Individualized Treatment for Tobacco Dependence in Addictions Treatment Settings: The Role of Current Depressive Symptoms on Outcomes at 3 and 6 Months
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals with concurrent tobacco dependence and other addictions often report symptoms of low mood and depression and as such may have more difficulty quitting smoking. We hypothesized that current symptoms of depression would be a significant predictor of quit success among a group of smokers receiving individualized treatment for tobacco dependence within addiction treatment settings. METHODS: Individuals in treatment for other addictions were enrolled in a smoking cessation program involving brief behavioral counseling and individualized dosing of nicotine replacement therapy. The baseline assessment included the Patient Health Questionnaire (PHQ9) for depression. Smoking cessation outcomes were measured at 3 and 6 months post-enrollment. Bivariate associations between cessation outcomes and PHQ9 score were analyzed. RESULTS: Of the 1,196 subjects enrolled to date, 1,171 (98%) completed the PHQ9. Moderate to severe depression (score >9) was reported by 28% of the sample, and another 29% reported mild depression (score between 5 and 9). Contrary to the extant literature and other findings by our own group, there was no association between current depression and cessation outcome at either 3 months (n = 1,171) (17.0% in those with PHQ9 > 9 vs. 19.8% in those with PHQ9 < 5, p = .32) or 6 months (n = 834) (17.8% vs. 18.9%, p = .74). CONCLUSIONS: Contrary to our hypothesis, depression severity as measured by the PHQ9 did not predict cessation outcome in this clinical population. A possible explanation may be the individualized treatment and supportive environment of an addictions treatment setting. These data indicate that patients in an addictions treatment setting can successfully quit smoking regardless of current depressive symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».