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Enregistrement W2130451951 · doi:10.1375/jsc.6.1.58

Smoking Cessation Among Persons With Co-Occurring Substance Use Disorder and Mental Illness

2011· article· en· W2130451951 sur OpenAlexafffund
Chizimuzo T.C. Okoli, Milan Khara

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Smoking Cessation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthBritish Columbia Centre of Excellence for Women's Health
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésAbstinenceSmoking cessationPsychiatrySubstance abuseMental illnessSmoking historyMedicineMultivariate analysisSubstance useTobacco useClinical psychologyMental healthEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims: A history of either a substance use disorder (SUD) or psychiatric disorder (PD) is associated with tobacco use. However, there is limited information available on tobacco dependence treatment outcomes among individuals with co-occurring SUD and PD. Methods: Data from 202 participants enrolled in a tobacco dependence treatment program in an outpatient clinic setting were analysed. Findings: In multivariate analysis, having a history of SUD only (OR =.11, 95% CI = .02–.76) and having a co-occurring SUD and PD (OR = .13, 95% CI = .02–.81), as compared to having neither, were significant predictors of a lower likelihood of achieving smoking abstinence. Conclusions: A history of SUD and PD is an important predictor of poor smoking cessation outcomes; however, using more intensive, tailored approaches to tobacco dependence treatment appears to be promising. Future studies may need to further address the nature of tobacco dependence treatment in settings were PDs and other SUDs are managed in order to achieve optimal outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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