Evaluating the temporal relationships between withdrawal symptoms and smoking relapse.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Smokers attempting to quit often attribute smoking relapse to negative affect, craving, and other nicotine withdrawal symptoms. In addition, there is evidence that smoking relapse can increase these symptoms, particularly negative affect. To address this issue, we analyzed data from an 11-week smoking cessation clinical trial in which smokers (n = 1,246) were randomized to receive either nicotine replacement therapy (NRT), varenicline, or placebo, combined with behavioral counseling. Using cross-lagged analyses, we examined the temporal bidirectional relationships between self-reported measures of affect, craving, and composite withdrawal symptoms and biochemically verified smoking abstinence. The relative strength of these temporal relationships was examined by comparing the explained variances of the models. The results showed that higher negative affect, craving, and composite withdrawal symptoms increased the likelihood of subsequent smoking relapse, and that smoking relapse led to subsequent increases in these same symptoms. A comparison of the explained variances found symptom predicting subsequent relapse models to be stronger than those where relapse predicted subsequent symptoms. Although the explained variance findings generally support a negative reinforcement conceptualization of nicotine dependence, the bidirectional relationship between symptoms and smoking relapse suggests that struggling with quitting smoking leads to significant negative affect, craving, and other withdrawal symptoms that do not quickly resolve. These findings highlight the importance of addressing specific symptoms within the context of smoking cessation. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle