Does Free nicotine Replacement Improve Smoking Cessation Rates in Cancer Patients?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cigarette smoking is carcinogenic and has been linked to inferior treatment outcomes and complication rates in cancer patients. Here, we report the results of an 18-month pilot smoking cessation program that provided free nicotine replacement therapy (nrt). Methods: In January 2017, the smoking cessation program at our institution began offering free nrt for actively cigarette-smoking patients with cancer. The cost of 4 weeks of nrt was covered by the program, and follow-up was provided by smoking cessation champions. Results: From January 2017 to June 2018, 8095 patients with cancer were screened for cigarette use, of whom 1135 self-identified as current or recent smokers. Of those 1135 patients, 117 enrolled in the program and accepted a prescription for nrt. The rates of patient referral and patients attending a referral appointment were significantly higher in 2018–2018 than they had been in 2015–2016 (100% vs. 80.3%, p < 0.001, and 27.6% vs. 11.3%, p < 0.001, respectively). Median follow-up was 9.0 months (25%–75% interquartile range: 5.7–11.6 months). Of the patients who accepted nrt and who also had complete data (n = 71), 25 (35.2%) reported complete smoking cessation, and 32 (45.1%) reported only decreased cigarette smoking. On univariable analysis, no factors were significantly predictive of smoking cessation, although initial cigarette use (>10 vs. ≤10 initial cigarettes) was significantly predictive of smoking reduction (odds ratio: 5.04; 95% confidence interval: 1.46 to 17.45; p = 0.011). Conclusions: This pilot study of free nrt demonstrated rates of referral and acceptance of nrt that were improved compared with historical rates, and most referred patients either decreased their use of cigarettes or quit entirely.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».