MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057731801 · doi:10.3747/co.21.1930

Patient Perceptions of a Comprehensive Cancer Navigation Service

2014· article· en· W2057731801 sur OpenAlexaffvenue
W M Hryniuk, Rosemary Simpson, A McGowan, Paul Carter

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerceptionFamily medicineNavigation systemService (business)NursingPsychologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our aim was to determine the extent to which comprehensive navigation augments the provincial health system for meeting the needs of newly-diagnosed cancer patients (clients). We also assessed reactions of attending physicians to comprehensive navigation. METHODS: Clients who completed navigation as an employee benefit or through membership in an insurance organization were polled to determine whether they needed help beyond that provided by the provincial health system and the extent to which that help was provided by navigation. Exit interviews were analyzed for perceptions of the clients about reactions by their attending physicians to navigation. RESULTS: Of eligible clients, 72% responded. They reported needing help beyond that which the provincial system could provide in 64%-98% of specified areas. Navigation provided help in more than 90% of those cases. Almost all respondents (98%) appreciated having a designated oncology nurse navigator. Family doctors were perceived to be positive or neutral about navigation in 100% of exit interviews. Oncologists were positive or neutral in 92% (p < 0.001 for difference from family doctors). CONCLUSIONS: In many areas, cancer patients need additional help beyond that which the provincial health system can provide. Comprehensive cancer navigation provides that help to a considerable extent. Clients perceived the reactions of attending physicians to comprehensive navigation to be generally supportive or neutral.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207