Knowledge, Attitude and Practice of Smoking Cessation Advice among Dental Students in Delhi-NCR
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The problem of tobacco abuse is not recent and has been documented well in history in various cultures all over the world. Dental colleges house vast number of potential tobacco cessation counsellors as budding health professionals who are in direct contact with patients. AIM: The main objective of present study was to assess the knowledge, attitude and practice of smoking cessation advice among dental students in Delhi-NCR. MATERIALS AND METHOD: A cross sectional study was conducted among 2953 undergraduate clinical students of third year, fourth year and Internship were enrolled in the study from 18 dental colleges in Delhi- National Capital Region (NCR) using a pre-tested, self-administered questionnaire was employed as an instrument. The questionnaire’s content, face and criterion validity were checked and reliability was tested using Cronbach’s Alpha and Inter Class Co-relation. Statistical analysis used included quantitative statistics, student t test and ANOVA. RESULTS: Students demonstrated considerable knowledge regarding smoking related policies in the institution, technique and products used for smoking cessation and impact of smoking on oral health, general health and treatments to be performed. However, only half of them had a positive attitude towards tobacco cessation counselling to patients and practice this in the hospital setting. CONCLUSION: Based on the results of the study, there is a need to further motivate students on smoking cessation advice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».