The effects of pharmacological interventions on smoking cessation in people with alcohol dependence: A systematic review and meta‐analysis of nine randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacotherapies are widely used for smoking cessation. However, their efficacy for people with alcohol dependence remains unclear. OBJECTIVE: This study aimed to explore the effects of pharmacotherapies on smoking cessation for people with alcohol dependence. METHODS: Five electronic databases were searched in January 2021 for randomized controlled trials (RCTs) reporting the use of pharmacotherapies to promote smoking cessation in people with alcohol dependence. The risk of bias was assessed using the Cochrane tool. RevMan version 5.3 was used to perform meta-analyses of the changes in smoking behaviour, and the Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach was used to assess the certainty of the evidence. RESULTS: The search identified nine RCTs involving 908 smokers with alcohol dependence; eight were published in the USA and one in Canada. The risk of bias was low in three studies and unclear in the remaining six. The meta-analysis results showed that, compared with the placebo group, Varenicline had a significant effect on short-term smoking cessation (three RCTs, odds ratio [OR] = 6.27, 95% confidence interval [CI]: [2.49, 15.78], P < .05, very low certainty). Naltrexone had no significant effect on smoking cessation in short-term or long-term observations (three RCTs, OR = 0.99, 95% CI: [0.54, 1.81], P = .97, moderate certainty), and Topiramate had no significant effects (two RCTs, OR = 1.56, 95% CI: [0.67, 3.46], P > .05, low certainty). Only one trial reported that Bupropion did not affect smoking cessation. CONCLUSION: Varenicline may promote smoking cessation in people with alcohol dependence. However, Naltrexone, Topiramate and Bupropion have no clear effect on increasing smoking abstinence among drinkers. The small number of studies and the low certainty of evidence indicate that the results should be interpreted cautiously.
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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 | 0,051 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».