Association Between Smoking Abstinence and Depression and Anxiety Symptoms After Hospital Discharge: The Helping HAND 4 Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Some people who stop smoking experience improved mood, but few studies have examined this relationship after hospitalization or accounted for concomitant substance use and psychological factors. We examined associations between smoking abstinence after a hospital discharge and change in depression and anxiety symptoms. METHODS: We conducted a secondary analysis of data from the Helping HAND 4 smoking cessation trial, which enrolled people who used tobacco when admitted to three academic medical center general hospitals. Participants (n = 986) were categorized as continuously abstinent (CA) or not. We used linear and logistic regression to model continuous and binary measures of depression (Patient Health Questionnaire [PHQ-8] ≥/<10), and anxiety (Generalized Anxiety Disorder Assessment [GAD-7], ≥/<8) over 6 months, adjusting for baseline mood, psychological factors, and substance use. Binary outcomes were defined using established clinical thresholds to aid in the clinical interpretation of the results. RESULTS: Mean age was 52.3 years, 56.5% were female, and the baseline mean cigarettes/day was 16.2 (SD: 3.2). In the adjusted analyses, depression and anxiety scores improved more in CA than non-CA participants over 6 months (difference-in-improvement, 2.43 [95% CI: 1.50-3.36] for PHQ-8; 3.04 [95% CI: 2.16-3.93] for GAD-7). At 6 months, CA participants were more likely to have a PHQ-8 score <10 (aOR = 2.07 [95% CI: 1.36-3.16]) and a GAD-7 score <8 (aOR = 2.90 [95% CI: 1.91-4.39]). CONCLUSIONS: Individuals who were CA, compared to those who were not, had fewer depression and anxiety symptoms at 6 months, and were twice as likely to score below the population screening thresholds for major depression and anxiety disorders. Clinicians should emphasize the association between continuous abstinence and improved mood symptoms after hospital discharge.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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)
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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 ».