Providing Tobacco Treatment in a Community Mental Health Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Individuals with mental illnesses (MIs) are disproportionately affected by tobacco-related disease burden because of higher tobacco use prevalence and poor tobacco treatment outcomes. This pilot study examines the outcomes of delivering an evidence-based tobacco treatment program (the Cooper-Clayton program) in a community mental health setting. DESIGN: A prospective nonequivalent group design was used to assess outcomes. SAMPLE: This study included 47 participants, of which 19 were in a community mental health setting and 28 were from two non-mental-health settings. MEASUREMENTS: Information on sociodemographic (gender, age, educational level, and current life stressors) and medical, MI, substance use, and tobacco use and cessation histories were obtained. Program completion and smoking cessation at the end of treatment (verified with expired carbon monoxide monitoring) were assessed. INTERVENTION: The program consists of combining behavioral counseling with nicotine replacement therapy for 12 weeks. RESULTS: Participants from the mental health setting were significantly less educated, had greater medical comorbidities, had greater psychiatric and mental health histories, and had greater perceived secondhand tobacco smoke exposure as compared with those from the non-mental-health settings. Thirty-two percent of the participants (6/19) completed the program in the mental health site as compared with 68% (19/28) from the non-mental-health site. None of those from the mental health site achieved cessation as compared with 68% of those from non-mental-health sites. CONCLUSIONS: The differential outcomes of evidence-based tobacco treatment programs in non-mental-health versus mental health settings may suggest the need to modify existing tobacco treatment approaches for those with MIs in community settings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».