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Enregistrement W2107809206 · doi:10.1071/nb10036

Reduction in staff smoking rates in North Coast Area Health Service, NSW, following the introduction of a smoke-free workplace policy

2011· article· en· W2107809206 sur OpenAlexaboutno aff
Gavin S. Dart, Eric K. van Beurden, Avigdor Zask, Chalta Lord, Annie M. Kia, Ros Tokley

Notice bibliographique

RevueNew South Wales Public Health Bulletin · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionSmokeMedicineEnvironmental healthPopulationQuarter (Canadian coin)DemographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate changes in staff smoking rates following the implementation of Smoke Free Health Care, an innovative, change-management process that introduced a smoke-free workplace policy in the North Coast Area Health Service of NSW. METHODS: Survey questionnaires were sent to all staff before and after the introduction of the policy. Return rates were 17.3% (690/3988) in 1999 and 25.4% (2012/7921) in 2007. Chi-square tests and multivariate logistic regression analysis were used to determine differences. RESULTS: Staff smoking rates decreased significantly from 22.3% to 11.8% (p<0.0001). Smoking rates in 1999 were not significantly different to the state population's (22.3% and 24.1%, p=0.3), but were significantly different in 2007 (11.8% and 20.1%, p<0.0001). Over a quarter (27.6%) of staff who smoked when implementation began quit smoking; more than twice the rate before implementation (12%, p<0.0001). CONCLUSION: These changes in staff smoking rates indicate the effectiveness of a comprehensive change-management approach to implementing smoke-free workplace policy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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