Telehealth Delivery of Tobacco Cessation Treatment in Cancer Care: An Ongoing Innovation Accelerated by the COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic precipitated a rapid transformation in healthcare delivery. Ambulatory care abruptly shifted from in-person to telehealth visits with providers using digital video and audio tools to reach patients at home. Advantages to telehealth care include enhanced patient convenience and provider efficiencies, but financial, geographic, privacy, and access barriers to telehealth also exist. These are disproportionately greater for older adults and for those in rural areas, low-income communities, and communities of color, threatening to worsen preexisting disparities in tobacco use and health. Pandemic-associated regulatory changes regarding privacy and billing allowed many Cancer Center Cessation Initiative (C3I) programs in NCI-designated Cancer Centers to start or expand video-based telehealth care. Using 3 C3I programs as examples, we describe the methods used to shift to telehealth delivery. Although telephone-delivered treatment was already a core tobacco treatment modality with a robust evidence base, little research has yet compared the effectiveness of tobacco cessation treatment delivery by video versus phone or in-person modalities. Video-delivery has shown greater medication adherence, higher patient satisfaction, and better retention in care than phone-based delivery, and may improve cessation outcomes. We outline key questions for further investigation to advance telehealth for tobacco cessation treatment in cancer care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle