Factors Associated With Success of Smoke-Free Initiatives in Australian Psychiatric Inpatient Units
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Smoking is the largest cause of preventable illness in the United States, the United Kingdom, Canada, Australia, and many other countries. Smokers with mental illness smoke significantly more than those without mental illness and therefore experience even greater smoke-related harm. Internationally, there is increasing pressure on psychiatric inpatient settings to adopt smoke-free policies. This study examined smoke-free policies across psychiatric inpatient settings in Australia and thereby identified factors that may contribute to the success or failure of smoke-free initiatives in order to better inform best practice in this important area. METHODS: Semistructured in-depth telephone interviews were conducted with 60 senior administrators and clinical staff with direct day-to-day experience with smoking activities in 99 adult psychiatric inpatient settings across Australia. Quantitative data were analyzed using descriptive statistical analysis and Pearson's chi square correlations measure of association. RESULTS: Factors associated with greater success of smoke-free initiatives were clear, consistent, and visible leadership; cohesive teamwork; extensive training opportunities for clinical staff; fewer staff smokers; adequate planning time; effective use of nicotine replacement therapies; and consistent enforcement of a smoke-free policy. CONCLUSIONS: A smoke-free policy is possible within psychiatric inpatient settings, but a number of core interlinking features are important for success and ongoing sustainability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle