To assess the preparedness of primary care physicians in terms of their knowledge, attitude, beliefs, and confidence regarding smoking cessation in Gilgit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tobacco smoking poses a great threat to the healthcare system both in developed and developing countries due to its health hazard. Healthcare professionals and in particular physicians can play an effective role in encouraging people to quit smoking which will ultimately improve the overall health of their patients and hence prolong their lives. Subjects and Methods: Data were collected from physicians from public and private hospitals that included Aga khan Health Services in Gilgit, Ghizer, and Hunza, District health quarter Hospitals in Gilgit, Hunza, and Ghizer, Sehat foundation between 1 December, 2021, and 30 May, 2022. A precoded questionnaire was filled which assessed the knowledge, attitude, practices, beliefs, and confidence of physicians in smoking cessation. Results: value 0.002). 55.5% (n = 57) were unsure that Bupropion helps in quitting smoking and only 23.5% (n = 24) reported that they are very well prepared for counselling, whereas 42.2% (n = 44) were unsure how to assess smoker's different stages of readiness to quit. Conclusion: We concluded that physicians of Gilgit Baltistan have sound knowledge about the adverse effects of smoking, but they are not confident in prescribing medication due to unaware of different methods of treatment available for smoking cessation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».