Efficacy of smokeless tobacco for smoking cessation: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Smoking remains prevalent in many countries despite rigorous tobacco control strategies. The use of Swedish snus, a type of low-nitrosamine smokeless tobacco, has been promoted as a tobacco harm reduction strategy. DATA SOURCES AND STUDY SELECTION: Three databases were searched for studies that assessed the effectiveness of snus in promoting smoking abstinence. A total of 28 studies were reviewed (5 randomised controlled trials (RCTs), 7 longitudinal and 16 cross-sectional studies). DATA EXTRACTION: Separate meta-analyses were conducted by study type, pooling effect estimates where outcome measures and design were sufficiently comparable. Study details and quality assessment (Risk of Bias 2 for RCTs, Newcastle-Ottawa Scale for observational studies) are provided for each study. DATA SYNTHESIS: While the meta-analysis of RCTs did not show a significant association between snus use and smoking cessation (risk ratio (RR)=1.33, 95% CI 0.71 to 2.47 and RR=0.62, 95% CI 0.27 to 1.41), the results of the meta-analysis of longitudinal cohort studies (RR=1.38, 95% CI 1.05 to 1.82, p=0.022) and cross-sectional studies (OR=1.87, 95% CI 1.29 to 2.72, p=0.001) indicated that use of snus was associated with an increased likelihood of quitting or having quit smoking. There was significant heterogeneity in the cross-sectional studies, and leave-one-out analysis indicated that the longitudinal cohort results were driven by one study. Most studies examined were subject to an elevated risk of bias. CONCLUSION: There is weak evidence for the use of snus for smoking cessation. Better RCTs and longitudinal studies are needed; meanwhile, existing cessation aids may be better placed than snus to promote 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».