Best Practice in Group-Based Smoking Cessation: Results of a Literature Review Applying Effectiveness, Plausibility, and Practicality Criteria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Apply a "best practices" model to evidence regarding group smoking cessation to inform organizational decisions about adopting such programs. The best-practices model attempts to integrate rigorous review of evidence with context and practical considerations important to organizations contemplating adoption. DATA SOURCES: First, we identified effective practices by systematic literature review with two blinded reviewers to (1) search databases (99.8% agreement), (2) hand search journals with five or more papers selected in first step (99.9% agreement), (3) search reference lists of included papers (99.4% agreement), and (4) contact published experts. Second, model programs, theory, and expert opinion suggested plausible practices. Finally, a practitioner-researcher advisory group suggested practical considerations affecting adoption decisions. STUDY SELECTION: All 67 studies included in the review met six requirements: (1) peer reviewed, (2) primary studies, (3) using experimental or quasi-experimental design, (4) compared one or more smoking-cessation interventions that involved two or more group sessions, (5) studied persons 18+ years old, and (6) reported > or =6-month point prevalence or continuous abstinence outcomes. DATA EXTRACTION: Two independent raters assessed study quality (89.5% agreement). Effective practices consistently exhibited a statistically significant effect. Plausible practices showed consistency across three types of evidence. An advisory group based practicality criteria on critical review and experience. DATA SYNTHESIS: Two practices were rated effective: multicomponent behavioral intervention and nicotine replacement therapy. Five practices received plausible ratings: components of behavioral skills, information about smoking, self-monitoring, social support, and four or more sessions of 60 to 90 minutes. The Advisory Group identified 11 practicality questions to assist organizations to make adoption decisions regarding effective and plausible practices. CONCLUSIONS: No research evidence guides potential smoking-cessation program adopters regarding program participants, providers, settings, or quality assurance. Reviews to influence practice must consider science and practice (context) to facilitate adoption of best practices.
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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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».