Adapting Very Brief Advice (VBA) on smoking for use in low-resource settings: experience from the FRESH AIR project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Very Brief Advice (VBA) on smoking is an evidence-based intervention and a recommended clinical practice for all healthcare professionals in the UK. Aims We report on experience from the FRESH AIR project in adapting the VBA model and training in three low-resource settings: Greece, Vietnam and Kyrgyzstan. Methods Using a participatory research process, UK experts and local stakeholders conducted an environmental scan and needs assessment to examine the VBA intervention model, training materials and recommend adaptations to the local context. Two VBA training sessions were piloted in each country to inform adaptation. A final training tool kit was developed in the local language. Results In each country, the VBA on smoking intervention model remained primarily intact. The lack of a formal smoking cessation system to refer motivated clients in two countries required adaptation of the ACT component of the model. A range of local adaptations to the training resources were made in all three countries to ensure cultural appropriateness as well as enhance key messages including expanding training on nicotine addiction, second-hand smoke and pharmacotherapy. Conclusions Implementation of VBA requires sensitive, collaborative, local and cultural adaptation if it is to be achieved successfully. Trial registration Trial ID# NTR5759 Critical appraisal tools The Standards for Reporting Implementation Studies (StaRI) statement: https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/stari-statement/
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 | 0,027 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».