Counseling Chinese patients about cigarette smoking: the role of nurses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The main purpose of this study is to determine the cigarette smoking rate and smoking cessation counseling frequency in a sample of Chinese nurses. Design/methodology/approach At the time of data collection, the hospital had 260 nurses, 255 females and five males. The 200 nurses working on the two daytime shifts were given the questionnaires; none refused to participate, reaching a response rate of 100 percent. All the participants were females as the five male nurses were working in the operation rooms at the time of data collection, are were thus not accessible. Findings Some key findings include: only two nurses, out of 200, identified themselves as current cigarette smokers; all provided anti‐smoking counseling to patients, the majority of them did not think their efforts were successful; cigarette smoking is a problem in China: the nurses estimated that 80 percent of male and 10 percent of female patients were current smokers; in the opinions of the nurses, Chinese smokers used smoking as a stress reliever and a social lubricant; two methods may help smokers to quit or reduce smoking: using aids such as patches, acupuncture and nicotine gum, and counseling by health professionals; the nurses think that cigarette smoking is well accepted in the Chinese culture. Practical implications Findings of this research suggest that the Chinese Ministry of Health should take measures to change the cultural norms and values regarding cigarette smoking including strict rules be imposed on not passing/sharing cigarettes in the workplace. Originality/value In a collectivistic culture such as China where opinions of authorities are respected, the part of nurses, who represent health authority to their patients, in assisting patients to quit or reduce smoking cannot be overemphasized. This study adds to the scarce research on Chinese nurses' role in helping patients' smoking cessation efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».