Impact of Nicotine Withdrawal and Postcessation Self-Efficacy on Short-Term Abstinence from Smoking
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine withdrawal is cited by smokers as a principal reason for relapse and a significant barrier to sustained abstinence.Postcessation self-efficacy has been established as a predictor of smoking cessation success but may be influenced by the impact of nicotine withdrawal symptoms.The objective of the current study was to determine if the relationship between nicotine withdrawal and relapse to smoking was mediated by diminished postcessation self-efficacy.Smokers (N = 266) ready to make a quit attempt completed measures of nicotine withdrawal, depressed mood and selfefficacy at Week 1 post-target quit date (TQD); smoking status was collected at Week 3 post-TQD.Both nicotine withdrawal (OR = 0.56, CI = 0.36-0.85,p <.01) and self-efficacy (OR = 1.50, CI = 1.09-2.05,p <.05) predicted continuous abstinence at Week 3; depressed mood did not.Mediational analysis did not support the contention that selfefficacy mediated the role of nicotine withdrawal on abstinence.iii Acknowledgments My deepest thanks to Dr. Andrew Pipe and Dr. Joanna Pozzulo for providing me with this opportunity to further my studies; I am so grateful for your
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».