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Enregistrement W2889559904 · doi:10.1186/s12889-018-6012-6

Public health impact of a novel smoking cessation outreach program in Ontario, Canada

2018· article· en· W2889559904 sur OpenAlexafffundabout
Peter Selby, Sabrina Voci, Laurie Zawertailo, Dolly Baliunas, Rosa Dragonetti, Sarwar Hussain

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicinePublic healthBiostatisticsSmoking cessationNicotine replacement therapyDisadvantagedEnvironmental healthAbstinenceOutreachHealth equityFamily medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Provision of evidence-based smoking cessation treatment may contribute to health disparities if barriers to treatment are greater for more disadvantaged groups. We describe and evaluate the public health impact of a novel outreach program to improve access to smoking cessation treatment in Ontario, Canada. METHODS: We partnered with Public Health Units (PHUs) located across the province to deliver single-session workshops providing standardized evidence-based content and 10 weeks (2007-2008) or 5 weeks (2008-2016) of nicotine replacement therapy (NRT). Participants completed a baseline assessment and were followed up by phone or e-mail at 6 months. We used the RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation and Maintenance) framework to evaluate the public health impact of the program from 2007 to 2016. Given the iterative design and changes in implementation over time, data is presented annually or bi-annually. RESULTS: There were 26,122 enrollments from 2007 to 2016. Between 31 and 442 workshops were held annually. The annual reach was estimated to be 0.1-0.3% of eligible smokers in Ontario. Participants were older, smoked more heavily, had a lower household income, were more likely to be female and be diagnosed with a mood or anxiety disorder, and less likely to have a postsecondary degree compared to average Ontario smokers eligible for participation. The intervention was effective; at 6-month follow-up 22-33% of respondents reported abstinence from smoking. Adoption by PHUs was 81% by the second year of operation and remained high (72-97%) thereafter, with the exception of 2009-2010 (33-56%) when the program was temporarily unavailable to PHUs due to lack of funding. Implementation at the organizational level was not tracked; however, at the individual level, approximately half of participants used most or all of the NRT received. On average, maintenance of the program was high, with PHUs conducting workshops for 7 of the 10 years (2007-2016) and 4 of the 5 most recent years (2012-2016). CONCLUSIONS: The smoking cessation program had a high rate of adoption and maintenance, reached smokers over a large geographic area, including individuals more likely to experience disparities, and helped them make successful quit attempts. This novel model can be adopted in other jurisdictions with limited resources.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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