Evolution of a Systematic Approach to Smoking Cessation in Ontario’s Regional Cancer Centres
Notice bibliographique
Résumé
Smoking cessation after a cancer diagnosis can significantly improve a person's prognosis, treatment efficacy and safety, and quality of life. In 2012, Cancer Care Ontario (now part of Ontario Health) introduced a Framework for Smoking Cessation, to be implemented for new ambulatory cancer patients at the province's 14 Regional Cancer Centres (RCCs). Over time, the program has evolved to become more efficient, use data for robust performance management, and broaden its focus to include new patient populations and additional data collection. In 2017, the framework was revised from a 5As to a 3As brief intervention model, along with an opt-out approach to referrals. The revised model was based on emerging evidence, feedback from stakeholders, and an interim program evaluation. Results showed an initial increase in referrals to cessation services. Two indicators (tobacco use screening and acceptance of a referral) are routinely monitored as part of Ontario Health's system-wide performance management approach, which has been identified as a key driver of change among RCCs. Due to the COVID-19 pandemic, many RCCs reported a decrease in these indicators. RCCs that were able to maintain a high level of smoking cessation activities during the pandemic offer valuable lessons, including the opportunity to swiftly leverage virtual care. Future directions for the program include capturing data on cessation outcomes and expanding the intervention to new populations. A focus on system recovery from COVID-19 will be paramount. Smoking cessation must remain a core element of high-quality cancer care, so that patients achieve the best possible health benefits from their treatments.
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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 | 0,109 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».