Comparisons of high-dose and combination nicotine replacement therapy, varenicline, and bupropion for smoking cessation: A systematic review and multiple treatment meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This review compared the effect of high-dose nicotine replacement therapy (NRT) and combinations of NRT for increasing smoking abstinence rates compared to standard-dose NRT patch, varenicline, and bupropion on smoking abstinence. METHODS: Ten electronic databases were searched (up to January 2012) for randomized controlled trials (RCT) of standard-dose (≤ 22 mg) or high-dose nicotine patch therapy (> 22 mg), combination NRT (e.g. nicotine patch + nicotine inhaler), bupropion, and varenicline. Analysis consisted of random-effects pairwise meta-analysis and a Bayesian multiple treatment comparison (MTC). RESULTS: We identified 146 RCTs (65 standard-doses of the nicotine patch (≤ 22 mg); 6 high-dose NRT patch (> 22 mg); 5 high versus standard-dose NRT patch; 5 combination NRT versus inert controls; 6 combination versus single NRT patch; 48 bupropion; and 11 varenicline). The MTC found that all therapies offered treatment benefits at most time points over controls. Combination NRT and higher-dose NRT did not demonstrate consistent effects over other interventions. With the exception of varenicline, the benefits of treatments over standard-dose NRT were not retained in the long term. CONCLUSIONS: All pharmacologic treatments were significantly more effective than inert controls. Varenicline was the only treatment demonstrating effects over other options. These results should be considered in the development of clinical practice guidelines.
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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 | 0,016 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».