Improving tobacco cessation interventions in hospitals: Pre–post evaluation of an innovative health systems intervention in Catalonia (Spain)
Notice bibliographique
Résumé
This study measured changes in healthcare professionals' (HCPs) performance in tobacco cessation intervention before and 6 months after a health system intervention. The intervention involved exposure to online training for staff and the implementation of a structured organizational change-level practice model that included some strategies, comprising establishing tobacco cessation steering groups with champions in each hospital, developing tailored protocols and guidelines within each organization, conducting on-site workshops for clinicians, and creating posters and pocket materials summarizing the intervention. Pre-post evaluation in four hospitals in Barcelona province (Catalonia, Spain). We assessed the knowledge, attitudes, behaviors, and organizational factors (KABO) and the performance of each of the components of the 5As Model for Treating Tobacco Use according to a scale from 0 ("Never") to 10 ("Always") among HCPs. We performed Wilcoxon signed-rank tests for paired samples and assessed changes in performance by performing linear regression. A total of 255 HCPs completed the pre-post evaluation. All components of the 5As Model increased, with "Assist" and "Arrange a follow-up" showing the greatest improvement. Several KABO dimensions significantly increased, including individual skills (mean score: 3.3-5.7, P < .001), attitudes and beliefs (4.8-5.4, P < .001), individual commitment (5.9-6.6, P < .001), and perception of having positive organizational support (4.3-4.7, P < .001). An increase in each point in individual skills and support of the organization was associated with increased rates of 5As delivery, with the greatest associations found for "Assist" (0.60 and 0.17, respectively) and "Arrange a follow-up" (0.71 and 0.18, respectively). The intervention was successful in increasing HCPs individual skills, attitudes and beliefs, individual commitment, and perception of having positive organizational support and the performance of all components of the 5As. Future research should focus on strategies that promote organizational support, a dimension that is essential to increasing Assist and Arrange, which were less implemented at baseline.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».