Smoking cessation: barriers to success and readiness to change.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Smoking cessation interventions should be individualized based on patient history and readiness for change. The objective of this study was to assess stages of change and key components of smoking and cessation history among a sample of primary care patients. METHODS: A telephone survey of current or recent smokers identified smoking status, stage of change, motivation, concerns, relapse history, pharmacotherapy, and social support. RESULTS: Of 150 participants, most were within precontemplation (22.7 percent) or contemplation (44.0 percent) stages of change; 14.0 percent were in preparation, 4.7 percent in action, and 14.7 percent in maintenance. The primary motivation for quitting was to improve general health (42.3 percent). The most common cessation-related concerns were: breaking the habit, stress, and weight gain. Pharmacotherapy was discontinued due to adverse events in 31.5 percent of users. Intratreatment social support was reported by 17.5 percent. The most common reasons for relapse were falling back into the habit (36 percent), stressful situations (27 percent), and being around other smokers (25 percent). CONCLUSIONS: Targeted interventions are needed for patients in either precontemplation or contemplation stages. Counseling should focus on helping patients resolve barriers to cessation and reasons for relapse, particularly stress and weight management. Pharmacotherapy should be utilized when patients are ready to quit. Increased intratreatment social support and counseling appear warranted to support behavior change and appropriate medication use.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».