Co-morbid tobacco use disorder and depression: A re-evaluation of smoking cessation therapy in depressed smokers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To provide a critical evaluation of nicotine use disorder co-morbidity in persons with major depressive disorder (MDD) or its subsyndromal presentations. We focus on how a diagnosis of current or past MDD may shape access to smoking cessation therapy, and highlight the unique challenges that this group of smokers has to overcome to receive adequate treatment. METHODS: A literature search was performed using PubMed for studies published between January 1995 and March 2015 using the following keywords and combination of keywords (co-morbidity, co-occurrence, and dual-diagnosis) and (nicotine dependence, cigarette smoking, tobacco dependence, tobacco use disorder) and (depression, major depression, unipolar mood disorders) and (self-medication). A total of 93 articles were identified. Of these, 31 studies were included in the analysis. RESULTS: We found that: a) depressed smokers are motivated to quit; b) smoking cessation does not exacerbate symptoms of depression; c) depression does not have a negative impact on smoking cessation outcomes, and d) the self-medication hypothesis does not account for tobacco dependence and depression co-morbidity. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Our review of the relevant evidence suggests the importance and clinical significance of undertaking smoking cessation treatment for depressed smokers. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Our findings support the need for increased attention to developing and implementing smoking cessation treatments for depressed smokers. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Our findings support the need for increased attention to developing and implementing smoking cessation treatments for depressed smokers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle