Safety and Efficacy of Varenicline for Smoking Cessation in Alcohol-Dependent Smokers in Concurrent Treatment for Alcohol Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking prevalence among those with alcohol dependence is much higher than the general population. Despite this, cessation treatment in those with concurrent alcohol dependence is seldom undertaken. We conducted a randomized, placebo-controlled, double-blind pilot study, whereby patients enrolled at an addiction treatment facility in downtown Toronto, Canada, were recruited and assigned to placebo or varenicline treatment for 12 weeks. We hypothesized that varenicline would be a safe and efficacious treatment for tobacco dependence in this population. METHODS: Daily dependent smokers in treatment for alcohol dependence and interested in participating in the study were first screened over the phone and then assessed in-person. If eligible, they were randomly assigned to placebo or varenicline in a double-blind fashion. They attended weekly appointments for smoking cessation counseling and completed daily diaries for the full 12 weeks of treatment. RESULTS: Thirty-one subjects were randomized to either varenicline (n = 16) or placebo treatment (n = 15). Participants were predominantly male (73.3%) with a mean age of 44.6 (23-66). Only one subject in the placebo group was quit by end of treatment (7-day point prevalence abstinence), compared with 7 in the varenicline group (χ(1) = 5.56, P = 0.037). Both groups had a significant decline in cigarettes per day (CPD) by end of treatment (varenicline = 22.1 ± 13.3 to 2.0 ± 3.0 CPD, t(10) = 4.45, P = 0.001; placebo: 14.9 ± 4.4 to 5.3 ± 6.3 CPD, t(13) = 3.61, P = 0.003). CONCLUSIONS: The results from this pilot study indicate that varenicline is a safe and effective treatment for tobacco dependence in a sample of alcohol-dependent smokers undergoing concurrent treatment for alcohol use disorder.
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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 | 0,000 |
| 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 ».