Tobacco cessation Clinical Practice Guideline use by rural and urban hospital nurses: a pre-implementation needs assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was a pre-program evaluation of hospital-based nurses' tobacco intervention beliefs, confidence, training, practice, and perceived intervention barriers and facilitators. It was designed to identify relevant information prior to implementing tobacco cessation guidelines across a large northern rural region, home to 1 urban and 12 rural hospitals. METHODS: This cross-sectional survey was distributed by nurse managers to nurses in the 13 hospitals and returned by nurses (N = 269) via mail to the researchers. RESULTS: Nurses were somewhat confident providing cessation interventions, agreed they should educate patients about tobacco, and 94% perceived tobacco counselling as part of their role. Although only 11% had received cessation training, the majority reported intervening, even if seldom--91% asked about tobacco-use, 96% advised quitting, 89% assessed readiness to quit, 88% assisted with quitting, and 61% arranged post-discharge follow-up. Few performed any of these steps frequently, and among those who intervened, the majority spent < 10 minutes. The most frequently performed activities tended to take the least amount of time, while the more complex activities (e.g., teaching coping skills and pharmacotherapy education) were seldom performed. Patient-related factors (quitting benefits and motivation) encouraged nurses to intervene and work-related factors discouraged them (time and workloads). There were significant rural-urban differences--more rural nurses perceived intervening as part of their role, reported having more systems in place to support cessation, reported higher confidence for intervening, and more frequently assisted patients with quitting and arranged follow-up. CONCLUSIONS: The findings showed nurses' willingness to engage in tobacco interventions. What the majority were doing maps onto the recommended minimum of 1-3 minutes but intervention frequency and follow-up were suboptimal. The rural-urban differences suggest a need for more research to explore the strengths of rural practice which could potentially inform approaches to smoking cessation in urban hospitals.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».