Co-morbid tobacco use disorder and depression: A re-evaluation of smoking cessation therapy in depressed smokers
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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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 | 0,013 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».