The Effectiveness of Smartphone App–Based Interventions for Assisting Smoking Cessation: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Smoking is a leading cause of premature death globally. Quitting smoking reduces the risk of all-cause mortality by 11%-34%. Smartphone app–based smoking cessation (SASC) interventions have been developed and are widely used. However, the evidence for the effectiveness of smartphone-based interventions for smoking cessation is currently equivocal. Objective The purpose of this study was to synthesize the evidence for the effectiveness of smartphone app–based interventions for smoking cessation. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of the effectiveness of smartphone interventions for smoking cessation based on the Cochrane methodology. An electronic literature search was performed using the Cochrane Library, Web of Science, PubMed, Embase, PsycINFO, China National Knowledge Infrastructure, and Wanfang databases to identify published papers in English or Chinese (there was no time limit regarding the publication date). The outcome was the smoking abstinence rate, which was either a 7-day point prevalence abstinence rate or a continuous abstinence rate. Results A total of 9 randomized controlled trials involving 12,967 adults were selected for the final analysis. The selected studies from 6 countries (the United States, Spain, France, Switzerland, Canada, and Japan) were included in the meta-analysis between 2018 and 2022. Pooled effect sizes (across all follow-up time points) revealed no difference between the smartphone app group and the comparators (standard care, SMS text messaging intervention, web-based intervention, smoking cessation counseling, or apps as placebos without real function; odds ratio [OR] 1.25, 95% CI 0.99-1.56, P=.06, I2=73.6%). Based on the subanalyses, 6 trials comparing smartphone app interventions to comparator interventions reported no significant differences in effectiveness (OR 1.03, 95% CI 0.85-1.26, P=.74, I2=57.1%). However, the 3 trials that evaluated the combination of smartphone interventions combined with pharmacotherapy compared to pharmacotherapy alone found higher smoking abstinence rates in the combined intervention (OR 1.79, 95% CI 1.38-2.33, P=.74, I2=7.4%). All SASC interventions with higher levels of adherence were significantly more effective (OR 1.48, 95% CI 1.20-1.84, P<.001, I2=24.5%). Conclusions This systematic review and meta-analysis did not support the effectiveness of delivering smartphone-based interventions alone to achieve higher smoking abstinence rates. However, the efficacy of smartphone-based interventions increased when combined with pharmacotherapy-based smoking cessation approaches. Trial Registration PROSPERO CRD42021267615; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=267615
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».