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Enregistrement W2051894473 · doi:10.1002/cncr.23815

Patient navigation: State of the art or is it science?

2008· review· en· W2051894473 sur OpenAlexaboutno aff
Kristen J. Wells, Tracy A. Battaglia, Donald J. Dudley, Roland Garcia, Amanda Greene, Elizabeth A. Calhoun, Jeanne S. Mandelblatt, Electra D. Paskett, Peter C. Raich

Notice bibliographique

RevueCancer · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicinePsychological interventionCancerOutreachSurvivorship curveMEDLINEReceiptFamily medicineMedical physicsNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First implemented in 1990, patient navigation interventions are emerging today as an approach to reduce cancer disparities. However, there is lack of consensus about how patient navigation is defined, what patient navigators do, and what their qualifications should be. Little is known about the efficacy and cost-effectiveness of patient navigation. For this review, the authors conducted a qualitative synthesis of published literature on cancer patient navigation. By using the keywords 'navigator' or 'navigation' and 'cancer,' 45 articles were identified in the PubMed database and from reference searches that were published or in press through October 2007. Sixteen studies provided data on the efficacy of navigation in improving timeliness and receipt of cancer screening, diagnostic follow-up care, and treatment. Patient navigation services were defined and differentiated from other outreach services. Overall, there was evidence of some degree of efficacy for patient navigation in increasing participation in cancer screening and adherence to diagnostic follow-up care after the detection of an abnormality. The reported increases in screening ranged from 10.8% to 17.1%, and increases in adherence to diagnostic follow-up care ranged from 21% to 29.2% compared with control patients. There was less evidence regarding the efficacy of patient navigation in reducing either late-stage cancer diagnosis or delays in the initiation of cancer treatment or improving outcomes during cancer survivorship. There were methodological limitations in most studies, such as a lack of control groups, small sample sizes, and contamination with other interventions. Although cancer-related patient navigation interventions are being adopted increasingly across the United States and Canada, further research will be necessary to evaluate their efficacy and cost-effectiveness in improving cancer care.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0120,019
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations572
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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