Multicomponent Workplace Tobacco Cessation Interventions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco is the leading modifiable risk factor for cancer and other chronic diseases. The workplace provides an opportunity to advance tobacco cessation efforts. Combining tobacco cessation with complementary components addressing mental health, physical activity, and healthy eating has demonstrated effectiveness in non-workplace settings. This scoping review examines the literature on multicomponent workplace tobacco cessation interventions to identify core components and implementation facilitators and barriers to support uptake in the workplace setting. METHODS: A scoping review was conducted following PRISMA guidelines for Scoping Reviews and Arksey and O'Malley's five-step process. Peer-reviewed literature published in the past 20 years was searched across 9 databases. A search for relevant gray literature (i.e., conference papers/proceedings) was also completed. Articles were screened by two independent researchers for inclusion. Included studies evaluated workplace interventions recruiting individuals to participate in a tobacco cessation program alongside a complementary component (i.e., physical activity, mental health, healthy eating). RESULTS: Most of the 12 included studies paired tobacco cessation with mental health or stress reduction interventions. Most complementary components targeted the individual versus organizational or policy levels. The synthesized facilitators indicated that multicomponent interventions should be incentivized and tailored to adequately meet the needs of different workplaces and employees. DISCUSSION: This scoping review synthesizes studies integrating multiple complementary program components into workplace tobacco cessation efforts. Future interventions should implement tobacco cessation interventions at multiple levels, combining complementary components to maximize effectiveness and overcome barriers (e.g., weight gain and stress) to successful outcomes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».