Current practices and perceived barriers to tobaccotreatmentdelivery among healthcare professionals from 15European countries. The EPACTT Plus project
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The latest evidence-based Guidelines for Treating Tobacco Dependence highlight the significant role of healthcare professionals in supporting smokers interested to quit. This study aimed to identify the current practices of healthcare professionals in Europe and perceived barriers in delivering tobacco treatment to their patients who smoke. METHODS: In the context of EPACTT-Plus, collaborating institutions from 15 countries (Albania, Armenia, Belgium, Italy, France, Georgia, Greece, Kosovo, Romania, North Macedonia, Russia, Serbia, Slovenia, Spain, Ukraine) worked for the development of an accredited eLearning course on Tobacco Treatment Delivery available at http://elearning-ensp.eu/. In total, 444 healthcare professionals from the wider European region successfully completed the course from December 2018 to July 2019. Cross-sectional data were collected online on healthcare professionals' current practices and perceived barriers in introducing tobacco-dependence treatment into their daily clinical life. RESULTS: At registration, 41.2% of the participants reported having asked their patients if they smoked. Advise to quit smoking was offered by 47.1% of the participants, while 29.5% reported offering assistance to their patients who smoked in order to quit. From the total number of participants, 39.9% regarded the lack of patient compliance as a significant barrier. Other key barriers were lack of: interest from the patients (37.4%), healthcare professionals training (33.1%), community resources to refer patients (31.5%), and adequate time during their everyday clinical life (29.7%). CONCLUSIONS: The identification of current practices and significant barriers is important to build evidence-based guidelines and training programs (online and/or live) that will improve the performance of healthcare professionals in offering tobacco-dependence treatment for their patients who smoke.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».