Tailored Versus Generic Knowledge Brokering to Integrate Mood Management Into Smoking Cessation Interventions in Primary Care Settings: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both tobacco smoking and depression are major public health problems associated with high morbidity and mortality. In addition, individuals with depression are almost twice as likely to smoke and less likely to achieve smoking cessation. In the Smoking Treatment for Ontario Patients program, an established smoking cessation program in Ontario, Canada, 38% of smokers in primary care settings have current or past depression with 6-month quit rates that are significantly lower than those without depression (33% versus 40%, P<.001). Integrating self-help mood management (eg, relaxation exercises and mood monitoring) with smoking cessation treatment increases long-term quit rates by 12%-20%. However, integration in real-world settings has not been reported. It is unclear which knowledge translation strategy would be more effective for motivating clinicians to provide resources on mood management to eligible patients. OBJECTIVE: The objectives of this study are to investigate the following comparisons among depressed smokers enrolled in a smoking cessation program: 1) the effectiveness of generalized, exclusively email-based prompts versus a personalized knowledge broker in implementing mood management interventions; 2) the effectiveness of the two knowledge translation strategies on smoking quit rates; and 3) the incremental costs of the two knowledge translation strategies on the implementation of mood management interventions. METHODS: The study design is a cluster randomized controlled trial of Family Health Teams participating in the Smoking Treatment for Ontario Patients program. Family Health Teams will be randomly allocated 1:1 to receive either generalized messages (related to depression and smoking) exclusively via email (group A) or be assigned a knowledge broker who provides personalized support through phone- and email-based check-ins (group B). The primary outcome, measured at the site level, is the proportion of eligible baseline visits that result in the provision of the mood management intervention to eligible patients. RESULTS: Recruitment for the primary outcome of this study will be completed in 2018/2019. Results will be reported in 2019/2020. CONCLUSIONS: This study will address the knowledge gap in the implementation strategies (ie, email-based prompts versus a knowledge broker) of mood management interventions for smokers with depression in primary care settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03130998; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03130998 (Archived on WebCite at www.webcitation.org/6ylyS6RTe)
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 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 | 0,034 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,013 |
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 ».