Background: Smoking is a leading cause of disease and death worldwide. In people who smoke, quitting smoking can reverse much of the damage. Many people use behavioural interventions to help them quit smoking; these interventions can vary substantially in their content and effectiveness.
Objectives: To summarise the evidence from Cochrane Reviews that assessed the effect of behavioural interventions designed to support smoking cessation attempts and to conduct a network meta-analysis to determine how modes of delivery; person delivering the intervention; and the nature, focus, and intensity of behavioural interventions for smoking cessation influence the likelihood of achieving abstinence six months after attempting to stop smoking; and whether the effects of behavioural interventions depend upon other characteristics, including population, setting, and the provision of pharmacotherapy. To summarise the availability and principal findings of economic evaluations of behavioural interventions for smoking cessation, in terms of comparative costs and cost-effectiveness, in the form of a brief economic commentary.
Methods: This work comprises two main elements. 1. We conducted a Cochrane Overview of reviews following standard Cochrane methods. We identified Cochrane Reviews of behavioural interventions (including all non-pharmacological interventions, e.g. counselling, exercise, hypnotherapy, self-help materials) for smoking cessation by searching the Cochrane Library in July 2020. We evaluated the methodological quality of reviews using AMSTAR 2 and synthesised data from the reviews narratively. 2. We used the included reviews to identify randomised controlled trials of behavioural interventions for smoking cessation compared with other behavioural interventions or no intervention for smoking cessation. To be included, studies had to include adult smokers and measure smoking abstinence at six months or longer. Screening, data extraction, and risk of bias assessment followed standard Cochrane methods. We synthesised data using Bayesian component network meta-analysis (CNMA), examining the effects of 38 different components compared to minimal intervention. Components included behavioural and motivational elements, intervention providers, delivery modes, nature, focus, and intensity of the behavioural intervention. We used component network meta-regression (CNMR) to evaluate the influence of population characteristics, provision of pharmacotherapy, and intervention intensity on the component effects. We evaluated certainty of the evidence using GRADE domains. We assumed an additive effect for individual components.
Main results: We included 33 Cochrane Reviews, from which 312 randomised controlled trials, representing 250,563 participants and 845 distinct study arms, met the criteria for inclusion in our component network meta-analysis. This represented 437 different combinations of components. Of the 33 reviews, confidence in review findings was high in four reviews and moderate in nine reviews, as measured by the AMSTAR 2 critical appraisal tool. The remaining 20 reviews were low or critically low due to one or more critical weaknesses, most commonly inadequate investigation or discussion (or both) of the impact of publication bias. Of note, the critical weaknesses identified did not affect the searching, screening, or data extraction elements of the review process, which have direct bearing on our CNMA. Of the included studies, 125/312 were at low risk of bias overall, 50 were at high risk of bias, and the remainder were at unclear risk. Analyses from the contributing reviews and from our CNMA showed behavioural interventions for smoking cessation can increase quit rates, but effectiveness varies on characteristics of the support provided. There was high-certainty evidence of benefit for the provision of counselling (odds ratio (OR) 1.44, 95% credibility interval (CrI) 1.22 to 1.70, 194 studies, n = 72,273) and guaranteed financial incentives (OR 1.46, 95% CrI 1.15 to 1.85, 19 studies, n = 8877). Evidence of benefit remained when removing studies at high risk of bias. These findings were consistent with pair-wise meta-analyses from contributing reviews. There was moderate-certainty evidence of benefit for interventions delivered via text message (downgraded due to unexplained statistical heterogeneity in pair-wise comparison), and for the following components where point estimates suggested benefit but CrIs incorporated no clinically significant difference: individual tailoring; intervention content including motivational components; intervention content focused on how to quit. The remaining intervention components had low-to very low-certainty evidence, with the main issues being imprecision and risk of bias. There was no evidence to suggest an increase in harms in groups receiving behavioural support for smoking cessation. Intervention effects were not changed by adjusting for population characteristics, but data were limited. Increasing intensity of behavioural support, as measured through the number of contacts, duration of each contact, and programme length, had point estimates associated with modestly increased chances of quitting, but CrIs included no difference. The effect of behavioural support for smoking cessation appeared slightly less pronounced when people were already receiving smoking cessation pharmacotherapies.
Authors' conclusions: Behavioural support for smoking cessation can increase quit rates at six months or longer, with no evidence that support increases harms. This is the case whether or not smoking cessation pharmacotherapy is also provided, but the effect is slightly more pronounced in the absence of pharmacotherapy. Evidence of benefit is strongest for the provision of any form of counselling, and guaranteed financial incentives. Evidence suggested possible benefit but the need of further studies to evaluate: individual tailoring; delivery via text message, email, and audio recording; delivery by lay health advisor; and intervention content with motivational components and a focus on how to quit. We identified 23 economic evaluations; evidence did not consistently suggest one type of behavioural intervention for smoking cessation was more cost-effective than another. Future reviews should fully consider publication bias. Tools to investigate publication bias and to evaluate certainty in CNMA are needed.
Antecedentes: El tabaquismo es una causa principal de enfermedad y muerte en todo el mundo. En las personas que fuman, dejar de fumar puede revertir gran parte del daño. Muchas personas utilizan intervenciones conductuales para ayudarles a dejar de fumar y estas intervenciones pueden variar considerablemente en contenido y efectividad.
Objetivos: Resumir la evidencia de las revisiones Cochrane que evaluaron el efecto de las intervenciones conductuales diseñadas para apoyar los intentos de abandono del hábito de fumar y realizar un metanálisis en red para determinar cómo las modalidades de prestación; la persona que administra la intervención; y la naturaleza, el enfoque y la intensidad de las intervenciones conductuales para el abandono del hábito de fumar influyen en la probabilidad de lograr la abstinencia seis meses después de intentar dejar de fumar; y si los efectos de las intervenciones conductuales dependen de otras características, como la población, el contexto y la administración de farmacoterapia. Resumir la disponibilidad y los hallazgos principales de las evaluaciones económicas de intervenciones conductuales para dejar de fumar, en términos de costes y coste‐efectividad, mediante un breve comentario económico. MÉTODOS: Este artículo comprende dos elementos principales. 1. Se realizó una revisión global Cochrane de revisiones según los métodos estándar de Cochrane. Mediante una búsqueda en la Biblioteca Cochrane en julio de 2020 se identificaron las revisiones Cochrane de intervenciones conductuales (incluidas todas las intervenciones no farmacológicas, p.ej., orientación, ejercicio, hipnoterapia, materiales de autoayuda) para el abandono del hábito de fumar. La calidad metodológica de las revisiones se evaluó mediante AMSTAR 2 y los datos de las revisiones se resumieron de manera narrativa. 2. Las revisiones incluidas se utilizaron para identificar los ensayos controlados aleatorizados de intervenciones conductuales para el abandono del hábito de fumar en comparación con otras intervenciones conductuales o ninguna intervención para el abandono del hábito de fumar. Para ser incluidos, los estudios debían incluir a fumadores adultos y medir la abstinencia de fumar a los seis meses o más. La selección, la extracción de los datos y la evaluación del riesgo de sesgo siguieron los métodos Cochrane estándar. Los datos se resumieron mediante un metanálisis en red de componentes (MARC) bayesiano, y se examinaron los efectos de 38 componentes diferentes en comparación con una intervención mínima. Los componentes incluyeron elementos conductuales y motivacionales, proveedores de la intervención, modos de administración, naturaleza, enfoque e intensidad de la intervención conductual. Se utilizó la metarregresión en red de componentes (MRRC) para evaluar la influencia de las características de la población, la administración de farmacoterapia y la intensidad de la intervención sobre los efectos de los componentes. La certeza de la evidencia se evaluó mediante los dominios de GRADE. Se presupuso un efecto aditivo para los componentes individuales.
Resultados principales: Se incluyeron 33 revisiones Cochrane, de las cuales 312 ensayos controlados aleatorizados, que representaban a 250 563 participantes y 845 grupos de estudio distintos, cumplieron los criterios para su inclusión en el metanálisis en red de componentes. Esto representó 437 combinaciones diferentes de componentes. De las 33 revisiones, la confianza en los hallazgos de la revisión fue alta en cuatro y moderada en nueve, medida con la herramienta de lectura crítica AMSTAR 2. Las 20 revisiones restantes tuvieron una confianza baja o críticamente baja debido a una o más deficiencias graves, las más habituales fueron una investigación o discusión (o ambas) insuficiente acerca del impacto del sesgo de publicación. Cabe señalar que las debilidades críticas identificadas no afectaron los elementos de la búsqueda, la selección o la extracción de los datos del proceso de revisión, que mantienen una relación directa en este MARC. Entre los estudios incluidos, 125/312 tuvieron un riesgo general de sesgo bajo, 50 un riesgo de sesgo alto y el resto un riesgo de sesgo poco claro. Los análisis de las revisiones contribuyentes y de este MARC mostraron que las intervenciones conductuales para dejar de fumar pueden aumentar las tasas de abandono del hábito, pero la efectividad varía según las características del apoyo proporcionado. Hubo evidencia de certeza alta de un efecto beneficioso de la prestación de orientación (odds ratio [OR] 1,44; intervalo de credibilidad [ICr] del 95%: 1,22 a 1,70, 194 estudios, n = 72 273) y de los incentivos económicos garantizados (OR 1,46; ICr del 95% 1,15 a 1,85, 19 estudios, n = 8877). La evidencia de un efecto beneficioso se mantuvo cuando se eliminaron los estudios con alto riesgo de sesgo. Estos hallazgos fueron concordantes con los metanálisis pareados de las revisiones contribuyentes. Hubo evidencia de certeza moderada de un efecto beneficioso de las intervenciones administradas a través de mensajes de texto (la certeza se disminuyó debido a una heterogeneidad estadística inexplicada en la comparación pareada), y de los siguientes componentes en los que las estimaciones puntuales indicaron un efecto beneficioso pero los ICr no incorporaron una diferencia clínicamente significativa: personalización; contenido de la intervención con componentes motivacionales; contenido de la intervención centrado en cómo dejar de fumar. Los otros componentes de la intervención tuvieron evidencia de certeza muy baja a baja, y sus problemas principales fueron la imprecisión y el riesgo de sesgo. No hubo evidencia que indicara un aumento de los efectos perjudiciales en los grupos que recibieron apoyo conductual para dejar de fumar. Los efectos de la intervención no cambiaron al ajustar las características de la población, pero los datos fueron limitados. El aumento de la intensidad del apoyo conductual, medido a través del número de contactos, la duración de cada contacto y la duración del programa, tuvo estimaciones puntuales asociadas con un modesto aumento de las posibilidades de dejar de fumar, pero los ICr no incluyeron una diferencia. El efecto del apoyo conductual para dejar de fumar pareció ser ligeramente menos pronunciado cuando las personas ya recibían farmacoterapias para dejar de fumar.
Conclusiones de los autores: El apoyo conductual para dejar de fumar puede aumentar las tasas de abandono a los seis meses o más, sin evidencia de que este apoyo aumente los efectos perjudiciales. Esto es así tanto si se proporciona una farmacoterapia para dejar de fumar como si no, pero el efecto es ligeramente más pronunciado sin farmacoterapia. La evidencia de un efecto beneficioso es más sólida para la prestación de cualquier tipo de orientación y de incentivos económicos garantizados. La evidencia indicó un posible efecto beneficioso, pero la necesidad de realizar más estudios para evaluar: la personalización; la administración mediante mensajes de texto, correos electrónicos y grabaciones de audio; la administración por parte de un asesor de salud no profesional; y el contenido de la intervención con componentes motivacionales y centrada en cómo dejar de fumar. Se identificaron 23 evaluaciones económicas; la evidencia no indicó de manera homogénea que un tipo de intervención conductual para el abandono del hábito de fumar fuera más coste‐efectiva que otra. Las revisiones futuras deberían examinar a fondo el sesgo de publicación. Se necesitan herramientas para investigar el sesgo de publicación y evaluar la certeza en MARC.
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