Navigation delivery models and roles of navigators in primary care: a scoping literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systems navigation provided by individuals or teams is emerging as a strategy to reduce barriers to care. Complex clients with health and social support needs in primary care experience fragmentation and gaps in service delivery. There is great diversity in the design of navigation and a lack of consensus on navigation roles and models in primary care. METHODS: We conducted a scoping literature review following established methods to explore the existing evidence on system navigation in primary care. To be included, studies had to be published in English between 1990 and 2013, and include a navigator or navigation process in a primary care setting that involves the community- based social services beyond the health care system. RESULTS: We included 34 papers in our review, most of which were descriptive papers, and the majority originated in the US. Most of the studies involved studies of individual navigators (lay person or nurse) and were developed to meet the needs of specific patient populations. We make an important contribution to the literature by highlighting navigation models that address both health and social service navigation. The emergence and development of system navigation signals an important shift in the recognition that health care and social care are inextricably linked especially to address the social determinants of health. CONCLUSIONS: There is a high degree of variance in the literature, but descriptive studies can inform further innovation and development of navigation interventions in primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».