The Tobacco Endgame—A New Paradigm for Smoking Cessation in Cancer Clinics
Notice bibliographique
Résumé
Smoking cessation represents an untapped resource for cancer therapy. Many people who smoke and have cancer (tobacco-related or otherwise) struggle to quit and as a result, jeopardise response to treatment, recovery after surgery and long-term survival. Many health care practitioners working in cancer medicine feel undertrained, unprepared and unsupported to provide effective smoking cessation therapy. Many institutions and healthcare systems do provide smoking cessation programs, guidelines and referral pathways for cancer patients, but these may be unevenly applied. The growing body of evidence, from both retrospective and prospective clinical studies, confirms the benefit of smoking cessation and will provide much needed evidence for the best and most effective interventions in cancer clinics. In addition to reducing demand, helping cancer patients quit and treating addiction, a firm commitment to developing smoke free societies may transform cancer medicine in the future. While the Framework Convention for Tobacco Control (FCTC) has dominated global tobacco control for the last two decades, many jurisdictions are starting to develop plans to make their communities tobacco free, to introduce the tobacco endgame. Characterised by downward pressure on tobacco supply, limited sales, limited access and denormalization of smoking, these policies may radically change the milieu in which people with cancer receive treatment, in which health care practitioners refine skills and which may ultimately foster dramatic improvements in cancer outcomes.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».