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Enregistrement W4302287262 · doi:10.3389/fpsyt.2022.868032

The value of compassionate support to address smoking: A qualitative study with people who experience severe mental illness

2022· article· en· W4302287262 sur OpenAlexaff
Kristen McCarter, Melissa L. McKinlay, Nadine Cocks, Catherine Brasier, Laura Hayes, Amanda Baker, David Castle, Ron Borland, Billie Bonevski, Catherine Segan, Peter J. Kelly, Alyna Turner, Jill M. Williams, John Attia, Rohan Sweeney, Sacha Filia, Donita Baird, Lisa Brophy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPsychological interventionMental healthQuitlineMental illnessSmoking cessationMedicinePeer supportQualitative researchRandomized controlled trialPopulationNicotine replacement therapySocial supportContext (archaeology)Intervention (counseling)PsychologyNursingPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: People experiencing severe mental illness (SMI) smoke at much higher rates than the general population and require additional support. Engagement with existing evidence-based interventions such as quitlines and nicotine replacement therapy (NRT) may be improved by mental health peer worker involvement and tailored support. This paper reports on a qualitative study nested within a peer researcher-facilitated tobacco treatment trial that included brief advice plus, for those in the intervention group, tailored quitline callback counseling and combination NRT. It contextualizes participant life experience and reflection on trial participation and offers insights for future interventions. Methods: = 14) following their 2-month (post-recruitment) follow-up assessments, which marked the end of the "Quitlink" intervention for those in the intervention group. Interviews explored the experience of getting help to address smoking (before and during the trial), perceptions of main trial components including assistance from peer researchers and tailored quitline counseling, the role of NRT, and other support received. A general inductive approach to analysis was applied. Results: We identified four main themes: (1) the long and complex journey of quitting smoking in the context of disrupted lives; (2) factors affecting quitting (desire to quit, psychological and social barriers, and facilitators and reasons for quitting); (3) the perceived benefits of a tailored approach for people with mental ill-health including the invitation to quit and practical resources; and (4) the importance of compassionate delivery of support, beginning with the peer researchers and extended by quitline counselors for intervention participants. Subthemes were identified within each of these overarching main themes. Discussion: The findings underscore the enormity of the challenges that our targeted population face and the considerations needed for providing tobacco treatment to people who experience SMI. The data suggest that a tailored tobacco treatment intervention has the potential to assist people on a journey to quitting, and that compassionate support encapsulating a recovery-oriented approach is highly valued. Clinical trial registration: The Quitlink trial was registered with ANZCTR (www.anzctr.org.au): ACTRN12619000244101 prior to the accrual of the first participant and updated regularly as per registry guidelines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,014
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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