Predictive Value of the Transtheoretical Model to Smoking Cessation in Hospitalized Patients with Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several authors have questioned the Transtheoretical Model (TTM). Determining the predictive value of each cognitive-behavioural element within this model could explain the successes reported in smoking cessation programs. The purpose of this study was to predict point-prevalent smoking abstinence and progression through stages of change at 2 and 6 months, using the constructs of the TTM, when applied to a pooled sample of individuals who were hospitalized for a cardiovascular event. Methods: In a predictive correlation design, recently hospitalized patients (N = 168) with cardiovascular disease (CVD) were pooled from a randomized controlled trial. Independent variables of the predictive TTM comprise stages and processes of change, pros and cons to quit smoking (decisional balance), self-efficacy, and social support. These were evaluated at baseline, 2 and 6 months. Results: Compared with smokers, individuals who abstained from smoking at 2 and 6 months were more confident at baseline to remain non-smokers, perceived less pros and cons to continue smoking, utilized less consciousness raising and self-reevaluation experiential processes of change, and received more positive reinforcement from their social network with regard to their smoke-free behaviour. Self-efficacy at baseline was the only element which predicted that patients would progress through the stages of change between hospital discharge and 6 months. Conclusions: Self-efficacy was the only element which predicted smoking abstinence and progression through stages of change. Observations about the other elements are congruent with the TTM. This study provides important information regarding the application of the TTM to smoking cessation in CVD patients.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».