“We Are Watching”: The effectiveness of implementing novel anti-smoking signage on hospital property
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Poor adherence to smoke-free policies on hospital property is an ongoing challenge. This study introduced novel anti-smoking signage onto hospital property with the aim of evaluating its effectiveness on reducing the incidence of smoking in designated areas.Methods: This prospective ecological study used cigarette butt count as a proxy to measure smoking prevalence at a single hospital’s three exit sites between October–December 2013. A pre-analysis of cigarette butt count at each site was conducted and the site with the highest count was selected for intervention; the two remaining sites were controls. The intervention signs featured a pair of stern male eyes with a forward gaze with “Don’t Smoke” written in black font and “We Are Watching” in red font below. Pre- and post-intervention cigarette butt counts were collected over 18 days and 14 days respectively. Climate was included in the analysis.Results: The number of cigarette butts decreased at the intervention site across 11 of the 14 post- intervention monitored days (29.8% decrease). Cigarette butt counts increased across both control sites (32.9% and 58.8%). One-way ANOVA revealed a significant interaction (p = .000) between location and pre-/post-intervention periods. A two-way ANOVA evaluating location, intervention period, and climate temperature change (± 10 degrees Celsius) revealed statistical significance (p < .05). Interaction between location and climate was not significant.Conclusions: This study demonstrated a decrease in cigarette butts at the hospital exit where the “watching eyes” signs were implemented. Simple, low-cost anti-smoking interventions such as this may assist in creating healthier, smoke-free environments on hospital properties.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».