Collaborative Efforts in Smoking Cessation Clinics: An Evaluation of Healthcare Professionals' Contributions in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thailand implemented the FAH-SAI Clinic smoking cessation service program in 2010, which provides services through a multidisciplinary team. However, the contribution of each healthcare professional in terms of activity frequency and time spent has not been formally assessed, and the appropriate incentive compensation needs to be evaluated. Method: We performed a prospective observational study, focusing on individuals aged 13 and above who were in the action stage. We utilized an activities-based approach and work points system to measure time contribution and calculate incentive compensation. Data were collected through a paper/electronic case record form and questionnaire. Descriptive statistics were used to report the outcomes. Results: Our study analyzed 2,041 participants and 4,098 visits, which reported 37,356 frequencies across 10 activities provided by healthcare professionals in smoking cessation clinics following the 5 As model. Nurses had the highest frequency of contributions (N of activity=23,979; 64.19%). Public health technical officers spent time the most with an average of 27.74 minutes. The top three professionals receiving incentive compensation per case were public health technical officers at 31.67 Baht, followed by nurses at 28.41 Baht, and physicians at 21.74 Baht. Conclusion: All healthcare professionals play important roles in smoking cessation service program with varying contributions based on time, frequency, and activities involved. To implement these findings, it is important to consider the performance of each setting and involve non-study stakeholders. Keywords: Smoking cessation clinic, Tobacco control, Smoking cessation, Thailand
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».