Notice bibliographique
Résumé
The high rates of tobacco use among individuals with schizophrenia are well documented, but there has been less attention paid to identifying what are the special needs for this population. In fact, there have even been suggestions from early work that standard interventions and approaches might be adequate. In contrast, based on more than a decade of experience supporting change smoking behavior among people with schizophrenia, three key factors were identified as unique considerations that are associated with success. The first factor involves readiness to change; smokers with schizophrenia are rarely given opportunities to even try to quit unlike their counterparts in the general population and therefore have not benefited from the self-efficacy aspects of attempt experiences. The second factor is medication and symptom monitoring; there are special needs for nurses and medical staff to monitor symptoms (including schizophrenia symptoms and mood symptoms), medication dosage and side-effects, during the period when individuals with schizophrenia are changing (reducing) their tobacco use, particularly when nicotine replacement therapy is being implemented. Finally, the third factor is peer and caregiver support; the use of peer assistants in group-based programs and the teaching of nurses and other professional casegivers as well as family members about their role as supports can make an important difference in tipping the balance toward successful change and toward maintenance of change over time.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».