Applying a theory-based approach to identify determinants of dentists’ intention to adopt Canadian smoking cessation clinical guidelines in Quebec: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Tobacco is a risk factor for many oral and systemic diseases and conditions. Many institutions recommend the use of clinical guidelines on smoking cessation to help people quit smoking. Yet, several studies also indicate that clinical guidelines are widely underutilized and study of this topic through a theoretical framework are scarce. The purpose of this study was to identify the underlying individual mechanisms which support dentists’ intention to adopt the Canadian smoking cessation clinical guidelines in Quebec, Canada.Methods: A cross-sectional study was carried out on a sample of 59 dentists working in private practices between January and September 2016. The study was conducted using a validated and anonymous questionnaire based on a modified version of the Triandis’ Theory of Interpersonal Behaviour. The theoretical model was tested by multiple linear regression.Results: The adapted theoretical model explained 63% of variance in dentists’ intention to adopt these guidelines in their practices. The mains predictors of dentists’ intention were professional norm (β=0.85; p≤ 0.0001) and control beliefs (β=0.3; p= 0.01).Conclusions: Grounded in the theory, the results of this study give a first view of dentists’ individual determinants that could be targeted to develop successful ways of increasing the adoption of Canadian smoking cessation guidelines in dental settings. Further research is needed to confirm these results.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».