Current smoking is associated with worse cognitive and adaptive functioning in serious mental illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cigarette smoking is highly prevalent among people with bipolar disorder or schizophrenia. Few studies have examined whether smoking history is associated with adaptive functioning among individuals diagnosed with these serious mental illnesses. METHOD: In a large relatively homogenous cohort of patients with either bipolar disorder (n=363) or schizophrenia (n=400), we investigated the association between cigarette smoking status, intensity, and cumulative exposure and performance on a comprehensive battery of neurocognitive, functional capacity, and informant-rated functional measures. The associations were adjusted for variation in sociodemographic indicators, psychopathologic symptoms, and substance use. RESULTS: There was an average of 12 pack years of smoking across the sample. People with schizophrenia reported double the rate of current smoking compared to patients with bipolar disorder. Adjusting for demographic covariates, current smokers had worse composite cognitive functioning and poorer functional outcome than past or never smokers. There were no significant differences between never and past smokers, and these effects were evident in both bipolar disorder and schizophrenia. CONCLUSION: Current smokers with either schizophrenia or bipolar disorder evidence worse cognitive and adaptive functioning functional outcome, even when demographic covariates are considered.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».