Successes and Challenges of Implementing Tobacco Dependency Treatment in Health Care Institutions in England
Notice bibliographique
Résumé
There is a significant body of evidence that delivering tobacco dependency treatment within acute care hospitals can deliver high rates of tobacco abstinence and substantial benefits for both patients and the healthcare system. This evidence has driven a renewed investment in the UK healthcare service to ensure all patients admitted to hospital are provided with evidence-based interventions during admission and after discharge. An early-implementer of this new wave of hospital-based tobacco dependency treatment services is "the CURE project" in Greater Manchester, a region in the North West of England. The CURE project strives to change the culture of a hospital system, to medicalise tobacco dependency and empower front-line hospital staff to deliver an admission bundle of care, including identification of patients that smoke, provision of very brief advice (VBA), protocolised prescription of pharmacotherapy, and opt-out referral to the specialist CURE practitioners. This specialist team provides expert treatment and behaviour change support during the hospital admission and can agree a support package after discharge, with either hospital-led or community-led follow-up. The programme has shown exceptional clinical effectiveness, with 22% of all smokers admitted to hospital abstinent from tobacco at 12 weeks, and exceptional cost-effectiveness with a public value return on investment ratio of GBP 30.49 per GBP 1 invested and a cost per QALY of GBP 487. There have been many challenges in implementing this service, underpinned by the system-wide culture change and ensuring the good communication and engagement of all stakeholders across the complex networks of the tobacco control and healthcare system. The delivery of hospital-based tobacco dependency services across all NHS acute care hospitals represents a substantial step forward in the fight against the tobacco epidemic.
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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 | 0,031 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».