Understanding the implications of the biobehavioral basis of nicotine addiction and its impact on the efficacy of treatment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco use remains the leading cause of preventable death in the United States. There are efficacious behavioral and pharmacological options for smoking cessation including three FDA approved therapies - nicotine replacement therapy, varenicline and bupropion. Nevertheless, uptake of smoking cessation treatments continues to be poor and there is a need for novel smoking cessation treatments. Areas covered: This article reviews the biobehavioral basis of nicotine addiction, its implications for smoking cessation treatments, the various neurotransmitter systems involved in nicotine addictive effects, and their potential therapeutic value. Included are discussions around the role of genetic factors in predicting response to pharmacotherapy and what we know about appropriate application of pharmacotherapy and behavioral interventions for tobacco use disorder. The evidence for harm reduction measures in individuals who are not willing or able to quit smoking is also reviewed. Expert commentary: Many neurotransmitter system targets have been investigated as a result of our understanding of the underlying neurobiology of tobacco use disorder, and there remain important targets that have yet to be fully explored. rTMS or combination therapies are proposed as possible novel strategies to improve smoking cessation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».