Behavioural interventions for smoking cessation: a meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Widely varying estimates of treatment effects have been reported in randomized controlled trials (RCTs) investigating the efficacy of behavioural interventions for smoking cessation. Previous meta-analyses investigating behavioural interventions have important limitations and do not include recently published RCTs. We undertook a meta-analysis of RCTs to synthesize the treatment effects of four behavioural interventions, including minimal clinical intervention (brief advice from a healthcare worker), and intensive interventions, including individual, group, and telephone counselling. METHODS AND RESULTS: We searched the CDC Tobacco Information and Prevention, Cochrane Library, EMBASE, Medline, and PsycINFO databases. We included only RCTs that reported biochemically validated smoking cessation outcomes at 6 and/or 12 months after the target quit date. Outcomes were aggregated using hierarchical Bayesian random-effects models. We identified 50 RCTs, which randomized n = 26 927 patients (minimal clinical intervention: 9 RCTs, n = 6456; individual counselling: 23 RCTs, n = 8646; group counselling: 12 RCTs, n = 3600; telephone counselling: 10 RCTs, n = 8225). The estimated mean treatment effects were minimal clinical intervention [odds ratio (OR) 1.50, 95% credible interval (CrI) 0.84-2.78], individual counselling (OR 1.49, 95% CrI 1.08-2.07), group counselling (OR 1.76, 95% CrI 1.11-2.93), and telephone counselling (OR 1.58, 95% CrI 1.15-2.29). CONCLUSION: Intensive behavioural interventions result in substantial increases in smoking abstinence compared with control. Although minimal clinical intervention may increase smoking abstinence, there is insufficient evidence to draw strong conclusions regarding its efficacy.
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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 | 0,060 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,035 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».