Evaluating the Associations Between Exposure to Tobacco Interventions During Inpatient Treatment and Substance Use Outcomes: Findings From a Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study, we took advantage of a natural experiment that occurred within a substance use disorders (SUD) treatment setting which first saw the implementation of an evidence-based practice (EBP) for tobacco cessation, followed by the implementation of a tobacco-free policy (TFP) that included a campus-wide tobacco ban. We sought to examine how implementation of the EBP and TFP was associated with substances use outcomes, in addition to tobacco use, up to 3-months posttreatment. METHODS: Data were collected from patients in a substance use disorders treatment program at baseline, discharge, 1-, and 3-months posttreatment. Using a quasi-experimental design and generalized estimating equations, we modelled how patients' (N = 480) exposure to one of 3 interventions (1: treatment as usual [TAU], 2: EBP, and 3: EBP + TFP) was associated with overall abstinence from tobacco, alcohol, and other substances over time. Measures of tobacco use frequency, amount, and quit attempts were also modelled among a sub-sample of participants who self-reported using tobacco before treatment. RESULT: Exposure to the EBP + TFP was associated with increased tobacco abstinence (odds ratio [OR] = 1.93, 95% confidence interval [CI] [1.29, 2.90]) over time, including decreases in tobacco use frequency (OR = 0.78, 95% CI [0.68, 0.89]) and amount (OR = 0.80, 95% CI [0.67, 0.96]), and increased in likelihood of making a quit attempt (OR = 1.75, 95% CI [1.10, 2.80]) compared to TAU. Exposure was not associated with alcohol and/or other substance use. CONCLUSIONS: Comprehensive tobacco interventions that include EBP + TFP can promote tobacco cessation and reduced tobacco use following inpatient SUD treatment, without adversely affecting the use of other substances.
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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 | 0,001 |
| 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 ».