Effectiveness of a hospital-initiated smoking cessation programme: 2-year health and healthcare outcomes
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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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».