Changes in the reach of a smoking cessation program in Ontario, Canada, during the COVID-19 pandemic: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the harms associated with tobacco use, continuing the provision of smoking cessation treatment during the COVID-19 pandemic is critical. The aim of this study was to examine pandemic-related changes in enrolment, total treatment use and participant characteristics in a large, publicly funded smoking cessation program in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a secondary data analysis of patients who enrolled in the program between Jan. 1, 2018, and Dec. 7, 2020. We used descriptive statistics to examine changes in treatment use. To test for differences in sociodemographic and health variables, we used segmented mixed-effects regression with a break point on Mar. 17, 2020, when Ontario declared a state of emergency. We tested 25 variables, using Holm's correction for multiplicity. RESULTS: We analyzed 60 373 enrolments. In the month after the break point, enrolments fell 69% and total visits fell 42% relative to previous years. After Mar. 17, 2020, those who enrolled were less likely to report employment in the previous week (absolute expected difference -12.4%, 95% confidence interval [CI] -15.0% to -9.8%); were more likely to be occasional (1.3%, 95% CI 0.6% to 1.9%) or noncurrent smokers (1.7%, 95% CI 0.8% to 2.6%); were less likely to have set a target quit date (-4.8%, 95% CI -7.0% to -2.6%); and were more likely to have a physical health (6.6%, 95% CI 4.0% to 9.2%), mental health (4.6%, 95% CI 1.9% to 7.2%) or substance use diagnosis (3.5%, 95% CI 1.3% to 5.6%). INTERPRETATION: Sharp decreases in new enrolments and subsequent visits to smoking cessation programs were seen when pandemic restrictions were implemented in Ontario, but the characteristics of the people who accessed the programs did not change markedly. Incorporating an equity perspective is essential when new models of care for smoking cessation are developed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».