From Good to Great: The Role of Performance Coaching in Enhancing Tobacco-Dependence Treatment Rates
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE The purpose of this study was to examine the incremental effect of performance coaching, delivered as part of a multicomponent intervention (Ottawa Model for Smoking Cessation [OMSC]), in increasing rates of tobacco-dependence treatment by primary care clinicians. METHODS In a cluster-randomized controlled trial, 15 primary care practices were randomly assigned to 1 of the following active-treatment conditions: OMSC or OMSC plus performance coaching (OMSC+). All practices received support to implement the OMSC. In addition, clinicians in the OMSC+ group participated in a 1.5-hour skills-based coaching session and received an individualized performance report. All clinicians and a cross-sectional sample of their patients were surveyed before and 4 months after introduction of the interventions. The primary outcome measure was rates of tobacco-dependence treatment strategy (Ask, Advise, Assist, Arrange) delivery. Secondary outcomes were patient quit attempts and smoking abstinence measured at 6 months’ follow-up. RESULTS Primary care clinicians (166) and patients (1,990) were enrolled in the trial. Clinicians in the OMSC+ group had statistically greater rates of delivery for Ask (adjusted odds ratio [AOR] = 1.69; 95% CI, 1.05-2.72), Assist (AOR = 1.64; 95% CI, 1.08-2.49), and Arrange (AOR = 2.01; 95% CI, 1.22-3.31). Sensitivity analysis found that the rate of delivery for Advise was greater only among those clinicians who attended the coaching session (AOR = 1.65; 95% CI, 1.10-2.49; P = .02). No differences were documented between groups for cessation outcomes. CONCLUSIONS Performance coaching significantly increased rates of tobacco-dependence treatment by primary care clinicians when delivered as part of a multicomponent intervention.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».