Rapid systematic review of smoking cessation interventions for people who smoke and have cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Higher rates of cancer are reported in smokers compared to non-smokers, and continued smoking following a cancer diagnosis is associated with reduced health outcomes and survival. Despite international evidence of increased risks, a substantial percentage of people with a cancer diagnosis continue to smoke. Patients may be unaware of the additional risks associated with continued smoking, and health care professionals may not engage with quit supports. As part of a larger feasibility study to develop a smoking cessation pathway in cancer services in Ireland, a rapid review of the evidence was completed. Methods Systematic searches of PubMed, Embase, and CINAHL 2015 to December 2020 were conducted; with studies restricted to adults with a cancer diagnosis [lung, breast, cervical, head and neck] and published in English. No restriction was placed on study designs. 6404 studies were identified and uploaded into COVIDENCE platform, Cochrane's systematic review methods were adopted throughout, PRISMA reporting guidelines were used, and narrative data synthesis was completed (CRD 42020214204). Results The twenty-three-studies report evidence from USA, Canada, England, Lebanon, and Australia. The setting for all interventions was hospitals and cancer clinics. Evidence identifies high dropout rates, inconsistencies in approaches and duration of smoking cessation interventions with varied outcomes. A wide-ranging number of critical components emerged associated with optimal quit support- including the timing of and frequency of quit conversations, use of electronic records, in-person support meetings, provision of nicotine replacement therapy and extended use of Varenicline, smoking cessation services embedded in oncology depts, and engaging with families wanting to quit at the same time. Conclusions Developing tailored smoking cessation interventions are needed for smokers diagnosed with cancer to enable engagement. Key messages • Continued smoking following a cancer diagnosis is associated with reduced health outcomes. • Smoking cessation programmes for cancer patient should be tailored to meet needs.
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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 | 0,028 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».