not at a disadvantage, although contrary findings exist. Only two studies examined the potential influence of smoking cessation on alcohol use. CONCLUSIONS: Smokers with alcohol problems, particularly those with current or recent problems, are underrepresented in studies of approved pharmacotherapy for smoking cessation. Future trials should assess alcohol use at baseline and during treatment and examine reciprocal influences between alcohol consumption and smoking cessation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».