Rationale and Design of a Randomized Controlled Trial to Evaluate the Effectiveness of Medical Student Counseling for Hospitalized Patients Addicted to Tobacco (the MS-CHAT Trial)
Notice bibliographique
Résumé
Globally, India is the second largest consumer of tobacco. However, Indian medical students do not receive adequate training in smoking cessation counseling. Each patient hospitalization is an opportunity to counsel smokers. Medical Student Counseling for Hospitalized patients Addicted to Tobacco (MS-CHAT) is a 2-arm multicenter randomized controlled trial (RCT) that compares the effectiveness of a medical student-guided smoking cessation program initiated in inpatients and continued for two months after discharge versus standard hospital practice. Current smokers admitted to the hospital are randomized to receive either usual care or the intervention. The intervention group receives inpatient counseling and longitudinal postdischarge telephone follow-up by medical students. The control group receives counseling at the discretion of the treating physician. The primary outcome is biochemically verified 7-day point prevalence of smoking cessation at 6 months after enrollment. Changes in medical student knowledge and attitude will also be studied using a pre- and postquestionnaire delivered prior to and 12 months after training. This trial tests a unique model that seeks to provide hands-on experience in smoking cessation counseling to medical students while simultaneously improving cessation outcomes among hospitalized smokers in India.
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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 | 0,058 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
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 ».