Quit rates at 6 months in a pharmacist-led smoking cessation service in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking cessation clinics have been established in Malaysia since 2004, but wide variations in success rates have been observed. This study aimed to evaluate the proposed pharmacist-led Integrated Quit Smoking Service (IQSS) in Sabah, Malaysia, and identify factors associated with successful smoking cessation. METHODS: Data from 176 participants were collected from one of the quit-smoking centres in Sabah, Malaysia. Pharmacists, doctors and nurses were involved throughout the study. Any health care provider can refer patients for smoking cessation, and free pharmacotherapy and counselling was provided during the cessation period for up to 3 months. Information on demographic characteristics, smoking behaviours, follow-up and pharmacotherapy were collected. The main outcome measure was the abstinence from smoking, which was verified through carbon monoxide in expired air during the 6-month follow-up. RESULTS: A 42.6% success rate was achieved in IQSS. Smoking behaviour such as lower cigarette intake and lower Fagerström score were identified as factors associated with success. On top of that, a longer duration of follow-up and more frequent visits were significantly associated with success in quitting smoking. CONCLUSION: Collaboration among health care practitioners should be the main focus, and we need a combination of proven effective modalities in order to create an ideal smoking cessation module.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».