Guide pour Arrêter de Fumer

Guide de Conception pour Aider les Gens à Arrêter de Fumer

• Ce guide fournit des conseils pratiques pour concevoir des services et des communications afin d'aider les gens à arrêter de fumer.
• Il est basé sur des preuves disponibles concernant ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
• Ce guide est destiné aux fournisseurs de soins de santé, aux commissaires, aux concepteurs de services et aux communicateurs.
• Il est divisé en trois sections : compréhension du problème, conception de solutions et évaluation de l'impact.

Comprendre le Problème

• Les gens fument pour diverses raisons, notamment la dépendance à la nicotine, les associations psychologiques, l'influence sociale et la gestion du stress.
• Il est difficile d'arrêter de fumer en raison des symptômes de sevrage, des envies, de la prise de poids et de la peur de l'échec.
• Les interventions efficaces comprennent la thérapie de remplacement de la nicotine (TRN), les médicaments sur ordonnance, le soutien comportemental, les lignes d'assistance téléphonique et les campagnes médiatiques.

Concevoir des Solutions

• Les conseils de conception généraux incluent : rendre les informations faciles à trouver, attrayantes, pertinentes, crédibles et réalisables.
• Utilisez un langage positif et concentrez-vous sur les avantages à court terme d'arrêter de fumer.
• Encouragez le soutien social, offrez des récompenses et facilitez l'accès à l'aide.

Évaluer l'Impact

• L'évaluation de l'impact est essentielle pour déterminer si les services et les communications atteignent le public cible et modifient les comportements.
• Utilisez des méthodes telles que des enquêtes, des groupes de discussion, des entretiens et l'analyse de données pour évaluer l'impact.

Conclusion

• Arrêter de fumer est difficile mais possible.
• En comprenant le problème, en concevant des solutions efficaces et en évaluant l'impact, les personnes peuvent arrêter de fumer et améliorer leur santé.

Algorithme de Dijkstra

Motivation

• Dans un graphe G=(V, E) et un nœud source s ∈ V, un objectif possible est de trouver le chemin le plus court de s vers chaque autre sommet de V.

Idée

• Maintenir un ensemble S de sommets dont les distances les plus courtes à partir de s sont connues.
• Initialement, S = {s} et d(s) = 0.
• Choisir de manière répétée un sommet u ∈ V - S ayant l'estimation de chemin le plus court minimale, ajouter u à S, et mettre à jour les estimations de chemins les plus courts des voisins de u.

Algorithme

Dijkstra(G, s):
  for each vertex v in V:
    d[v] = infinity
  d[s] = 0
  S = ensemble vide
  Q = V  // Q est une file d'attente prioritaire indexée par d[v]
  while Q is not empty:
    u = Extract-Min(Q)  // Supprimer le sommet u avec le plus petit d[u] de Q
    S = S union {u}
    for each neighbor v of u:
      if d[v] > d[u] + w(u, v):
        d[v] = d[u] + w(u, v)
        // mettre à jour v dans Q

Exemple

• Considérer un graphe avec des sommets A, B, C, D, E, et des arêtes avec des poids.
• Les poids sont : A-B: 4, A-C: 2, B-C: 1, B-D: 5, C-E: 10, D-E: 3.
• En partant de la source A, l'algorithme de Dijkstra procède comme suit :
• Initialiser les distances : A=0, B=∞, C=∞, D=∞, E=∞.
• Visiter A, mettre à jour les voisins : B=4, C=2.
• Visiter C, mettre à jour les voisins : B=3, E=12.
• Visiter B, mettre à jour les voisins : D=8.
• Visiter D, mettre à jour les voisins : E=11.
• Visiter E.
• Les distances les plus courtes à partir de A sont : A=0, B=3, C=2, D=8, E=11.

Propriétés

• L'algorithme de Dijkstra calcule le chemin le plus court de s à v ∀ v ∈ V.
• Il fonctionne sur des graphes avec des poids d'arêtes non négatifs.
• Le temps d'exécution dépend de l'implémentation de la file d'attente prioritaire Q.

Temps d'Exécution

• En utilisant un tableau pour implémenter la file d'attente prioritaire : O(V² + E) = O(V²).
• En utilisant un tas binaire : O((V+E) log V) = O(E log V).
• En utilisant un tas de Fibonacci : O(V log V + E).

Exactitude

• L'algorithme maintient l'invariant suivant :
• Pour chaque sommet u ∈ S, d[u] est la distance de chemin la plus courte de s à u.

Preuve

• Par induction sur la taille de S.
• Cas de base : |S| = 1, S = {s}, d[s] = 0 est correct.
• Étape inductive : Supposons que l'invariant est valable pour |S| = k. Soit u le prochain sommet ajouté à S.
• d[u] est la distance de chemin la plus courte de s à u.
• Tout chemin de s à u doit passer par un sommet dans S.
• Par conséquent, d[u] est la distance de chemin la plus courte de s à u.

Poids d'Arêtes Négatifs

• L'algorithme de Dijkstra ne fonctionne pas correctement avec des poids d'arêtes négatifs car une fois qu'un sommet est ajouté à S, sa distance est considérée comme finale et ne peut pas être mise à jour.
• Un poids d'arête négatif pourrait potentiellement créer un chemin plus court vers un sommet déjà dans S, invalidant l'hypothèse de l'algorithme.