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Enregistrement W7128572090

Déterminants psychosociaux de l'intention de cesser de fumer chez une clientèle soumise à une coronarographie

2025· other· fr· W7128572090 sur OpenAlexaboutno aff
Érika Pomerleau

Notice bibliographique

RevueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking preventionSmoking cessationElderly peopleContinuing education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ : Introduction : Malgré les risques accrus du tabagisme chez les personnes ayant un problème cardiovasculaire, la prévalence de ce comportement demeure préoccupante. En prévention secondaire, la cessation tabagique est essentielle pour améliorer leur pronostic. Comprendre leurs motivations et caractéristiques est un levier crucial pour favoriser l’arrêt du tabac. But : Cette étude visait à expliquer les déterminants de l’intention de cesser de fumer après une coronarographie auprès des personnes fumeuses soumises à une coronarographie. Méthode : 50 usagers fumeurs (M=62,1 ans ; ÉT 10,7) dans un centre tertiaire de cardiologie (Québec, Canada) ont répondu à un questionnaire autoadministré basé sur l’Approche de l’action raisonnée (AAR). Des régressions linéaires multiples ont permis d’identifier les déterminants de l’intention de cesser de fumer ainsi que les croyances les plus fortement associées à cette intention. Résultats : L’intention de cesser de fumer était plutôt favorable (M = 5,4/7 ; ÉT 1,27). Les analyses de régression linéaire révèlent que la perception de contrôle (β = 0,51, p < 0,001) et la norme subjective (β = 0,39, p = 0,02) étaient associées à l’intention. Le modèle complet explique 59 % de la variance de l’intention. Aucune variable sociodémographique, clinique ou comportementale n’était associée à l’intention. La croyance qu’il est possible de cesser de fumer malgré les symptômes de sevrage était la seule fortement associée à l’intention (β = 0,31 ; p = 0,01). Discussion/Conclusion : Ces résultats suggèrent des déterminants pouvant orienter le développement d’interventions pour favoriser l’arrêt tabagique chez cette population. -- Mot(s) clé(s) en français : cessation tabagique, Approche de l’action raisonnée, intention, maladies cardiovasculaires, coronarographie. -- ABSTRACT : Introduction: Despite the increased risks of smoking among people with cardiovascular disease, the prevalence of this behavior remains a concern. In secondary prevention, smoking cessation is essential to improve their prognosis. Understanding their motivations and characteristics is crucial to encouraging them to quit smoking. Objective: This study aimed to explain the determinants of the intention to quit smoking among smokers undergoing coronary angiography. Method: Fifty smoking patients (M = 62.1 years; SD 10.7) in a tertiary cardiology center (Quebec, Canada) completed a self-administered questionnaire based on the Reasoned action approach (RAA). Multiple linear regressions were used to identify the determinants of the intention to quit smoking and the beliefs most strongly associated with this intention. Results: The intention to quit smoking was fairly favorable (M = 5.4/7; SD 1.27). Linear regression analyses revealed that perceived control (β = 0.51, p < 0.001) and subjective norm (β = 0.39, p = 0.02) were associated with intention. The full model explained 59% of the variance in intention. No sociodemographic, clinical, or behavioral variables were associated with intention. The belief that it is possible to quit smoking despite withdrawal symptoms was the only one strongly associated with intention (β = 0.31; p = 0.01). Discussion/Conclusion: These results suggest determinants that could guide the development of interventions to promote smoking cessation in this population. -- Mot(s) clé(s) en anglais : smoking cessation, Reasoned action approach, intention, cardiovascular disease, coronary angiography.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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