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Enregistrement W2581045802 · doi:10.2196/resprot.6487

Adaptation, Implementation Plan, and Evaluation of an Online Tobacco Cessation Training Program for Health Care Professionals in Three Spanish-Speaking Latin American Countries: Protocol of the Fruitful Study

2017· article· en· W2581045802 sur OpenAlexvenueno aff
Cristina Martínez, Olga Guillén, Mercè Margalef, Martha Alicia Arrien, Claudia Sánchez, Paula Cáceres de León, Esteve Fernández

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésSmoking cessationLatin AmericansFocus groupPsychological interventionMedicineHealth careAdaptation (eye)Tobacco controlMedical educationNursingPsychologyPublic healthPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco cessation training programs to treat tobacco dependence have measureable effects on patients' smoking. Tobacco consumption in low- and middle-income countries (LMICs) is high and slowly decreasing, but these countries usually lack measures to face the epidemic, including tobacco cessation training programs for health professionals and organizations. Based on a previous online smoking cessation training program for hospital workers in Spain, the Fruitful Study aims to increase smoking cessation knowledge, attitudes, self-confidence, and performance interventions among health care professionals of three Spanish-speaking low- and middle-income Latin American and Caribbean (LAC) countries. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to describe the methodology and evaluation strategy of the Fruitful Study intended to adapt, implement, and test the effectiveness of an online, evidence-based tobacco cessation training program addressed to health professionals from Bolivia, Guatemala, and Paraguay. METHODS: This study will use a mixed-methods design with a pre-post evaluation (quantitative approach) and in-depth interviews and focus groups (qualitative approach). The main outcomes will be (1) participants' attitudes, knowledge, and behaviors before and after the training; and (2) the level of implementation of tobacco control policies within the hospitals before and after the training. RESULTS: To date, adaptation of the materials, study enrollment, and training activities have been completed. During the adaptation, the main mismatches were language background and content adaptation. Several aids were developed to enable students' training enrollment, including access to computers, support from technicians, and reminders to correctly complete the course. Follow-up data collection is in progress. We have enrolled 281 hospital workers. Results are expected at the beginning of 2017 and will be reported in two follow-up papers: one about the formative evaluation and the other about the summative evaluation. CONCLUSIONS: There is a need to learn more about the cultural and content elements that should be modified when an online tobacco cessation training program is adapted to new contexts. Special attention should be given to the personal and material resources that could make the implementation possible. Results from the Fruitful Study may offer a new approach to adapting programs to LMICs in order to offer education solutions with the use of emerging and growing communication technologies. CLINICALTRIAL: Clinicaltrials.gov NCT02718872; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02718872 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6mjihsgE2).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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.

Tête enseignante Opus0,585
Tête enseignante GPT0,668
Écart entre enseignants0,083 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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