MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6940238904 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7347238.v1

Effectiveness of smoking cessation interventions among adults: an overview of systematic reviews

2024· other· en· W6940238904 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewSmoking cessationNicotine replacement therapyMEDLINEGrading (engineering)Data extractionGrey literature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This overview of reviews aims to identify evidence on the benefits (i.e. tobacco use abstinence and reduction in smoking frequency) and harms (i.e. possible adverse events/outcomes) of smoking cessation interventions among adults aged 18 years and older. Methods We searched Medline, Embase, PsycINFO, Cochrane Database of Systematic Reviews, Database of Abstracts of Reviews of Effects, the CADTH Health Technology Assessment Database and several other websites for grey literature. Searches were conducted on November 12, 2018, updated on September 24, 2020, with publication years 2008 to 2020. Two reviewers independently performed title-abstract and full-text screening considering pre-determined inclusion criteria. Data extraction and quality assessments were initially completed by two reviewers independently (i.e. 73% of included studies (n = 22)) using A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews-2 (AMSTAR 2), and the remainder done by one reviewer and verified by another due to resources and feasibility. The application of Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) was performed by one independent reviewer and verified by another. Results A total of 22 Cochrane systematic reviews evaluating the impact of smoking cessation interventions on outcomes such as tobacco use abstinence, reduction in smoking frequency, quality of life and possible adverse events were included. Pharmaceutical (i.e. varenicline, cytisine, nicotine replacement therapy (NRT), bupropion) and behavioural interventions (i.e. physician advice, non-tailored print-based self-help materials, stage-based individual counselling, etc.) showed to have increased smoking cessation; whereas, data for mobile phone-based interventions including text messaging, hypnotherapy, acupuncture, continuous auricular stimulation, laser therapy, electrostimulation, acupressure, St John’s wort, S-adenosyl-L-methionine (SAMe), interactive voice response systems and other combination treatments were unclear. Considering harms related to smoking cessation interventions, small/mild harms (i.e. increased palpitations, chest pain, nausea, insomnia, headache) were observed following NRT, varenicline and cytisine use. There were no data on harms related to behavioural therapies (i.e. individual or group counselling self-help materials, internet interventions), combination therapies or other therapies (i.e. laser therapy, electrostimulation, acupressure, St John’s wort, SAMe). Conclusion Results suggest that pharmacological and behavioural interventions may help the general smoking population quit smoking with observed small/mild harms following NRT or varenicline. Consequently, evidence regarding ideal intervention strategies and the long-term impact of these interventions for preventing smoking was unclear. Systematic review registration PROSPERO CRD42018099691

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,014
Bibliométrie0,0230,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetMycorrhizal Fungi and Plant Interactions→Travaux en français237 207→