Reaching and treating Spanish-speaking smokers through the National Cancer Institute's cancer information service
Notice bibliographique
Résumé
Although the prevalence of smoking is lower among Hispanics than among the general population, smoking still levies a heavy public health burden on this underserved group. The current study, Adiós al Fumar (Goodbye to Smoking), was designed to increase the reach of the Spanish-language smoking cessation counseling service provided by the National Cancer Institute's Cancer Information Service (CIS) and to evaluate the efficacy of a culturally sensitive, proactive, behavioral treatment program among Spanish-speaking smokers. Adiós was a 2-group randomized clinical trial evaluating a telephone-based smoking cessation intervention. Spanish-speaking smokers (N = 297) were randomized to receive either standard counseling or enhanced counseling (EC). Paid media was used to increase the reach of the Spanish-language smoking cessation services offered by the CIS. The Adiós sample was of very low socioeconomic status (SES), and more than 90% were immigrants. Calls to the CIS requesting smoking cessation help in Spanish increased from 0.39 calls to 17.8 calls per month. The unadjusted effect of EC only approached significance (OR = 2.4, P = .077), but became significant after controlling for demographic and tobacco-related variables (OR = 3.8, P = .048). Adiós al Fumar demonstrated that it is possible to reach, retain, and deliver an adequate dose of treatment to a very low SES population that has traditionally been viewed as difficult to reach and hard to follow. Moreover, the findings suggest that a proactive, telephone-counseling program, based on the Treating Tobacco Use and Dependence Clinical Practice Guideline and adapted to be culturally appropriate for Hispanics, is effective. Cancer 2007. (c) 2006 American Cancer Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».