How to get the most out of the fit note
Notice bibliographique
Résumé
<h3>PURPOSE</h3> We report on the effectiveness of the Ottawa Model for Smoking Cessation (OMSC), a multicomponent knowledge translation intervention, in increasing the rate at which primary care providers delivered smoking cessation interventions using the 3 A’s model—<i>Ask</i>, <i>Advise</i>, and <i>Act</i>, and examine clinic-, provider-and patient-level determinants of 3 A’s delivery. <h3>METHODS</h3> We examined the effect of the knowledge translation intervention in 32 primary care practices in Ontario, Canada, by assessing a cross-sectional sample of patients before the implementation of the OMSC and a second cross-sectional sample following implementation. We used 3-level modeling (clinic, clinician, patient) to examine the main effects and predictors of 3 A’s delivery. <h3>RESULTS</h3> Four hundred eighty-one primary care clinicians and more than 3,500 tobacco users contributed data to the evaluation. Rates of delivery of the 3 A’s increased significantly following program implementation (<i>Ask</i>: 55.3% vs 71.3%, <i>P</i> <.001; <i>Advise</i>: 45.5% vs 63.6%, <i>P</i> <.001; <i>Act</i>: 35.4% vs 54.4%, <i>P</i> <.001). The adjusted odds ratios (AOR) for the delivery of 3 A’s between the pre- and post-assessments were AOR = 1.94; (95% CI, 1.61–2.34) for <i>Ask</i>, AOR = 1.92; (95% CI, 1.60–2.29) for <i>Advise</i>, and AOR = 2.03; (95% CI, 1.71–2.42) for <i>Act</i>. The quality of program implementation and the reason for clinic visit were associated with increased rates of 3 A’s delivery. <h3>CONCLUSIONS</h3> Implementation of the OMSC was associated with increased rates of smoking cessation treatment delivery. High quality implementation of the OMSC program was associated with increased rates of 3 A’s delivery.
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».