[Smoking prevalence in A Mami hospital of Ariana: prospective study about 700 health professionals].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: smoking is one of the most serious threats to public health worldwide. Health structures are the cornerstone of each program against smoking , or some studies have shown a prevalence of smoking as high in hospitals than in the general population. Aim : To assess the prevalence of smoking, smoking behavior and attitudes of health professionals towards smoking within the A Mami Ariana Hospital METHODS: This is a cross-sectional survey conducted among 700 health professionals (doctors, nurses, workers, technicians and administrative staff) in the first quarter of 2010, based on a detailed questionnaire containing 15 closed-end items. RESULTS: The average age was 37 years and the sex ratio 0,5. Response rate to questionnaire was 81,4% and overall smoking prevalence 24,8%, five times higher in men (52,5% vs 9,8% p< 0,001). Smoking was greater among workers, night health professionals employees and employees of technical services, administration and intensive care services and only 13% among doctors. 50% of the surveyed have already tried at least once to quit, twice as many women than men. Former smokers accounted for 5,5% of all health professionals. CONCLUSION: Although our hospital has been declared non-smoking area since 2009, 75% of professionals continue to smoke at the scene of their work. Strengthening of existing measures against smoking as smoking bans in the hospital, and improving training of health professionals on the dangers of smoking and ways of weaning are needed now.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».