Effectiveness of a hospital-initiated smoking cessation programme: 2-year health and healthcare outcomes
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: Tobacco-related illnesses are leading causes of death and healthcare use. Our objective was to determine whether implementation of a hospital-initiated smoking cessation intervention would reduce mortality and downstream healthcare usage. METHODS: A 2-group effectiveness study was completed comparing patients who received the 'Ottawa Model' for Smoking Cessation intervention (n=726) to usual care controls (n=641). Participants were current smokers, >17 years old, and recruited during admission to 1 of 14 participating hospitals in Ontario, Canada. Baseline data were linked to healthcare administrative data. Competing-risks regression analysis was used to compare outcomes between groups. RESULTS: The intervention group experienced significantly lower rates of all-cause readmissions, smoking-related readmissions, and all-cause emergency department (ED) visits at all time points. The largest absolute risk reductions (ARR) were observed for all-cause readmissions at 30 days (13.3% vs 7.1%; ARR, 6.1% (2.9% to 9.3%); p<0.001), 1 year (38.4% vs 26.7%; ARR, 11.7% (6.7% to 16.6%); p<0.001), and 2 years (45.2% vs 33.6%; ARR, 11.6% (6.5% to 16.8%); p<0.001). The greatest reduction in risk of all-cause ED visits was at 30 days (20.9% vs 16.4%; ARR, 4.5% (0.4% to 8.7%); p=0.03). Reduction in mortality was not evident at 30 days, but significant reductions were observed by year 1 (11.4% vs 5.4%; ARR 6.0% (3.1% to 9.0%); p<0.001) and year 2 (15.1% vs 7.9%; ARR, 7.3% (3.9% to 10.7%); p<0.001). CONCLUSIONS: Considering the relatively low cost, greater adoption of hospital-initiated tobacco cessation interventions should be considered to improve patient outcomes and decrease subsequent healthcare usage.
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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 | 0,001 | 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)
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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