Factors moderating the relative effectiveness of varenicline and nicotine replacement therapy in clients using smoking cessation services
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess how far the greater effectiveness of varenicline over nicotine replacement therapy (NRT) is moderated by characteristics of the smokers or setting in clinical practice. DESIGN: We used observational data from 22 472 treatment episodes between 2013 and 2016 from smoking cessation services in England to assess whether differences between varenicline and NRT were moderated by a set of smoker and setting characteristics: these included level of social deprivation, age, gender, ethnic group, nicotine dependence and treatment context. From the above, 15 640 episodes were analysed in relation to 4-week quit and 14 273 episodes at 12 weeks. All two-way interactions involving pharmacotherapy were fitted in addition to the main effects and a parsimonious model identified using a backwards stepwise selection procedure. SETTING: England PARTICIPANTS: Clients of smoking cessation service (number of individuals in 4-week quit analysis = 15 640). MEASUREMENTS: Four-week carbon monoxide-validated (primary outcome) and 12-week self-reported (secondary outcome) quit success/failure. FINDINGS: At both follow-up points, varenicline was associated with higher success rates overall [P < 0.001 at both 4 and 12 weeks; adjusted odds ratio (OR) varenicline versus NRT = 1.82 (95% confidence interval (CI) = 1.61, 2.06) and 2.58 (95% CI = 2.26, 2.94) at 4 and 12 weeks, respectively]. At 12 weeks, the relative benefits of varenicline were found to be influenced by the setting in which advice was provided [P < 0.001 for interaction pharmacotherapy × setting; adjusted odds ratio for varenicline × pharmacy setting = 0.53 (95% CI = 0.42, 0.69) and for varenicline × general practice (GP) setting = 0.79 (95% CI = 0.64, 0.98) against a baseline of 1 for varenicline × community setting]. The same trends were evident at 4 weeks, but this did not translate to statistical significance. There was inconclusive evidence for moderating effects of other variables. CONCLUSIONS: Varenicline use was associated with higher smoking cessation rates than nicotine replacement therapy in routine clinical practice, irrespective of a wide range of smoker characteristics, but the difference was less in certain intervention settings, most notably pharmacy but also GP practice, compared with community setting.
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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 | 0,001 | 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 ».