Implementing smoking cessation within cancer treatment centres and potential economic impacts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the health benefits of smoking cessation in newly diagnosed cancer patients are well established, systematic efforts to help cancer patients stop smoking have rarely been implemented in cancer centres. METHODS: Starting in 2012, the 14 regional cancer centres overseen by Cancer Care Ontario in the province of Ontario, Canada began to screen ambulatory cancer patients for their smoking status, to provide smokers with advice on the health benefits of quitting and to offer referral to smoking cessation services. Multiple initiatives were undertaken to educate healthcare providers and patients on the health benefits of cessation. Critical to the success of the initiative was strong leadership from Cancer Care Ontario executives and regional vice presidents, advice from an advisory committee of smoking cessation experts, engagement of regional champions and support from a provincial secretariat. The quarterly review of performance metrics was an important driver of change. RESULTS: Most cancer centres now screen in excess of 75% of ambulatory patients but rates for the acceptance of a referral to smoking cessation services remain low (less than 25%). Introduction of an opt-out referral process appears to increase referral acceptance. Economic analyses suggest that smoking cessation is cost-effective in a cancer centre environment. CONCLUSIONS: Although there are barriers to the implementation of smoking cessation in cancer centres, it is possible to change the culture to one in which smoking cessation is considered part of high-quality treatment.
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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 | 0,025 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».