Smoking cessation in individuals who use vaping as compared with traditional nicotine replacement therapies: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite the aggressive marketing of electronic nicotine device systems (ENDS) as smoking cessation tools, the evidence of their effectiveness is mixed. We conducted a systematic review of randomised controlled trials to determine the effect of ENDS on cigarette smoking cessation, as compared with other types of nicotine replacement therapies (NRT). DESIGN: Systematic review and meta-analysis using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase, the CENTRAL Trials Registry of the Cochrane Collaboration using the Ovid interface, ClinicalTrials.gov and the WHO International Clinical Trials Registry Platform trials registries were searched through 17 June 2020. ELIGIBILITY CRITERIA FOR STUDIES: Randomised controlled trials in which any type of ENDS was compared with any type of NRT, in traditional cigarette users. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: The primary outcome was smoking cessation, defined as abstinence from traditional cigarette smoking for any time period, as reported in each included study, regardless of whether abstinence is self-reported or biochemically validated. Secondary outcomes included smoking reduction, harms, withdrawal and acceptance of therapy. A random-effect model was used, and data were pooled in meta-analyses where appropriate. RESULTS: Six studies were retained from 270. Most outcomes were judged to be at high risk of bias. The overall quality of evidence was graded as 'low' or 'very low'. Pooled results showed no difference in smoking cessation (rate ratio (RR) 1.42, 95% CI 0.97 to 2.09), proportion of participants reducing smoking consumption (RR 1.25, 95% CI 0.79 to 1.98), mean reduction in cigarettes smoked per day (mean difference 1.11, 95% CI -0.41 to 2.63), or harms (RR 0.96, 95% CI 0.76 to 1.20), between groups. CONCLUSION: We found no difference in smoking cessation, harms and smoking reduction between e-cigarette and NRT users. However, the quality of the evidence was low. Further research is needed before widespread recommendations are made with regard to the use of ENDS. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: , 2020; CRD42020169416.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».