A Perioperative Smoking Cessation Intervention with Varenicline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of perioperative tobacco interventions on long-term abstinence and the safety of smoking cessation less than 4 weeks before surgery is unclear. Our objective was to determine the efficacy and safety of a perioperative smoking cessation intervention with varenicline to reduce smoking in elective surgical patients. METHODS: In a prospective, multicenter, double-blind, placebo-controlled trial, 286 patients were randomized to receive varenicline or placebo. Both groups received in-hospital and telephone counseling during 12 months. The primary outcome was the 7-day point prevalence abstinence rate 12 months after surgery. Secondary outcomes included abstinence at 3 and 6 months after surgery. Multivariable logistic regression was used to identify independent variables related to abstinence. RESULTS: The 7-day point prevalence abstinence at 12 months for varenicline versus placebo was 36.4% versus 25.2% (relative risk: 1.45; 95%: CI: 1.01-2.07; P = 0.04). At 3 and 6 months, the 7-day point prevalence abstinence was 43.7% versus 31.9% (relative risk: 1.37; 95% CI: 1.01 to 1.86; P = 0.04), and 35.8% versus 25.9% (relative risk: 1.43; 95%: CI 1.01-2.04; P = 0.04) for varenicline versus placebo, respectively. Treatment with varenicline (odds ratio: 1.76; 95% CI: 1.03-3.01; P = 0.04), and preoperative nicotine dependence (odds ratio: 0.82, 95% CI: 0.68 to 0.98; P = 0.03) predicted abstinence at 12 months. The adverse events profile in both groups was similar except for nausea, which occurred more frequently for varenicline versus placebo (13.3% vs. 3.7%, P = 0.004). CONCLUSIONS: A perioperative smoking cessation intervention with varenicline increased abstinence from smoking 3, 6, and 12 months after elective noncardiac surgery with no increase in serious adverse events.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».