The effects of interventions targeting multiple health behaviors on smoking cessation outcomes: a rapid realist review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health behaviors directly impact the health of individuals, and populations. Since individuals tend to engage in multiple unhealthy behaviors such as smoking, excessive alcohol use, physical inactivity, and eating an unhealthy diet simultaneously, many large community-based interventions have been implemented to reduce the burden of disease through the modification of multiple health behaviors. Smoking cessation can be particularly challenging as the odds of becoming dependent on nicotine increase with every unhealthy behavior a smoker exhibits. This paper presents a protocol for a rapid realist review which aims to identify factors associated with effectively changing tobacco use and target two or more additional unhealthy behaviors. METHODS: An electronic literature search will be conducted using the following bibliographic databases: MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), The Cochrane Library, Social Science Abstracts, Social Work Abstracts, and Web of Science. Two reviewers will screen titles and abstracts for relevant research, and the selected full papers will be used to extract data and assess the quality of evidence. Throughout this process, the rapid realist approach proposed by Saul et al., 2013 will be used to refine our initial program theory and identify contextual factors and mechanisms that are associated with successful multiple health behavior change. DISCUSSION: This review will provide evidence-based research on the context and mechanisms that may drive the success or failure of interventions designed to support multiple health behavior change. This information will be used to guide curriculum and program development for a government funded project on improving smoking cessation by addressing multiple health behaviors in people in Canada. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42017064430.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».