Breaking the cycle of smoking and pain: do pain-related anxiety and pain reduction expectancies sabotage attempts to quit smoking and can smoking cessation improve pain and pain-related disability outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary models of smoking and pain suggest a reciprocal and self-perpetuating cycle, wherein smoking reduces pain in the short term but indirectly exacerbates pain in the long term. In a sample of participants engaged in an active smoking-cessation attempt, this investigation assessed a) whether specific smoking risk factors (i.e., smoking expectancies for pain reduction, pain-related anxiety) acted as barriers to cessation, and b) whether breaking the smoking-pain cycle through successful smoking abstinence impacted pain and pain-related disability outcomes for participants with pain. Participants comprised 168 smokers (44.4% with pain) who engaged in an online smoking-cessation program. Pain-related anxiety, but not smoking expectancies, accounted for a significant proportion of variance of smoking dependence from pre- to post-intervention. Results suggest that pain-related anxiety is a risk factor for maintained smoking dependence for all smokers regardless of pain status. Participants with pain who successfully quit smoking experienced statistically and clinically meaningful decreases in pain and pain-related disability from pre- to post-intervention. Exploratory post hoc analyses indicated that individuals who signed-up for the smoking cessation program but failed to begin a quit-attempt had significantly higher pain disability, depression, and anxiety scores than participants who commenced a quit-attempt. Theoretical and practical implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».