Systematic approaches to smoking cessation in the cardiac setting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Constituents of tobacco smoke are prothrombotic and atherogenic and causative factors in the development of coronary heart disease (CHD). Smoking cessation is the single most important intervention to reduce morbidity and mortality in smokers with CHD. This review presents contemporary information regarding treatments for smoking cessation in the setting of CHD. RECENT FINDINGS: The beneficial effects of smoking cessation may be mediated by improvements in endothelial function. Failure to quit smoking in those with CHD is a typical consequence of nicotine addiction. Practical counseling and pharmacotherapy [nicotine replacement therapy (NRT), bupropion, and varenicline] are well tolerated and effective treatments for CHD patients attempting to quit smoking. Treatments initiated in hospital following a CHD-related event or procedure are more effective than those initiated outside the hospital setting. Extending medication use beyond the initial treatment phase is the most promising means of preventing relapse. Financial coverage for smoking cessation pharmacotherapy improves quit rates. The routine provision of pharmacotherapy and practical counseling in the CHD setting can be assured by implementing proven, systematic approaches to smoking cessation treatment. SUMMARY: Smoking cessation is a fundamental priority in smokers with CHD. Systematic approaches to ensure that cessation assistance is provided by clinicians and to improve cessation outcomes for smokers are effective and available.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».