Treatment Outcomes of a Tailored Smoking Cessation Programme for Individuals Accessing Addiction Treatment Services
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with substance use disorders (SUD) have disproportionately higher smoking prevalence and tobacco-related mortality than the general population. This high prevalence of smoking warrants a need for targeted tobacco treatment efforts.\nObjectives: To examine smoking cessation outcomes and predictors of successful smoking cessation among individuals with SUD accessing a tobacco dependence clinic (TDC) within Addiction Services.\nMethods: Based on clinical guidelines, participants of the TDC received behavioural therapy combined with tailored pharmacotherapy for tobacco treatment (at no cost). A retrospective chart review from 678 participants enrolled in the TDC between Sept 2007 and Dec 2011 was analyzed. 7-day point-prevalence abstinence (validated by expired carbon monoxide) at end-of-treatment was the main outcome measure.\nResults: For individuals who completed the program (n=523), the abstinence rate was 40.3%. Significant predictors of successful smoking abstinence at the end-of-treatment were: a) having a lower expired CO level at baseline, and b) staying in treatment for a greater number of weeks.\nConclusions: Tobacco treatment tailored to the needs of individuals with SUD is an important approach to reduce the disproportionate tobacco-related morbidity and mortality in this population. Specialized tobacco treatment in addiction service settings is well received by clients who are motivated to quit smoking.
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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 | 0,000 | 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 ».