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Enregistrement W2954075562 · doi:10.1017/s1460396919000451

Supporting cancer patients quit smoking: the initial evaluation of our tobacco cessation intervention program

2019· article· en· W2954075562 sur OpenAlexaff
Ernest Osei, Rahil Kassim, Kelly Cronin, Barbara-Anne Maier

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of GuelphGrand River HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationMedicineReferralPsychological interventionQuit smokingIntervention (counseling)Family medicineCancerPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Tobacco is a known addictive consumer product and its use has been reported to be associated with several health problems as well as the leading cause of premature, preventable mortality worldwide. For patients undergoing cancer treatment, tobacco smoking can potentially compromise treatment effectiveness; however, there is sufficient evidence suggesting numerous health benefits of smoking cessation interventions for cancer patients. Methods: The Grand River Regional Cancer Centre (GRRCC) smoking cessation program began in October 2013 to provide evidence-based intensive tobacco intervention to patients. All new patients are screened for tobacco use and those identified as active smokers are advised of the benefits of cessation and offered referral to the program where a cessation nurse offers counseling. Patients’ disease site, initial cessation goal, quit date, number of quit attempts and mode of contact are collected by the cessation nurse. This study reports on the initial evaluation of the smoking cessation program activities at GRRCC. Results: There are 1,210 patients who were screened, accepted a referral and counseled in the program. The referral pattern shows a modest increase every year and most of the patients (58%) indicated readiness to quit smoking. Overall, 29 and 26% of patients either quit or cut-back smoking, respectively. Among 348 patients who quit smoking, 300 (86%) were able to quit at the first attempt. The data indicated that 309 (44%) out of the 698 patients who indicated their initial intent to quit smoking were able to quit, whereas about 242 (35%) were able to cutback. A total of 15 patients out of 32 who indicated initial readiness to ‘cutback’ smoking were able to reduce tobacco use and three patients actually ended up quitting, although their initial goal was ‘ready-to-cut-back’. Conclusions: GRRCC smoking cessation program started in October 2013 to provide evidence-based intensive smoking cessation interventions for patients with cancer. Most patients referred to the program indicated a readiness to quit smoking affirming that if patients become aware of the various risks associated with continual smoking or if they are informed of the benefits associated with cessation with regard to their treatment, they will be more likely to decide to quit. Therefore, it is essential that patients, their partners and families are counseled on the health and treatment benefits of smoking cessation and sustainable programs should be available to support them to quit smoking. It is imperative then, that oncology programs should consistently identify and document the smoking status of cancer patients and support those who use tobacco at the time of diagnosis to quit. Evidence-based smoking cessation intervention should be sustainably integrated into the cancer care continuum in all oncology programs from prevention of cancer through diagnosis, treatment, survivorship and palliative care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,413 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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