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Enregistrement W3039691454 · doi:10.1186/s13722-020-00197-4

Chinese- and English-speaking adult current smokers’ perspectives on smoking and culturally and linguistically appropriate cessation: a qualitative analysis

2020· article· en· W3039691454 sur OpenAlexaffabout
Iraj Poureslami, Jessica Shum, Niloufar Aran, Noah Tregobov

Notice bibliographique

RevueAddiction Science & Clinical Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationFacilitatorThematic analysisMedicineQualitative researchIntervention (counseling)Family medicinePsychologyNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A lack of culturally and linguistically appropriate smoking cessation intervention programs exist among Chinese-Canadian communities. Smoking cessation programs that are provided in Canadian mainstream culture and language have shown limited effectiveness in altering smoking behaviours of smokers from these communities. Our study aimed to explore and compare smoking patterns, knowledge, beliefs, and risk perceptions of adult current smokers between Chinese- and English-speaking Canadians participating in a culturally and linguistically tailored smoking cessation program. METHODS AND DESIGN: A qualitative study embedded in an effectiveness study using an 8-month quasi-experimental design, was conducted to compare the effects of four one-on-one culturally and linguistically sensitive consultation sessions (intervention group) and three telephone follow-up assessments (control group). All participants were provided take-home educational materials (designed exclusively for this study), and completed study questionnaires at baseline and 6-month post-intervention. An 8-month post-intervention phone assessment was conducted with all participants to assess cessation progress and maintenance. PARTICIPANTS: 70 Chinese- and English-speaking adult (aged 19-80) current smokers (≥ 5 cigarettes per day) residing in the Greater Vancouver Area, Canada, were recruited between May 2018 and April 2019. DATA ANALYSIS: Thematic analysis was conducted on self-reported qualitative information from study questionnaires and verbatim transcripts of in-person consultations and telephone follow-ups. Cultural- and demographic-related themes were considered. RESULTS: Perceptions of smoking patterns, smoking status, triggers, and barriers to smoking cessation were identified. Important elements of smoking cessation program, including facilitator characteristics, duration, procedures, cultural factors, and topics were also identified. Differences in perceptions of smoking were observed between gender and language groups. Stress was a major trigger for smoking in both language groups. An individual's social network was reported as the largest barrier to successful cessation for Chinese-speaking participants. CONCLUSIONS: Our study provides knowledge and information to further examine the role of risk perception (realization of the possible harms of smoking) in smoking cessation to facilitate the development of future interventions that could more effectively promote smoking cessation among new immigrants and within ethnocultural communities. We found that our program was generally accepted by smokers in both language groups and the participants reported that they were able to apply the strategies learned in the intervention during their quit smoking plan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,400 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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