Improving Smoking Cessation Services for Persons with Spinal Cord Injury: Insights from a World Café Approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Persons with spinal cord injury (SCI) report high cigarette smoking rates and poor health outcomes related to tobacco use. Despite high motivation to quit smoking, those with SCI experience challenges to quitting due to a lack of SCI-specific support. Objective: Use an integrated knowledge translation (IKT) and world café approach to (1) identify strategies to improve the relevance and useability of smoking cessation services for persons with SCI and (2) identify meaningful outcomes to measure when testing a smoking cessation intervention for persons with SCI.Methods: Aligned with an IKT approach, an SCI organization was meaningfully engaged throughout the research process. An in-person world café was conducted with staff from an SCI organization who deliver peer support to people with SCI. Strategies to improve the delivery and receipt of a smoking cessation intervention for persons with SCI and meaningful outcomes were identified using a conventional content analysis.Results: Ten staff members who provided SCI peer support through an SCI organization participated in the World Café. Five overarching themes to improve the delivery and receipt of a smoking cessation intervention for persons with SCI were identified: Training for SCI peer health coaches; don’t need to be told smoking is bad for you; coming alongside as a tour guide; ease of use; and wanting to be well informed.Conclusion: Findings from this study provide important insight to improve the relevance, usefulness, and useability of smoking cessation services for persons with SCI and may ultimately help people with SCI stop smoking.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».