Smoking in Pregnant Women Screened for an Opioid Agonist Medication Study Compared to Related Pregnant and Non-Pregnant Patient Samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the prevalence and severity of smoking in pregnant opioid dependent patients. OBJECTIVES: To first characterize the prevalence and severity of smoking in pregnant patients screened for a randomized controlled trial, Maternal Opioid Treatment: Human Experimental Research (MOTHER), comparing two agonist medications; and second, to compare the MOTHER screening sample to published samples of other pregnant and/or patients with substances use disorders. METHODS: Pregnant women (N = 108) screened for entry into an agonist medication comparison study were retrospectively compared on smoking variables to samples of pregnant methadone-maintained patients (N = 50), pregnant opioid or cocaine dependent patients (N = 240), non-pregnant methadone-maintained women (N = 75), and pregnant non-drug-addicted patients (N = 1,516). RESULTS: Of screened patients, 88% (n = 95) smoked for a mean of 140 months (SD = 79.0) starting at a mean age of 14 (SD = 3.5). This rate was similar to substance use disordered patients and significantly higher compared to general pregnant patients (88% vs. 22%, p < .001). CONCLUSION AND SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Aggressive efforts are needed to reduce/eliminate smoking in substance-abusing pregnant women.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».