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Enregistrement W2118573058 · doi:10.4187/respcare.02031

Respiratory Therapists' Smoking Cessation Counseling Practices: A Comparison Between 2005 and 2010

2013· article· en· W2118573058 sur OpenAlexaffabout
Michèle Tremblay, Jennifer O’Loughlin, Dominic Comtois

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmoking cessationPsychosocialRespiratory therapistFamily medicinePhysical therapyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We assessed whether smoking cessation counseling practices and related psychosocial characteristics among respiratory therapists (RTs) improved between 2005 and 2010. METHODS: Data were collected in mailed self-report questionnaires in 2005 and in 2010, in random independent samples of active licensed RTs in Québec, Canada. RESULTS: The response proportion was 67.6% in 2005 and 59.9% in 2010. There were no substantial differences in mean cessation counseling scores according to year of survey. RTs who reported that they had received cessation counseling training during their studies or after their studies (when they were in practice) had statistically significantly better counseling practices for both patients ready and patients not ready to quit than untrained RTs. In addition, their self-efficacy to provide effective counseling was higher and they perceived fewer knowledge-related barriers to cessation. Further, RTs trained after their studies perceived fewer patient-related and time barriers to cessation counseling, and had better knowledge of community resources. CONCLUSIONS: Although the proportion of RTs trained in smoking cessation counseling during and after studies increased between 2005 and 2010 (from 3% to 14%, and from 17% to 29%, respectively), sustained efforts are needed to increase the number of trained RTs, so that this translates into positive observable changes in counseling practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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