A Gender-Informed Approach for Smoking Cessation Support in Women with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Context Women with diabetes mellitus (DM) who smoke are at elevated risk of stroke and acute coronary events, yet few smoking cessation interventions are tailored to their unique needs. Sex (biological) and gender (social) related factors contribute to disparities in smoking harms and lower quit rates among women. Existing cessation programs often neglect sex and gender differences. A gender-informed approach may improve quit outcomes and reduce health inequities among women with DM. Objective To synthesize evidence on smoking cessation interventions that address sex and gender-related influences on smoking in women, and engage stakeholders to co-develop knowledge mobilization (KM) tools tailored for women with DM. Study Design and Analysis This study was conducted in three phases: (1) a systematic review of women-specific smoking cessation programs published since 2010, including analysis of strategies used to address sex and gender-related barriers; (2) stakeholder consultation workshops with patients, researchers, and clinicians to adapt review findings for women with DM; and (3) co-design of KM products including written materials, a podcast, and an animated video. Setting The study was conducted at the INTREPID Lab at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) with national collaborators from Diabetes Action Canada and the Centre of Excellence for Women’s Health. Population Studied Women who smoke, with a particular focus on women with DM. Intervention No direct intervention was delivered to patients; instead, the research team and stakeholders co-created KM tools tailored for use by patients, healthcare providers, and health organizations. Outcome Measures This work included a systematic review of the literature of women-only smoking cessation programs. Using the evidence gathered in the literature review, our participatory approach yielded three KM products that aim to help women with DM quit smoking. These included: animation video, written materials for patients, and a podcast. Results We have created a patient-facing animation video (https://youtu.be/ge6Tq-Kmya0), written materials, and a podcast episode that will be disseminated widely through Diabetes Action Canada. Conclusions Through stakeholder collaboration and co-designed KM tools, this project has the potential to improve quit outcomes and overall health in this group.
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 | 0,026 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».