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Enregistrement W4296714196 · doi:10.1513/annalsats.202110-1122oc

Varenicline for Tobacco-Dependent Adults Who Are Not Ready to Discontinue Use: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4296714196 sur OpenAlexaff
Luciane Cruz Lopes, Yuan Zhang, Stephanie Ross, Izabela Fulone, Meng Zhu, Kelly K. O’Brien, Sureka Pavalagantharajah, Frank T. Leone, David P.L. Sachs, Hasmeena Kathuria, Rachael L Murray, Yuqing Zhang

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesChina Academy of Chinese Medical Sciences
Mots-clésMedicineVareniclineMeta-analysisMEDLINESmoking cessationSystematic reviewTobacco useIntensive care medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Not all individuals with tobacco dependence are ready to give up smoking. Research reveals behavioral differences between adults ready to discontinue tobacco use and those who are not. Thus, the interventions applied to these populations might differ. However, the evidence of using varenicline in individuals who are not ready to discontinue tobacco use is uncertain. Objectives To determine if, in tobacco-dependent adults who report not being ready to discontinue tobacco use, clinicians should begin treatment with varenicline or wait until subjects are ready to discontinue tobacco use. Methods We conducted a systematic review to assess the effectiveness and safety of treatment with varenicline in tobacco-dependent adults who are not ready to discontinue tobacco use. We systematically searched the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Embase, MEDLINE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials to identify randomized controlled trials comparing varenicline versus placebo for individuals who were not ready to discontinue tobacco use. Outcomes of interest include point prevalence abstinence during treatment or at six months or longer, smoking reduction, motivation to quit, adverse events, and withdrawal symptoms. Two authors independently extracted data and assessed eligibility and risk of bias using a standardized data collection form. We followed the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations approach to assess the certainty of evidence. Results Five trials met our inclusion criteria. All 2,616 participants were adults who were not ready to discontinue tobacco use at study entry. For 7-day point prevalence abstinence at six months or longer, high-certainty evidence suggested that varenicline increased abstinence compared with placebo (relative risk, 2.00 [95% confidence interval (CI), 1.70–2.35]; absolute risk reduction, 173 more per 1,000 [95% CI, 121 more to 234 more]). We identified moderate-certainty evidence suggesting that varenicline increased serious adverse events (relative risk, 1.75 [95% CI, 0.98–3.13]; absolute risk reduction, 12 more per 1,000 [95% CI, 0 fewer to 35 more]). For withdrawal, low-certainty evidence suggested that varenicline treatment was associated with a lower symptom score (mean difference, 1.54 points lower; 95% CI, 2.15–0.93 points lower; low certainty) assessed using the Brief Questionnaire of Smoking Urges. Conclusions In tobacco-dependent adults who are not ready to discontinue tobacco use, initiating varenicline treatment results in a large increase in abstinence and likely results in a slight increase in serious adverse events.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,026
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,122 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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