Tobacco use disorder treatment in primary care: implementing a clinical system pathway in Alberta.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test a team-based, site-specific, multicomponent clinical system pathway designed for enhancing tobacco use disorder treatment by primary care physicians. DESIGN: A prospective cohort study. SETTING: Sixty primary care sites in Alberta. PARTICIPANTS: A convenience sample of 198 primary care physicians from the population of 2857. MAIN OUTCOME MEASURES: Data collection occurred between September 2010 and February 2012 on 3 distinct measures. Twenty-four weeks after the intervention, audits of the primary care practices assessed the adoption and sustainability of 10 tobacco clinical system pathway components, a survey measured changes in physicians' treatment intentions, and patient chart reviews examined changes in physicians' consistency with the treatment algorithm. RESULTS: The completion rate by physicians was 89.4%. An intention-to-treat approach was undertaken for statistical analysis. Intervention uptake was demonstrated by positive changes at 4 weeks in how many of the 10 clinical system measures were performed (mean [SD] = 4.22 [1.60] vs 8.57 [1.46]; P < .001). Physicians demonstrated significant favourable changes in 9 of the 12 measures of treatment intention (P < .05). The 18 282 chart reviews documented significant increases in 6 of the 8 algorithm components. CONCLUSION: Our findings suggest that the provision of a tobacco clinical system pathway that incorporates other members of the health care team and builds on existing office infrastructures will support positive and sustainable changes in tobacco use disorder treatment by physicians in primary care. This study reaffirms the substantive and important role of supporting how treatment is delivered in physicians' practices.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».