Is Stress Management Training a Useful Addition to Physician Advice and Nicotine Replacement Therapy during Smoking Cessation in Women? Results of a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether a stress management (SM) program could improve cessation rates when added to usual care (UC) among women attempting to quit smoking. DESIGN: Randomized controlled trial conducted during a 12-month period. SETTING: Smoking cessation clinics located within two tertiary care centers in Ottawa, Ontario. SUBJECTS: A total of 332 women smokers 19 years or older who smoked 10 or more cigarettes per day were recruited via advertisements. INTERVENTION. Either UC (physician advice and nicotine replacement therapy) or UC plus an eight-session group SM training program (coping skills development relevant to smoking-specific and generic stressors). MEASURES: Point prevalence abstinence 2 and 12 months after study intake. A secondary outcome of interest was change in perceived stress during the intervention period. RESULTS: On an intent-to-treat basis, the addition of SM to UC had no incremental effect on 2- or 12-month abstinence rates. Abstinence rates at 2 months were 26.2% vs. 31.7% in the UC and SM groups, respectively (p = .59). At 12 months, the rates were 18.5% vs. 20.7% (p = .86). When quit rates were compared including only participants who demonstrated adequate adherence to the intervention protocol, there was a significant difference between the UC and SM groups at 2 months (34.9% vs. 48.7%; adjusted odds ratio, 1.88; 95% confidence interval, 1.04-3.42; p = .04) but not at 12 months (23.0% vs. 28.2%; adjusted odds ratio, 1.24; 95% confidence interval, .64-2.41; p = .53). There was a significant reduction in perceived stress from preintervention to postintervention; however, this decrease was not moderated by group assignment. CONCLUSION: The addition of SM in our setting neither increased abstinence rates nor reduced perceived stress over and above UC in women motivated to quit smoking. Poor attendance at the SM intervention undermined its effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».