Integrating a clinical model of smoking cessation into antenatal care
Notice bibliographique
Résumé
Smoking rates during pregnancy in Rotherham are high, and between 2007 and 2010 were on an upward trend. Previous local initiatives to address the problem, such as introducing an opt-out pathway and incentive schemes, were not proving effective. In early 2010 NHS Rotherham undertook a major service redesign of the smoking in pregnancy pathway, embedding intensive specialist smoking cessation advice into routine antenatal care. The proportion of pregnant women smokers who set a quit date increased from 33.7% in 2008/09 to 43.9% in 2010/11 (P < 0.05). The percentage of women still smoking at the time of delivery had initially been on an upward trend since 2006/07, reaching a high of 27.3% during 2009/10. This trend has now reversed, falling to 22.4% during 2010/11 and to 19.3% in the first quarter of 2011/12. Embedding stop smoking advice in routine antenatal care has enabled more women to receive a single intensive stop smoking intervention. It has succeeded in engaging women who attend their antenatal scans but have little other interaction with health services. The pathway is achieving better outcomes without requiring additional resources.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».