Smoking cessation interventions on health-care workers: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors carried out a systematic review and a meta-analysis on smoking cessation interventions on health -care workers to clarify the state of the art interventions and to identify the best one. MATERIALS AND METHODS: This review was registered with PROSPERO: CRD42019130117. The databases PubMed, Scopus, Web of Science and CINAHL were searched until December 2018. Quality of all studies included in the systematic review was assessed according to the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) on cohort or cross-sectional studies and to the Cochrane Risk of Bias Tool for Randomized Controlled Trials. Meta-analysis and meta-regression analyses were also carried out for cohort studies (quasi-experimental or a before-after studies design) and clinical trials. RESULTS: for homogeneity <0.01), but they have all shown positive results since they reached the goal of smoking cessation among health-care workers, even if with different proportions. Meta-analysis was performed on 10 studies (six cohort studies and four clinical trials), showing a 21% of success rate from the application of smoking cessation interventions, either pharmacological or behavioral ones. The resulted pooled RR (Risk Ratio) was 1.21 (95% CI [1.06-1.38]), being 24% of success rate from clinical trials (pooled RR 1.244; 95% CI [1.099-1.407]) and 19% of success rate from cohort studies (pooled RR 1.192; 0.996-1.426). However, two studies have confidence intervals which include unity and one study has a wide confidence interval; as a consequence, the meta-analysis for its results depends heavily on one single study. Meta-regression analysis revealed that results were influenced by the number of participants. CONCLUSION: Both policy and pharmaceutical interventions can obtain positive results in quitting smoking among health-care workers. However, as shown by our review, combination approaches can produce better results in terms of cessation percentages and smoking abstinence.
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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) | 0,008 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».