Environmental Factors Influencing Adoption of Canadian Guidelines on Smoking Cessation in Dental Healthcare Settings in Quebec: A Qualitative Study of Dentists’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to understand dentists’ perspective of the environmental determinants which positively or negatively influence the implementation of Canadian smoking cessation clinical practice guidelines (5As: Ask-Advise-Assess-Assist-Arrange) in private dental clinics in Quebec. Methods: This study used a qualitative design and an integrative conceptual framework composed of three theoretical perspectives. Data collection was conducted in individual semi-directed interviews with 20 private dentists lasting between 35 and 45 min. The audio-recorded data were transcribed verbatim, followed by a directed content analysis. Results: Some of the barriers identified to counselling in smoking cessation were lack of time, patient attitude, lack of prescription of nicotine replacement therapies, lack of reimbursement, and the lack of training of the dental team. Enablers cited by participants were the style of dentist’s leadership, the availability of community, human and material resources, the perception of counselling as a professional duty, and the culture of dental medicine. In addition to these variables, dentists’ attitude and behaviour were affected by different organisations giving initial or continual training to dentists, governmental policies, and the compatibility of Canadian smoking cessation guidelines with the practice of dentistry. Conclusion: Our findings will inform the development of smoking cessation interventions in dental healthcare settings.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».