Smoking cessation and tobacco prevention in Indigenous populations
Notice bibliographique
Résumé
This article systematically reviews 91 smoking cessation and tobacco prevention studies tailored for Indigenous populations around the world, with a particular focus on Aboriginal and Torres Strait Islander populations in Australia. We identified several components of effective interventions, including the use of multifaceted programs that simultaneously address the behavioural, psychological and biochemical aspects of addiction, using resources culturally tailored for the needs of individual Indigenous populations. Pharmacotherapy for smoking cessation was effective when combined with culturally tailored behavioural interventions and health professional support, though it is generally underused in clinical practice. From a policy perspective, interventions of greater intensity, with more components, were more likely to be effective than those of lower intensity and shorter duration. For any new policy it is important to consider community capacity building, development of knowledge, and sustainability of the policy beyond guided implementation. Future research should address how the intervention can be supported into standard practice, policy, or translation into the front-line of clinical care. Investigations are also required to determine the efficacy of emerging therapies (such as e-cigarettes and the use of social media to tackle youth smoking), and under-researched interventions that hold promise based on non-Indigenous studies, such as the use of Champix. We conclude that more methodologically rigorous investigations are required to determine components of the less-successful interventions to aid future policy, practice and research initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».