Effects of COVID-19-Related Disruptions on Service Use in a Large Smoking Cessation Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic caused a rapid shift to virtual care, with largely unknown consequences for accessibility. The purpose of this study is to examine pandemic-related changes in use of care for smoking cessation. AIMS AND METHODS: We conducted a secondary analysis 65 565 enrollments in a large smoking cessation program in Ontario, Canada. We used piecewise mixed-effects regression to examine how weeks nicotine replacement therapy (NRT) received, as well as counseling provided and visits attended, varied with date of enrollment over three time periods: more than 6 months before the pandemic began; the 6 months before the pandemic; and the pandemic period itself. We then examined changes in the associations between use of care and participant characteristics by fitting a model including a set of interactions between time and other variables. Based on an omnibus test of these interactions, we then tested individual terms, using the Holm method to control the family-wise error rate. RESULTS: From the start of the pandemic in March 2020, the total weeks of NRT provided rose significantly and then declined, while the amount of counseling fell. Associations between NRT use and participant characteristics changed significantly after the pandemic onset. Individual models showed that people with lower income, living in areas of higher marginalization, unable to work, and reporting higher levels of depressive symptoms all received NRT for a longer time during the pandemic period. CONCLUSIONS: The pandemic led to small but significant changes in the amount of services used per enrollment. The transition to remote care appears to have reduced the effects of socioeconomic and health barriers. IMPLICATIONS: The amount of care used by participants in tobacco cessation treatment is known to be associated with health and sociodemographic characteristics. Most of these associations did not change markedly following the pandemic-related switch to virtual care in 2020; however, the effects of some economic and health barriers seem to have lessened, perhaps because of a likely reduction in transport and time requirements of treatment.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».