P137 Early reduction in respiratory readmissions following implementation of a hospital-based stop smoking service
Notice bibliographique
Résumé
The NHS Long Term Plan aims to implement tobacco treatment services in all hospitals by 2024, based on the Ottawa Model for Smoking Cessation (OMSC) which has been shown to reduce readmissions and mortality.1 Respiratory patients have a high risk of readmission, with some data showing that almost a quarter were admitted within 30 days of discharge.2 We began implementation of an inpatient Stop Smoking Service at Leeds Teaching Hospitals NHS Trust (LTHT) in November 2022. This was funded by Yorkshire Cancer Research. Current smokers were identified on admission by nursing staff on admission and approached by a Stop Smoking Advisor (SSA) on an opt-out basis. We performed a retrospective audit on respiratory inpatients who were approached by a SSA during the initial 6 months of our programme and any readmissions over a 12-month period were identified via electronic patient records. 182 patients were offered treatment for tobacco dependence. 46% agreed to a supported quit attempt including behavioural intervention and either licensed medication, unlicensed nicotine-containing products or without pharmacotherapy. 54% did not agree to a supported quit attempt. They either declined support, opted for smoking reduction, had supported temporary abstinence, or were already attempting an unsupported quit attempt. 43% of those who accepted a fully supported quit attempt achieved a self-reported 4-week quit. Among patients who accepted a supported quit attempt, 46% were readmitted compared to 51% patients who did not accept a supported quit attempt. This represents a 9% relative risk reduction, or number needed to treat of 21.8 to prevent a readmission (p=0.54). The service has been scaled up across inpatient wards in LTHT. In the first year 1,591 patients have received support and there were 340 4-week quits, of which majority were self-reported. Our data shows that treating tobacco dependence in respiratory inpatients prevents readmissions. This supports the continued implementation of tobacco treatment services in hospitals. References Mullen KA, Manuel DG, Hawken SJ, et al. Effectiveness of a hospital-initiated smoking cessation programme: 2-year health and healthcare outcomes. Tob Control 2017;26:293–9. Stone R, et al. National COPD Audit Programme Outcomes 2014.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».