A bidirectional path analysis model of smoking cessation self‐efficacy and concurrent smoking status: impact on abstinence outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Self-efficacy is routinely associated with abstinence in the addictions literature, and is a major component relapse-prevention models. The magnitude of this relationship has been brought into question following equivocal results in studies controlling for concurrent smoking status. The aim of our study was to clarify the relationship between cessation self-efficacy, smoking status, and cessation outcomes in a cohort of treatment-seeking smokers. Smokers participating in the FLEX trial, a randomized trial investigating the efficacy of three pharmacologic treatments for smoking cessation, completed questionnaires assessing cessation self-efficacy at baseline and at weeks 1, 3, 5 and 10 post-target quit date; smoking status was verified using expired carbon monoxide. Structural models were fit in order to ascertain the relationship between cessation self-efficacy and concurrent smoking at each time-point, and to assess the association between cessation self-efficacy, smoking and seven-day point prevalence smoking status at week 10. A total of 737 treatment-seeking smokers participated. In our path model, self-efficacy and smoking status at all time points were associated with week 10 abstinence (except week 3 self-efficacy), after controlling these values' previous time-points. All direct pathways between cessation self-efficacy and smoking were also significant, supporting a bidirectional relationship. Our results support a bidirectional and reciprocal relationship between cessation self-efficacy and concurrent smoking behavior; participants with higher confidence were more likely to be smoke-free, and concurrent smoking status predicted levels of confidence over the ensuing weeks. Both measures were associated with week 10 abstinence. Our results indicate that while correlated, both cessation self-efficacy and current smoking behavior during a cessation attempt are important independent markers of ultimate cessation success.
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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) | 0,000 | 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 ».