Impact of a standardized referral to a community pharmacist-ledsmoking cessation program before elective jointreplacement surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Smokers undergoing total joint replacement (TJR) are more likely to develop infections and be re-admitted than non-smokers. The primary purpose of this study was to evaluate the effectiveness of standardized preoperative referral to a community-based pharmacist-led smoking cessation program compared to usual care for patients undergoing TJR. Secondarily, we evaluated the use of the smoking cessation program. METHODS: A pre-post quasi-experimental study was conducted at a central intake clinic that prepares approximately 3000 TJR patients annually. Participants were recruited at a mean of 13±11.1 weeks preoperatively and provided informed consent. Participants in the 'pre' observational phase (OP) received usual care for smoking cessation. For 'post' intervention phase (IP) participants, a referral was sent to a community-based pharmacist-led smoking cessation program. Smoking status was validated on study entry using exhaled carbon monoxide. Participants' smoking status was re-assessed using self-reported point prevalence abstinence at 6 months post-recruitment. RESULTS: We enrolled 120/150 (80%) potential OP candidates and 104/286 (36%) potential IP candidates. The groups were similar on study entry; overall, the mean age of participants was 58.7±9.1 years and 103 (47%) were male. They reported medium nicotine dependence with 37±11.6 mean years smoked. At 6 months post-recruitment, 8 (7%) OP participants self-reported 30-day point prevalence abstinence compared to 21 (20%) IP participants (p=0.003). Only 58 (56%) IP participants complied with the pharmacist referral, with 19 (33%) of those seeing the pharmacist reporting point prevalence abstinence at 6 months compared to only 2 (4%) of the 45 participants who did not see the pharmacist (p<0.001). CONCLUSIONS: Referral to a community smoking cessation program as preoperative standard of care is feasible and can enhance long-term quit rates, but voluntary participation led to low recruitment to the program.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».