Stepped Care Approach to Smoking Cessation in Patients Hospitalized for Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Smoking cessation is an important goal for smokers with coronary artery disease (CAD) because it reduces cardiac morbidity and mortality. Effective interventions for cigarette smokers with CAD exist, but they often are considered to be intensive and expensive. Stepped-care interventions have been proposed as a promising way to allocate smoking cessation treatments in a cost-effective manner. Stepped care refers to the practice of initiating treatment with low-intensity intervention and then exposing treatment failures to successively more intense interventions. METHODS: To address the efficacy of this approach, 254 cigarette smokers hospitalized with CAD were provided a brief cessation intervention. The participants then were assigned randomly to either a more intensive stepped-care treatment (counseling and nicotine patch therapy) or no additional treatment. Outcomes were point-prevalent abstinence measured 3 months and 1 year after hospital discharge. RESULTS: Stepped-care treatment increased smoking cessation rates from 42% to 53% during a 3-month follow-up period (P =.05), but showed little effect at the 1-year follow-up assessment, as evidenced by a cessation rate for the minimal intervention group of 36% versus 39% for the stepped-care group (P =.36). CONCLUSIONS: A stepped-care approach to smoking cessation increased short-but not long-term point-prevalent abstinence in patients with CAD. For improvement of long-term effectiveness, refinement of the timing and content of stepped-care interventions needs to occur.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».