Depression motivates quit attempts but predicts relapse: differential findings for gender from the International Tobacco Control Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine whether signs of current depression predict attempts to quit smoking, and short-term abstinence among those who try, and to test moderating effects of gender and cessation support (pharmacological and behavioural). DESIGN: Prospective cohort with approximately annual waves. Among smokers at one wave we assessed outcomes at the next wave using mixed-effects logistic regressions. SETTING: Waves 5-8 of the Four Country International Tobacco Control Study: a quasi-experimental cohort study of smokers from Canada, USA, UK and Australia. PARTICIPANTS: A total of 6811 tobacco smokers who participated in telephone surveys. MEASUREMENTS: Three-level depression index: (1) neither low positive affect (LPA) nor negative affect (NA) in the last 4 weeks; (2) LPA and/or NA but not diagnosed with depression in the last 12 months; and (3) diagnosed with depression. Outcomes were quit attempts and 1-month abstinence among attempters. FINDINGS: Depression positively predicted quit attempts, but not after controlling for quitting history and motivational variables. Controlling for all covariates, depression consistently negatively predicted abstinence. Cessation support did not moderate this effect. There was a significant interaction with gender for quit attempts (P = 0.018) and abstinence (P = 0.049) after controlling for demographics, but not after all covariates. Depression did not predict abstinence among men. Among women, depressive symptoms [odds ratio (OR) = 0.63, 95% confidence interval (CI) = 0.49-0.81] and diagnosis (OR = 0.46, 95% CI = 0.34-0.63) negatively predicted abstinence. CONCLUSIONS: Smokers with depressive symptoms or diagnosis make more quit attempts than their non-depressed counterparts, which may be explained by higher motivation to quit, but they are also more likely to relapse in the first month. These findings are stronger in women than men.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».