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Enregistrement W2804362145 · doi:10.1037/prj0000302

Tobacco use and smoking behaviors of individuals with a serious mental illness.

2018· article· en· W2804362145 sur OpenAlexaff
Donna Pettey, Tim Aubry

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Rehabilitation Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanadian Mental Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMental illnessNicotinePsychiatryMedicineNicotine dependenceMental healthTobacco usePopulationEnvironmental healthCigarette smokingSmoking cessationClinical psychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine the prevalence of tobacco use and overall smoking behaviors within a sample of individuals with a serious mental illness who were homeless or vulnerably housed and receiving community mental health services. METHODS: In 2010, individuals (N = 639) were interviewed, and identified smokers completed the Fagerström Test for Nicotine Dependence (FTND) and additional questions related to their smoking behaviors. RESULTS: Tobacco use prevalence was 72%, and 62% of smokers had high or very high levels of nicotine dependence. Smoking behaviors included smoking contraband cigarettes (47%) and smoking cigarettes remade from discarded cigarette butts (25%). Smokers were found to be over 9 times as likely to have a co-occurring substance use disorder. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Significant tobacco prevalence and dependency in this population highlights the need to provide integrated treatment opportunities. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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