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Enregistrement W3136568357 · doi:10.1186/s13012-021-01091-6

The effectiveness of generic emails versus a remote knowledge broker to integrate mood management into a smoking cessation programme in team-based primary care: a cluster randomised trial

2021· article· en· W3136568357 sur OpenAlexafffundabout
Nadia Minian, Sheleza Ahad, Anna Ivanova, Scott Veldhuizen, Laurie Zawertailo, Arun Ravindran, Claire de Oliveira, Dolly Baliunas, Carol Mulder, Corneliu Bolbocean, Peter Selby

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensQueen's UniversityCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésMedicineMoodSmoking cessationAbstinenceRandomized controlled trialPsychological interventionmHealthFamily medicineCluster randomised controlled trialPhysical therapyPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge brokering is a knowledge translation approach that has been gaining popularity in Canada although the effectiveness is unknown. This study evaluated the effectiveness of generalised, exclusively email-based prompts versus a personalised remote knowledge broker for delivering evidence-based mood management interventions within an existing smoking cessation programme in primary care settings. METHODS: The study design is a cluster randomised controlled trial of 123 Ontario Family Health Teams participating in the Smoking Treatment for Ontario Patients programme. They were randomly allocated 1:1 for healthcare providers to receive either: a remote knowledge broker offering tailored support via phone and email (group A), or a generalised monthly email focused on tobacco and depression treatment (group B), to encourage the implementation of an evidence-based mood management intervention to smokers presenting depressive symptoms. The primary outcome was participants' acceptance of a self-help mood management resource. The secondary outcome was smoking abstinence at 6-month follow-up, measured by self-report of smoking abstinence for at least 7 previous days. The tertiary outcome was the costs of delivering each intervention arm, which, together with the effectiveness outcomes, were used to undertake a cost minimisation analysis. RESULTS: Between February 2018 and January 2019, 7175 smokers were screened for depression and 2765 (39%) reported current/past depression. Among those who reported current/past depression, 29% (437/1486) and 27% (345/1277) of patients accepted the mood management resource in group A and group B, respectively. The adjusted generalised estimating equations showed that there was no significant difference between the two treatment groups in patients' odds of accepting the mood management resource or in the patients' odds of smoking abstinence at follow-up. The cost minimisation analysis showed that the email strategy was the least costly option. CONCLUSIONS: Most participants did not accept the resource regardless of remote knowledge broker strategy. In contexts with an existing KT infrastructure, decision-makers should consider an email strategy when making changes to a programme given its lower cost compared with other strategies. More research is required to improve remote knowledge broker strategies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT03130998 . Registered April 18, 2017, (Archived on WebCite at www.webcitation.org/6ylyS6RTe ).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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