It’s Not That Simple: Tobacco Use Identification and Documentation in Acute Care
Notice bibliographique
Résumé
This environmental telephone interview scan was designed to identify: (1) how hospitals in one Canadian province incorporated tobacco use identification/documentation systems into practice; and, (2) challenges/issues with tobacco identification/documentation. Participants included 36/139 hospitals previously identified to offer cessation services. Results showed hospitals aided by researchers monitored and tracked tobacco use; those not aligned with researchers did not. The wording of tobacco items most commonly included use within the last 6-months (42%), 30-days (39%), or 7-days (33%), or use without reference to time (e.g., "Do you smoke?"; 39%); wording sometimes depended on admitting form space limitations. The admission process determined where the tobacco item appeared, which differed by hospital-75% included it on an admitting form (75%) and/or nursing assessment (56%); the item sometimes varied by unit. There were also different processes by which the item triggered delivery of cessation interventions; most frequently (69%), staff nurses were triggered to provide an intervention. The findings suggest that adding a tobacco use question to a hospital's admitting process is potentially not that simple. Deciding on the purpose of the question, when it will be asked and by whom, space allotted on the form, and how it will trigger an intervention are important considerations that can affect the question wording, form/location, systems required, data extraction, and 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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».