The effectiveness of adapted, best practice guidelines for smoking cessation counseling with disadvantaged, pregnant smokers attending public sector antenatal clinics in Cape Town, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVES: To evaluate the effect of a smoking cessation intervention, based on best practice guidelines on the quit rates of disadvantaged, pregnant women in Cape Town, South Africa. DESIGN: Quasi-experimental using a natural history cohort as a control group, consisting of women attending antenatal care in 2006 and an intervention cohort, attending the same clinics a year later. SETTING: Four, public sector antenatal clinics in Cape Town staffed and managed by midwives. POPULATION: Pregnant women of low socio-economic status. METHODS: The natural history cohort received usual care, whilst the intervention cohort was offered self-help quit materials in the context of brief counseling by midwives and peer counselors. Smoking behavior was measured in early, mid and late pregnancy. The equivalence of the groups in terms of smoking profile, self-reported smoking and demographic variables was assessed at baseline. MAIN OUTCOME MEASURES: Quit rates measured by urinary cotinine towards the end of pregnancy (36-39 weeks gestation). RESULTS: The two cohorts were comparable at baseline. The difference in quit rates between the two cohorts in late pregnancy was 5.3% (95% CI: 3.2-7.4%, p < 0.0001) in an intention to treat analysis. There was also a significant difference in reduction of smoking of 11.8% (95% CI: 5.0-18.4%, p = 0.0006). CONCLUSION: A smoking cessation intervention based on best practice guidelines was effective among high risk, pregnant smokers in South Africa.
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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 | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».