Scoping review of guidance on cessation interventions for electronic cigarettes and dual electronic and combustible cigarettes use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although evidence-based smoking cessation guidelines are available, the applicability of these guidelines for the cessation of electronic cigarette and dual e-cigarette and combustible cigarette use is not yet established. In this review, we aimed to identify current evidence or recommendations for cessation interventions for e-cigarette users and dual users tailored to adolescents, youth and adults, and to provide direction for future research. METHODS: We systematically searched MEDLINE, Embase, PsycINFO and grey literature for publications that provided evidence or recommendations on vaping cessation for e-cigarette users and complete cessation of cigarette and e-cigarette use for dual users. We excluded publications focused on smoking cessation, harm reduction by e-cigarettes, cannabis vaping, and management of lung injury associated with e-cigarette or vaping use. Data were extracted on general characteristics and recommendations made in the publications, and different critical appraisal tools were used for quality assessment. RESULTS: A total of 13 publications on vaping cessation interventions were included. Most articles were youth-focused, and behavioural counselling and nicotine replacement therapy were the most recommended interventions. Whereas 10 publications were appraised as "high quality" evidence, 5 articles adapted evidence from evaluation of smoking cessation. No study was found on complete cessation of cigarettes and e-cigarettes for dual users. INTERPRETATION: There is little evidence in support of effective vaping cessation interventions and no evidence for dual use cessation interventions. For an evidence-based cessation guideline, clinical trials should be rigorously designed to evaluate the effectiveness of behavioural interventions and medications for e-cigarette and dual use cessation among different subpopulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».