Enseigne-t-on l’intervention en cessation tabagique aux futures infirmières ? Résultat d’une étude descriptive
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les infirmières qui ont reçu une formation en cessation tabagique ont tendance à intervenir davantage auprès des fumeurs que celles qui n’ont pas été formées. Il est démontré qu’une intervention même très brève conduit à une diminution de la prévalence du tabagisme. Or, les programmes qui préparent à l’exercice de la profession infirmière laissent actuellement peu de place à la formation en cessation tabagique. Les objectifs de la recherche sont de décrire les pratiques d’enseignement de la cessation tabagique dans les programmes de formation infirmière et de comparer en tenant compte de la formation en cessation tabagique reçue par les professeures. Méthodologie : Un devis descriptif-comparatif a été choisi. Résultats : Au total, 278 professeures (20,8 %) ont répondu à un sondage en ligne effectué à l’aide d’un questionnaire validé. Celles-ci avouent offrir en moyenne une heure en cessation tabagique par année. Les aspects physiopathologiques sont couverts au détriment de l’intervention professionnelle en cessation tabagique. Les obstacles identifiés par les professeures sont le manque de temps, de connaissances et de pertinence avec le cours enseigné. Seulement 11,9 % des sujets mentionnent avoir reçu une formation spécifique en cessation tabagique. Or ce sont ces dernières qui enseignent davantage d’éléments reliés à l’intervention en cessation tabagique. Conclusion : Une meilleure intégration de l’intervention en promotion de la santé, incluant la cessation tabagique, dans la formation initiale devrait amener la future infirmière à réaliser davantage d’interventions personnalisées en cessation tabagique.
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 | 0.018 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".