Improving support for smoking cessation in medical oncology patients: A quality improvement initiative.
Notice bibliographique
Résumé
148 Background: Smoking cessation is integral to cancer care. Active smoking is associated with increased toxicity of treatment, poorer response to therapy and is associated with worse overall survival. Patients who quit smoking at diagnosis have better survival outcomes. Cancer Care Ontario has aimed to improve rates of smoking screening and referral to smoking cessation programs based on the validated Ottawa model. Methods: We aimed to implement an “opt-out” referral process for recent or current smokers to a smoking cessation program at the Credit Valley Hospital. We aimed to achieve a referral rate of 20%, based on an institutional baseline of 8.5% and a provincially defined target of 20%. Key stakeholders targeted included nursing, administration, physicians, smoking cessation counsellors and patients. Sequential education interventions were delivered to address gaps in patient and provider knowledge; these included grand rounds, an informal lecture and an educational pamphlet. Results: After the initiative was launched, the referral rate increased from 8.5% to 14.3%. The impact of each intervention is summarized in Table 1. Conclusions: Smoking cessation referrals increased with new process but not to target. Patient refusals lead to a low rate of referral, warranting efforts aimed at addressing patient barriers. Future outcome measures may include smoking cessation rates. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».