An HIV-tailored quit-smoking counselling pilot intervention targeting depressive symptoms plus Nicotine Replacement Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) rates among people living with HIV/AIDS (PHAs) are high. Rates of cigarette smoking, a leading contributor to CVD among PHAs, are 40-70% (2-3 times higher than the general population). Furthermore, PHAs have high rates of depression (40-60%), a risk factor for smoking cessation relapse. The current pilot study examined the effectiveness of a specifically tailored 5-session smoking cessation counselling programme for PHAs, which addressed depression, in combination with Nicotine Replacement Therapy (NRT) in a cohort of PHA smokers (n = 50). At 6-month follow-up, 28% of participants demonstrated biochemically verified abstinence from smoking. This result compares favourably to other quit-smoking intervention studies, particularly given the high percentage of HIV+ smokers with depression. At study baseline, 52% of HIV+ smokers scored above the clinical cut-off for depression on the Centre for Epidemiological Studies - Depression (CES-D) scale. HIV+ smokers with depression at study baseline demonstrated quantitatively lower depression at 6-month follow-up with a large effect size (d = 1), though it did not reach statistical significance (p = .058). Furthermore, those with depression were no more likely to relapse than those without depression (p = .33), suggesting that our counselling programme adequately addressed this significant barrier to smoking cessation among PHAs. Our pilot study indicates the importance of tailored programmes to help PHAs quit smoking, the significance of addressing depressive symptoms, and the need for tailored counselling programmes to enhance quit rates among PHAs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».