Smoking Cessation Interventions and Cessation Rates in the Oncology Population: An Updated Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate tobacco smoking cessation interventions and cessation rates in the oncology population through a systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: The literature was searched using PubMed, Google Scholar, Medline, EMBASE, and the Cochrane Library (inception to October 2012) by 3 independent review authors. REVIEW METHODS: Studies were included if they were randomized controlled trials (RCTs) or prospective cohort (PCs) studies evaluating tobacco smoking cessation interventions with patients assigned to a usual care or an intervention group. The primary outcome measure was smoking cessation rates. Two authors extracted data independently for each study. When applicable, disagreements were resolved by consensus. RESULTS: The systematic review identified 10 RCTs and 3 PCs. Statistical analysis was conducted using StatsDirect software (Cheshire, UK). Pooled odds ratios (ORs) for smoking cessation interventions were calculated in 2 groups based on follow-up duration. The therapeutic interventions included counseling, nicotine replacement therapy, buproprion, and varenicline. Smoking cessation interventions had a pooled odds ratio of 1.54 (95% confidence interval [CI], 0.909-2.64) for patients in the shorter follow-up group and 1.31 (95% CI, 0.931-1.84) in the longer follow-up group. Smoking cessation interventions in the perioperative period had a pooled odds ratio of 2.31 (95% CI, 1.32-4.07). CONCLUSION: Our systematic review and meta-analysis demonstrate that tobacco cessation interventions in the oncology population, in both the short-term and long-term follow-up groups, do not significantly affect cessation rates. The perioperative period, though, may represent an important teachable moment with regard to smoking cessation.
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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 | 0,022 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».