Patients' awareness of the surgical risks of smoking: Implications for supporting smoking cessation.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the smoking patterns of patients receiving elective surgery and their knowledge about the benefits of smoking cessation to inform and strengthen support for patients to quit smoking in order to optimize surgical outcomes. DESIGN: Patients who had elective surgery were screened for smoking status, and eligible patients completed a telephone survey. SETTING: Two regional hospitals in northern British Columbia. PARTICIPANTS: Of 1722 patients screened, 373 reported smoking before surgery. Of these, 161 (59.0% women) completed a telephone survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Patient smoking cessation, knowledge of the perioperative risks of smoking, use of resources, and health care provider advice and assistance. RESULTS: Participants included 66 men and 95 women (mean [SD] age of 51.9 [14.0] years). In total, 7.5% of these patients quit smoking in the 8 weeks before their surgeries, although an additional 38.8% reduced their smoking. Only about half of the patients surveyed were aware that continuing to smoke increased their surgical risks. Further, only half of the patients surveyed reported being advised to quit before their surgeries by a health care professional. Few were using the provincial resources available to support smoking cessation (eg, QuitNow), and 39.6% were unaware of the provincial program to cover the cost of smoking cessation aids (eg, nicotine gum or patches), yet 62.7% of respondents were thinking about quitting smoking. CONCLUSION: Many surgical patients in northern British Columbia who smoked were unaware of the perioperative risks of smoking and the cessation support available to them. An opportunity exists for all health care professionals to encourage more patients to quit in order to optimize their surgical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».