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Enregistrement W2136676041 · doi:10.1136/ebn.4.1.13

Review: advice from doctors, counselling by nurses, behavioural interventions, nicotine replacement therapy, and several pharmacological treatments increase smoking cessation rates

2001· article· en· W2136676041 sur OpenAlexaff
Joan L. Bottorff

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaematopoiesisBone marrowProgenitor cellImmunologyAplasiaBiologyCancer researchStem cellMedicineInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lancaster T, Stead L, Silagy C , et al for the Cochrane Tobacco Addiction Review Group. Effectiveness of interventions to help people stop smoking: findings from the Cochrane Library. BMJ2000 Aug 5; 321 : 355 –8 [OpenUrl][1][FREE Full Text][2] QUESTION: Are smoking cessation interventions effective? Reviews were identified by searching the Cochrane Library . Reviews were selected if they included randomised controlled trials of interventions to reduce or prevent tobacco use that had ≥6 months of follow up with outcomes of sustained abstinence or point prevalence quit rates. Extracted data included interventions and outcomes. 20 systematic reviews were available in the Cochrane Library . 1 review (including 31 trials and >26 000 participants who smoked) examined simple advice given by doctors during routine care and showed that the intervention increased quit rates (weighted odds ratio [OR] 1.69, 95% CI 1.45 to 1.98). Another review of individual counselling given by nurses also showed increased quit rates. Behavioural interventions for smoking cessation, in the forms of individual … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DBMJ%26rft.stitle%253DBMJ%26rft.aulast%253DLancaster%26rft.auinit1%253DT.%26rft.volume%253D321%26rft.issue%253D7257%26rft.spage%253D355%26rft.epage%253D358%26rft.atitle%253DRegular%2Breview%253A%2BEffectiveness%2Bof%2Binterventions%2Bto%2Bhelp%2Bpeople%2Bstop%2Bsmoking%253A%2Bfindings%2Bfrom%2Bthe%2BCochrane%2BLibrary%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1136%252Fbmj.321.7257.355%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F10926597%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/ijlink?linkType=FULL&journalCode=bmj&resid=321/7257/355&atom=%2Febnurs%2F4%2F1%2F13.atom

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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