Personal Navigation Increases Colorectal Cancer Screening Uptake
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior randomized, controlled trials (RCTs) indicate that patient navigation can boost colorectal cancer screening rates in primary care. The sparse literature on pragmatic trials of interventions designed to increase colorectal cancer screening adherence motivated this trial on the impact of a patient navigation intervention that included support for performance of the participants' preferred screening test (colonoscopy or stool blood testing). MATERIALS AND METHODS: Primary care patients (n = 5,240), 50 to 74 years of age, with no prior diagnosis of bowel cancer and no record of a recent colorectal cancer screening test, were identified at the Group Health Centre in northern Ontario. These patients were randomly assigned to an intervention group (n = 2,629) or a usual care control group (n = 2,611). Intervention group participants were contacted by a trained nurse navigator by telephone to discuss colorectal cancer screening. Interested patients met with the navigator, who helped them identify and arrange for performance of the preferred screening test. Control group participants received usual care. Multivariate analyses were conducted using medical records data to assess intervention impact on screening adherence within 12 months after randomization. RESULTS: Mean patient age was 59 years, and 50% of participants were women. Colorectal cancer screening adherence was higher in the intervention group (35%) than in the control group (20%), a difference that was statistically significant (OR, 2.11; confidence interval, 1.87-2.39). CONCLUSION: Preference-based patient navigation increased screening uptake in a pragmatic RCT. IMPACT: Patient navigation increased colorectal cancer screening rates in a pragmatic RCT in proportions similar to those observed in explanatory RCTs.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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