Use of smoking cessation products: A survey of patients in community pharmacies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: At 17.3%, smoking rates in Manitoba continue to exceed the national average. In this province, a total health care spending of more than $200 million per year has been attributed to smoking. This study examined the use of smoking cessation agents, including nicotine replacement products and prescription medications, in a sample of smokers in the city of Winnipeg. METHODS: A simple multiple-choice questionnaire was administered to willing individuals attending 2 community pharmacies in Winnipeg, Manitoba. Data on demographics, smoking habits, previous attempts of smoking cessation and previous and current use of over-the-counter and prescription smoking cessation products were collected anonymously. RESULTS: Of the 2237 individuals who were approached, 586 were smokers (26.2%) and 180 responded to the survey (30.7%); 48.9% were female. A majority of smokers (32.8%) reported smoking 16 to 25 cigarettes per day. More than 90% had smoked for more than 5 years, 27.2% had more than 5 previous quit attempts and 82.1% used smoking cessation products with the intention to quit. Self-motivation (44.4%) and family/friend advice (28.3%) were major reasons for quitting. Impact of health care practitioners' advice was low (6.4%). More than 80% of respondents reported that they had no insurance coverage for their smoking cessation products. Despite having the highest rate of use, both nicotine gum (33.3%) and patches (24.4%) were reported to have lower rates of perceived efficacy. Electronic cigarette (97.9%) and varenicline (70.6%) had the highest rates of reported effectiveness. CONCLUSION: Smokers wanting to quit undergo many attempts. Pharmacists should assume a key role in reaching out to smokers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».