Patient navigators for people with chronic disease: A systematic review
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: People with chronic diseases experience barriers to managing their diseases and accessing available health services. Patient navigator programs are increasingly being used to help people with chronic diseases navigate and access health services. OBJECTIVE: The objective of this review was to summarize the evidence for patient navigator programs in people with a broad range of chronic diseases, compared to usual care. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, CINAHL, PsycINFO, and Social Work Abstracts from inception to August 23, 2017. We also searched the reference lists of included articles. We included original reports of randomized controlled trials of patient navigator programs compared to usual care for adult and pediatric patients with any one of a defined set of chronic diseases. RESULTS: From a total of 14,672 abstracts, 67 unique studies fit our inclusion criteria. Of these, 44 were in cancer, 8 in diabetes, 7 in HIV/AIDS, 4 in cardiovascular disease, 2 in chronic kidney disease, 1 in dementia and 1 in patients with more than one condition. Program characteristics varied considerably. Primary outcomes were most commonly process measures, and 45 of 67 studies reported a statistically significant improvement in the primary outcome. CONCLUSION: Our findings indicate that patient navigator programs improve processes of care, although few studies assessed patient experience, clinical outcomes or costs. The inability to definitively outline successful components remains a key uncertainty in the use of patient navigator programs across chronic diseases. Given the increasing popularity of patient navigators, future studies should use a consistent definition for patient navigation and determine which elements of this intervention are most likely to lead to improved outcomes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO #CRD42013005857.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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