Hair Cortisol as a Biomarker of Stress in Mindfulness Training for Smokers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Stress is a well-known predictor of smoking relapse, and cortisol is a primary biomarker of stress. The current pilot study examined changes in levels of cortisol in hair within the context of two time-intensity matched behavioral smoking cessation treatments: mindfulness training for smokers and a cognitive-behavioral comparison group. PARTICIPANTS: Eighteen participants were recruited from a larger randomized controlled trial of smoking cessation. OUTCOME MEASURES: Hair samples (3 cm) were obtained 1 month after quit attempt, allowing for a retrospective analysis of hair cortisol at preintervention and post-quit attempt time periods. Self-reported negative affect was also assessed before and after treatment. INTERVENTION: Both groups received a 7-week intensive intervention using mindfulness or cognitive-behavioral strategies. RESULTS: Cortisol significantly decreased from baseline to 1 month after quit attempt in the entire sample (d=-0.35; p=.005). In subsequent repeated-measures analysis of variance models, time by group and time by quit status interaction effects were not significant. However, post hoc paired t tests yielded significant pre-post effects among those randomly assigned to the mindfulness condition (d=-0.48; p=.018) and in those abstinent at post-test (d=-0.41; p=.004). Decreased hair cortisol correlated with reduced negative affect (r=.60; p=.011). CONCLUSIONS: These preliminary findings suggest that smoking cessation intervention is associated with decreased hair cortisol levels and that reduced hair cortisol may be specifically associated with mindfulness training and smoking abstinence. RESULTS support the use of hair cortisol as a novel objective biomarker in future research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».