“Quitting Smoking Will Benefit Your Health”: The Evolution of Clinician Messaging to Encourage Tobacco Cessation
Notice bibliographique
Résumé
Illnesses that are caused by smoking remain as the world's leading cause of preventable death. Smoking and tobacco use constitute approximately 30% of all cancer-related deaths and nearly 90% of lung cancer-related deaths. Thus, improving smoking cessation interventions is crucial to reduce tobacco use and assist in minimizing the burden of cancer and other diseases in the United States. This review focuses on the existing research on framed messages to promote smoking cessation. Consistent with the tenets of prospect theory and recent meta-analysis, gain-framed messages emphasizing the benefits of quitting seem to be preferable when working with adult patients who smoke tobacco products. The evidence also suggests that moderators of treatment should guide framed statements made to patients. Meta-analyses have provided consistent moderators of treatment such as need for cognition, but future studies should further define the specific framed interventions that would be most helpful for subgroups of smokers. In conclusion, instead of using loss-framed statements like "Smoking will harm your health by causing problems like lung and other cancers, heart disease, and stroke," as a general rule, physicians should use gain-framed statements like "Quitting smoking will benefit your health by preventing problems like lung and other cancers, heart disease, and stroke."
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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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».