Outcomes of a tobacco treatment programme for individuals with severe and persistent mental illness attending a community mental health team
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Individuals with severe and persistent mental illnesses have a greater prevalence of smoking than the general population and are disproportionately affected by tobacco-related morbidity and mortality. Evidence-based tobacco treatment can aid such populations in their efforts at smoking cessation. Few studies have examined the effectiveness of tobacco treatment programmes within Mental Health and Addictions Services in Canada. Aims: This study examines outcomes from an evidence-based tobacco treatment programme provided within community mental health services in Vancouver, Canada. Methods: A retrospective chart review was conducted of 134 participants (from June 2010 to February 2012). Information on demographics, tobacco use and cessation history, substance use history, psychiatric disorder diagnosis, expired carbon monoxide level, and duration of treatment in the programme were obtained. Programme completion and smoking cessation/reduction were examined. Results: Sixty-seven per cent completed the programme. Of those who completed, 26.7% were abstinent at the end-of-treatment and 50% (of those not achieving abstinence) reduced their consumption to at least 50% of their baseline cigarette consumption. Predictors of smoking cessation included having a social support for smoking cessation and lower nicotine dependence at baseline. Conclusions: Evidence-based tobacco treatment within community mental health services is well received by individuals with severe and persistent mental illness. Such treatment can aid in their efforts towards smoking cessation. Future studies may need to assess factors that can enhance the integration of tobacco treatment within mental health services while providing tailored treatment that addresses the unique needs of smokers who have severe and persistent mental illness.
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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 ».