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Enregistrement W7015796234

Training Medical Student Counselors for the Rochester Model, a Hospital Tobacco Treatment Program

2024· article· en· W7015796234 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhoneEconomic shortageSmoking cessationQuarter (Canadian coin)University hospitalMedical school
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

John C Grable,1,* Kevin Shan,1,* Matthew Wang,1,* Daniel D Han,1,* Kristen Sportiello,1,* Melissa Chang,1,* Justin R Sysol,1,* Doris Bugbee,2,* Kenneth Peltzer1,* 1Department of Medicine, University of Rochester School of Medicine, Rochester, NY, USA; 2Department of Nursing, University of Rochester School of Medicine, Rochester, NY, USA*These authors contributed equally to this workCorrespondence: John C Grable, University of Rochester School of Medicine, 601 Elmwood Avenue, Rochester, NY, 14642, USA, Tel +1 585-275-7424, Fax +1 585-276-2820, Email john_grable@urmc.rochester.eduPurpose: Providing effective tobacco dependence treatments to hospitalized patients remains a challenge. Prior to 2021, the Rochester Model program used staff nurses for both bedside and post-discharge counseling necessary to maintain abstinence. When nurse shortages and elevated job stress occurred during the COVID Pandemic, we proposed that medical students learn to counsel patients at the bedside and after discharge.Patients and Methods: Due to COVID restrictions, first- and second-year medical students trained using remote Zoom sessions. The total training time was 2.5 hr without role-play or additional evaluations. A survey measured the students’ satisfaction, confidence, and counseling barriers. A smoking patient on a participating hospital unit can enroll in the program. Students delivered bedside counseling, then provided follow-up treatment and outcome calls along with New York State Quitline counselors.Results: The survey demonstrated that 89% of the students were satisfied with the training. The bedside counseling confidence was greater than the phone counseling confidence. All students felt the program experience has value to them as future physicians. 124 smoking patients enrolled, and outcomes followed out to 6 months. The 7-day point prevalence quit rates using the as-treated (patients contacted) analysis were 57% at 4 weeks, 48% at 3 months, and 43% at 6 months. The 7-day point prevalence quit rates using the intent-to-treat (all patients) analysis were 31% at 4 weeks, 16% at 3 months and 14% at 6 months.Conclusion: Medical students given minimal training are effective tobacco cessation counselors at no cost to the hospital system. The Rochester Model program using student counseling benefits patients, the students, and the health-care system.Plain Language Summary: Hospitalization is an opportunity to help smokers quit. Successful programs require both bedside counseling and post-discharge contacts beyond a month. Cost remains the major issue for treating hospitalized smokers. Prior to the COVID Pandemic, the Rochester Model program used hospital nurses as bedside, post-discharge call counselors and champions. However, during the Pandemic, nurse shortages and work stress reduced their participation. Medical students seeking early patient contact trained as counselors, and the program shows promising quit rates at no cost. The Rochester Model supports the real-world application of medical students in hospital tobacco treatment programs.Keywords: tobacco dependence treatment, medical students, nurse counseling, quit-line counseling

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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.

Tête enseignante Opus0,362
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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