Utilizing Patient E-learning in an Intervention Study on Preoperative Smoking Cessation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients who smoke put themselves at increased risk for serious surgical complications, yet it is not currently routine practice to educate patients about the risk of complications due to smoking. Computer-based smoking cessation programs are increasingly being utilized in the general population and may overcome some of the barriers such as lack of time, knowledge, and training to provide interventions. Our objective was to develop and implement a patient e-learning program designed for surgical patients as part of a multifaceted program aimed at assisting them to quit smoking and to determine the factors cross-sectionally and longitudinally associated with abstinence. METHODS: In this prospective multicenter study, smokers undergoing elective noncardiac surgery participated in a preoperative smoking cessation program consisting of a patient e-learning program, brief advice, educational pamphlet, tobacco quitline referral, letter to the primary care physician, and pharmacotherapy. The patient e-learning program described (1) the benefits of quitting smoking before surgery; (2) how to quit smoking; and (3) how to cope while quitting. The 7-day point prevalence (PP) abstinence on the day of surgery and at 1, 3 and 6 six months after surgery was separately assessed, and factors most associated with abstinence were identified using multivariable logistic regression analysis. Generalized estimating equation methods were used to estimate effect of the factors associated with abstinence longitudinally. The reach of the program was assessed with the number of smokers who participated in the program versus the number of patients who were referred to the program. RESULTS: A total of 459 patients (68.9% of eligible patients) participated. The 7-day PP abstinence at day of surgery, 1 month, 3 months, and 6 months was 22%, 29%, 25%, and 22%, respectively. The variables predicting abstinence at 6 months were use of pharmacotherapy (odds ratio [OR], 7.32; 95% confidence interval [CI], 3.71-14.44; P < .0001) and number of contacts with a tobacco quitline (OR, 1.60; 95% CI, 1.35-1.90; P < .0001). Presence of other smokers in the household (OR, 0.39; 95% CI, 0.21-0.72; P = .0030) and amount spent on cigarettes weekly at baseline (per $10 increase) (OR, 0.73; 95% CI, 0.61-0.87; P = .0004) were barriers to abstinence. CONCLUSIONS: Our preoperative smoking cessation program resulted in a 7-day PP abstinence of 22% at 6 months. A multifaceted intervention including a patient e-learning program may be a valuable tool to overcome some of the barriers to help surgical patients quit smoking.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».