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Enregistrement W3202277409 · doi:10.1111/add.15715

Effectiveness of offering tailored text message, self‐help smoking cessation support to pregnant women who want information on stopping smoking: MiQuit3 randomised controlled trial and meta‐analysis

2021· review· en· W3202277409 sur OpenAlexaff
Tim Coleman, Elizabeth Clark, Charlie Welch, Rachel Whitemore, Jo Leonardi‐Bee, Sue Cooper, Catherine Hewitt, Matthew Jones, Stephen Sutton, Judith Watson, Karen Daykin, Michael Ussher, Steve Parrott, Felix Naughton

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesProgramme Grants for Applied ResearchNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustHeart of England NHS Foundation TrustNational Institute for Health and Care ResearchOxford University Hospitals NHS Foundation TrustCancer Research UKUniversity of OxfordUniversity Hospitals Plymouth NHS Trust
Mots-clésMedicineSmoking cessationAbstinencePregnancyRandomized controlled trialOdds ratioPsychological interventionConfidence intervalPhysical therapyObstetricsInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To test the efficacy of 'MiQuit', a tailored, self-help, text message stop smoking programme for pregnancy, as an adjunct to usual care (UC) for smoking cessation in pregnancy. DESIGN: Multicentre, open, two-arm, parallel-group, superiority randomised controlled trial (RCT) and a trial sequential analysis (TSA) meta-analysis combining trial findings with two previous ones. SETTING: Twenty-four English hospital antenatal clinics. PARTICIPANTS: A total of 1002 pregnant women who were ≥16 years old, were ≤25 weeks gestation and smoked ≥1 daily cigarette and accepted information on cessation with no requirement to set quit dates. INTERVENTIONS: UC or UC plus 'MiQuit': 12 weeks of tailored, smoking cessation text messages focussed on inducing and aiding cessation. MEASUREMENTS: Primary outcome: biochemically validated cessation between 4 weeks after randomisation and late pregnancy. SECONDARY OUTCOMES: shorter and non-validated abstinence periods, pregnancy outcomes and incremental cost-effectiveness ratios. FINDINGS: RCT: cessation was 5.19% (26/501) and 4.59% (23/501) in MiQuit and UC groups (adjusted odds ratio [adj OR] for quitting with MiQuit versus UC, 95% CI = 1.15 [0.65-2.04]); other abstinence findings were similar, with higher point estimates. Primary outcome ascertainment was 61.7% (309) and 67.3% (337) in MiQuit and UC groups with 71.1% (54/76) and 69.5% (41/59) abstinence validation rates, respectively. Pregnancy outcomes were similar and the incremental cost per quality-adjusted life year was -£1118 (95% CI = -£4806-£1911). More MiQuit group women reported making at least one quit attempt (adj OR [95% CI]) for making an attempt, 1.50 (1.07-2.09). TSA meta-analysis: this found no significant difference in prolonged abstinence between MiQuit and UC (pooled OR = 1.49, adjusted 95% CI = 0.62-3.60). CONCLUSIONS: Irrespective of whether they want to try quitting, when offered a tailored, self-help, text message stop smoking programme for pregnancy (MiQuit) as an adjunct to usual care, pregnant women are not more likely to stop smoking until childbirth but they report more attempts at stopping smoking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,023
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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