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Enregistrement W2072593562 · doi:10.1353/hpu.2014.0045

Impact of Depression on the Intensity of Patient Navigation for Women with Abnormal Cancer Screenings

2014· article· en· W2072593562 sur OpenAlexaff
Ignacio I. De La Cruz, Karen M. Freund, Tracy A. Battaglia, Clara A. Chen, Sharon Bak, Richard Kalish, Barbara Lottero, Patrick Egan, Timothy Heeren, Andrea C. Kronman

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Care for the Poor and Underserved · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer Institute
Mots-clésDepression (economics)MedicineIntensity (physics)CancerPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient navigation is increasingly being used to support vulnerable patients to receive timely and quality medical care. We sought to understand whether patients with depression utilize additional patient navigation services after abnormal cancer screening. We compared depressed and non-depressed women using three different measures of intensity of patient navigation: number of patient-navigator encounters, encounter time, and number of unique barriers to care. The study population consisted of 1,455 women who received navigation after abnormal screening for breast or cervical cancer at one of six community health centers in Boston. Navigators spent a median of 60-75 minutes over one or two encounters per participant, with 49% of participants having one or more documented barrier to care. Depressed women did not differ in total numbers of encounters, encounter time, or unique barriers compared with non-depressed women. Our findings suggest that pre-existing depression does not predict which women will utilize additional navigation services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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