MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281772013 · doi:10.1186/s12889-022-13443-y

Smoking cessation interventions in South Asian Region: a systematic scoping review

2022· article· en· W4281772013 sur OpenAlexaff
Sajid Iqbal, Rubina Barolia, Pammla Petrucka, Laila Ladak, Rameesha Rehmani, Abdul Kabir

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiostatisticsPsychological interventionSmoking cessationPublic healthEnvironmental healthEpidemiologyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cigarette smoking is one of the most preventable causes of morbidities and mortalities. Since 2005, the World Health Organization Framework Convention for Tobacco Control (WHO-FCTC) provides an efficient strategic plan for tobacco control across the world. Many countries in the world have successfully reduced the prevalence of cigarette smoking. However, in developing countries, the prevalence of cigarette smoking is mounting which signifies a need of prompt attention. This scoping review aims to explore the extent and nature of Smoking Cessation (SmC) interventions and associated factors in South Asian Region (SAR) by systematically reviewing available recently published and unpublished literature. METHODS: The Joanna Briggs Institute (JBI) framework frames the conduct of this scoping review. PubMed, EBSCO CINAHL Complete, Cochrane Library, ProQuest Dissertation and Theses, and local websites as well as other sources of grey literature were searched for relevant literature. In total, 573 literature sources were screened. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) flow diagram, finally, 48 data sources were included for data extraction and analysis. We analyzed the extracted SmC interventions through the FCTC. Factors that affect smoking cessation interventions will be extracted through manual content analysis. RESULTS: Regarding FCTC recommended smoking cessation strategies (articles), most of the articles were either neglected or addressed in a discordant way by various anti-smoking groups in SAR. Key barriers that hamper the effectiveness of smoking cessation interventions included lack of awareness, poor implementation of anti-smoking laws, and socio-cultural acceptance of tobacco use. Conversely, increased levels of awareness, through different mediums, related to smoking harms and benefits of quitting, effective implementation of anti-smoking laws, smoking cessation trained healthcare professionals, support systems, and reluctance in the community to cigarette smoking were identified as facilitators to smoking cessation interventions. CONCLUSION: The ignored or uncoordinated FCTC's directions on smoking cessation strategies have resulted in continued increasing prevalence of cigarette smoking in developing countries, especially SAR. The findings of this review highlight the need for refocusing the smoking cessation strategies in SAR. STRENGTHS: The review was conducted by a team of expert comprising information specialists, and senior professors bringing rich experience in systematic and scoping reviews. Every effort was made to include all available literature sources addressing cigarette SmC and associated factors in SAR. The review findings signal the need and direction for more SmC efforts in SAR which may contribute to development of effective policies and guidelines for the control of smoking prevalence. LIMITATIONS: Despite efforts, potentially relevant records may have been missed due to unpublished or inaccessible articles, unintended selection bias, or those published in local languages, etc. Moreover, the exclusion of literature on under 18 participants and mentally ill smokers may limit the generalizability of findings.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetSmoking Behavior and CessationTravaux en français237 207