Comparing Enrolees with Non-Enrolees of Cancer-Patient Navigation at End of Life
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer-patient navigators who are oncology nurses support and connect patients to resources throughout the cancer care trajectory, including end of life. Although qualitative and cohort studies of navigated patients have been reported, no population-based studies were found. The present population-based study compared demographic, disease, and outcome characteristics for decedents who had been diagnosed with cancer by whether they did or did not see a navigator. Methods: This retrospective study used patient-based administrative data in Nova Scotia (cancer registry, death certificates, navigation visits) to generate descriptive statistics. The study population included all adults diagnosed with cancer who died during 2011-2014 of a cancer or non-cancer cause of death. Results: Of the 7694 study decedents, 74.9% had died of cancer. Of those individuals, 40% had seen a navigator at some point in their disease trajectory. The comparable percentage for those who did not die of cancer was 11.9%. Decedents at the oldest ages had the lowest navigation rates. Navigation rates, time from diagnosis to death, and time from last navigation visit to death varied by disease site. Conclusions: This population-based study of cancer-patient navigation enrolees compared with non-enrolees is the first of its kind. Most findings were consistent with expectations. However, we do not know whether the rates of navigation are consistent with the navigation needs of the population diagnosed with cancer. Because more people are living longer with cancer and because the population is aging, ongoing surveillance of who requires and who is using navigation services is warranted.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».