Smoking cessation outcomes of referral to a specialist hospital outpatient clinic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Hospital visits are an opportunity to engage smokers in tobacco treatment. However, little is known about engagement in follow-up referrals. The purpose of this study is to report the rates of program engagement and smoking cessation outcomes of patients referred to a specialist outpatient tobacco treatment program after a hospital visit or other referral. METHODS: A retrospective chart review was used to examine the outcomes of 486 participants referred to a hospital-based smoking cessation clinic provided by tobacco treatment specialists. Referral sources, demographics and smoking, medical, psychiatric, and substance use history were obtained. The main outcomes of interest were engagement in the program and 7-day point-prevalence of smoking abstinence. RESULTS: Sixty-eight percent of participants who were referred to the program were considered "engaged," of which 70% were from hospitals, 4% from community programs, 11% were from general practitioners, and 16% were self-referrals. Thirty-percent (98/331) of engagers were abstinent by time of chart review (30% from the hospital, 8% from community programs, 19% from general practitioners, and 39% of self-referrals). Having quit for 1 month or longer at the past quit attempt, greater confidence in quitting smoking, lower expired carbon monoxide levels at baseline, and greater duration in the program were significant predictors of successful smoking cessation. DISCUSSION AND CONCLUSION: Providing tobacco treatment follow-up and referral for smokers after a hospital visit is important to enhance smoking cessation efforts. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Referral to evidence-based tobacco treatment after hospital visits is effective. Models of tobacco treatment based on sources of referral should further be explored.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle