Les interventions efficaces pour aider les fumeurs à renoncer au tabac
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs interventions favorisant l’abandon du tabac ont été démontrées efficaces et elles sont essentielles à tout programme populationnel qui vise à réduire la morbidité et la mortalité liées aux problèmes de santé engendrés par la fumée de tabac. De telles mesures font partie de la Convention-cadre pour la lutte anti-tabac de l’Organisation mondiale de la Santé : réglementations, politiques fiscales, élimination du commerce illicite, éducation du public, etc. Parmi les nombreuses dispositions contenues dans ce traité, on retrouve également des actions visant la promotion du sevrage tabagique et le traitement adéquat de la dépendance au tabac par les professionnels de la santé. En effet, le tabagisme est responsable de plus de 40 pathologies et 50 % des fumeurs chroniques meurent prématurément de maladies reliées à l’usage du tabac, perdant en moyenne une dizaine d’années de vie. Ainsi, les bénéfices de l’arrêt du tabagisme sur la santé sont considérables. L’objet de cet article est de dresser la liste des interventions disponibles pour aider les fumeurs à renoncer au tabac, les décrire et faire le point sur leur efficacité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".