Smoking Cessation in Indigenous Populations of Australia, New Zealand, Canada, and the United States: Elements of Effective Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous people throughout the world suffer a higher burden of disease than their non-indigenous counterparts contributing to disproportionate rates of disability. A significant proportion of this disability can be attributed to the adverse effects of smoking. In this paper, we aimed to identify and discuss the key elements of individual-level smoking cessation interventions in indigenous people worldwide. An integrative review of published peer-reviewed literature was conducted. Literature on smoking cessation interventions in indigenous people was identified via search of electronic databases. Documents were selected for review if they were published in a peer-reviewed journal, written in English, published from 1990-2010, and documented an individual-level intervention to assist indigenous people to quit smoking. Studies that met inclusion criteria were limited to Australia, New Zealand, Canada, and the USA, despite seeking representation from other indigenous populations. Few interventions tailored for indigenous populations were identified and the level of detail included in evaluation reports was variable. Features associated with successful interventions were integrated, flexible, community-based approaches that addressed known barriers and facilitators to quitting smoking. More tailored and targeted approaches to smoking cessation interventions for indigenous populations are required. The complexity of achieving smoking cessation is underscored as is the need to collaboratively develop interventions that are acceptable and appropriate to local populations.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».