Management of smokers motivated to quit: a qualitative study of smokers and GPs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) guidelines state that GPs should manage smokers motivated to quit by offering referral to Stop Smoking Services (SSS) and that nicotine addiction treatment (NAT) should be offered only to those who decline referral. OBJECTIVE: To explore how smokers motivated to quit are managed in the GP consultation, specifically how treatment and referral are negotiated from the perspectives of both parties. METHODS: Twenty patients, identified in a consultation with their GP as motivated to quit smoking, and 10 participating GPs were interviewed. Interviews were recorded, transcribed, coded and analysed using the framework approach. RESULTS: Three strategies (treatment and follow-up by the GP, referral to SSS without treatment and immediate treatment with referral for follow-up) were evidenced in patient and GP accounts. Most patients were satisfied with their management and how this was negotiated, but some expressed surprise or dissatisfaction with lack of immediate treatment and questioned the need for referral to SSS. GPs welcomed the availability of SSS but some felt it important that they themselves also continued to support a quit attempt. Several saw advantages in offering NAT at the time the patient was motivated to stop. CONCLUSIONS: Smokers appear less convinced than GPs about the value of referral to SSS, although these differences may be resolved through negotiation. An alternative strategy to that proposed by NICE, which may be more acceptable to some smokers, is immediate treatment with subsequent support from SSS.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».