The effectiveness of smoking cessation interventions in smokers with cerebrovascular disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The main objective of this study was to determine the effectiveness of smoking cessation interventions (SCIs) for increasing cessation rates in smokers with cerebrovascular disease. DESIGN: Systematic review. Two independent reviewers searched information sources and assessed studies for inclusion/exclusion criteria. ELIGIBILITY CRITERIA FOR INCLUDED STUDIES: Randomised control trials, conducted prior to the 22 May 2012 investigating SCIs in smokers with cerebrovascular disease, were included. No age or ethnicity limitations were applied in order to be as inclusive as possible. METHODS: We followed the PRISMA statement approach to identify relevant randomised control studies. Due to the variability of interventions used in the reported studies, a meta-analysis was not conducted. RESULTS: Of 852 identified articles, 4 articles fit the inclusion criteria describing the outcome in 354 patients. The overall cessation rate with an SCI was 23.9% (42 of 176) while without one was 20.8% (37 of 178). CONCLUSIONS: There are a limited number of reported intervention studies that explore this area of secondary stroke prevention. Furthermore, of those intervention studies that were found, only two implemented evidence-based approaches to smoking cessation. A meta-analysis was not conducted because of the variability of interventions in the reported studies. Larger studies with homogeneous interventions are needed to determine how effective SCIs are in increasing cessation in smokers with established cerebrovascular disease.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».