Varenicline is More Effective than Nicotine Replacement Therapy During Pregnancy: Findings from the Smoking MUMS (Maternal Use of Medications and Safety) Study
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionStudies in the general population suggest that varenicline is more effective than nicotine replacement therapy (NRT) for smoking cessation. However, clinical guidelines recommend against the use of varenicline during pregnancy and suggest NRT be used when the expected benefits outweigh the potential risks.
 Objectives and ApproachWe evaluated whether varenicline was more effective than NRT for smoking cessation when used during pregnancy. Routinely-collected records of all births (01/01/2011-12/31/2012) in New South Wales and Western Australia were used to identify a cohort of women who smoked during the first 20 weeks of pregnancy. Pharmaceutical dispensing data were then linked to identify varenicline or NRT dispensing in the first 20 weeks of pregnancy. Smoking cessation was defined as women reported not smoking after the first 20 weeks of pregnancy. Inverse probability of treatment weighting with propensity scores were used to account for differences between the two treatment groups.
 ResultsOverall, 117 women used varenicline and 135 NRT in the first 20 weeks of pregnancy. In the unweighted sample, more women who used varenicline quit smoking after the first 20 weeks than women using NRT (28.2% vs. 11.1%, crude rate difference:17.1%, 95% confidence intervals[CI]:7.4-26.8%). In the weighted sample, quitting rate was 12.7% (95%CI:0.8-24.6%) higher in pregnant smokers who used varenicline (27.4% vs. 14.7%) when compared to those who used NRT.
 Conclusion/ImplicationsPregnant smokers using varenicline were more likely to quit smoking than those using NRT. This information will assist healthcare providers to make informed recommendations, but data regarding safety of varenicline in pregnancy are also urgently needed. Future studies with greater statistical power are required to confirm our results.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».